İşletmelerin her zamankinden daha fazla müşteri verisi var, ancak birçok deneyim hâlâ genel olarak kalıyor, bağlantısız ve yavaş yanıt veriyor. Müşteri ihtiyaçları, davranışları ve niyetleri bir etkileşimden diğerine değişirken, önceden tanımlanmış yolculuklar ve statik segmentler de yetişmekte zorlanıyor.
Concentrix, müşteri zekası, kişiselleştirme, yolculuk düzenleme, tavsiye motorları ve deneyim analizlerini bir araya getirerek deneyimlerin anında yanıt vermesi, her etkileşimden öğrenmesi ve sürekli daha ilgili hale gelmesine yardımcı oluyor.
Etkileşimi ve dönüşümü artırmak
Müşteri ihtiyaçları ve bağlam değiştikçe yanıt verin
Her etkileşimi daha anlamlı hale getir
Yolculuklar arasında etkili kişiselleştirmeyi ölçeklendirin
Sadakati ve müşteri ömür boyu değerini güçlendirin
01
Müşteri içgörüsü, bağlam, davranış ve tercihleri kullanarak içerik, teklifler ve etkileşimleri yolculuklar boyunca alaka ve ölçülebilir değeri artıracak şekilde özelleştirin.
02
Yolculukların müşteri ihtiyaçlarına, davranışlarına ve niyetlerine yanıt vermesini sağlamak için yapay zeka destekli, insan liderliğindeki ve hibrit etkileşimleri kanallar arasında koordine edin.
03
Dijital deneyimlerde en iyi eylemler, içerikler, ürünler ve teklifler için müşteri bağlamını ve öngörücü modelleri kullanın.
04
Davranışsal sinyalleri, müşteri geri bildirimlerini ve performans verilerini birleştirerek neyin işe yaradığını anlayın, ortaya çıkan ihtiyaçları belirleyin ve her sonraki etkileşimi şekillendiren kararları iyileştirin.
Yenilikçi deneyimlere ilham verecek düşünce liderliği ve araştırma
Uyarlanabilir deneyimler, her müşterinin bağlamı, davranışı, niyeti ve öncekietkileşimlerine yanıt verir. Veri, analitik, yapay zeka, karar verme ve yol orkestrasyonu kullanarak en ilgili deneyimi veya en iyi eylemi belirler ve sunarlar, ardından sonuçtan öğrenirler.
Kişiselleştirme, bir müşteri, hedef kitle veya bağlam hakkında bilinenleri kullanarak etkileşimin bir unsurunu uyarlar. Adaptif Deneyimler, kişiselleştirmeyi analitik, karar, öneriler ve yol orkestrasyonu ile bağlar; böylece müşteri ihtiyaçları, davranışları ve niyetleri değiştikçe daha geniş deneyim yanıt verebilir. Kişiselleştirme yeteneğin bir parçasıdır; Uyum, tam deneyimin hissetmesi, karar vermesi, yanıt vermesi ve öğrenmesidir.
Faydalı veriler arasında müşteri profilleri, işlem geçmişi, davranış, yolculuk olayları, hizmet etkileşimleri, tercihler ve rıza yer alabilir. Değer yaratmadan önce her kaynağın birbirine bağlı olmasına gerek yok. Doğru başlangıç noktası, geliştirmek istediğiniz etkileşim kararına bağlı. Gerekli minimum veriyi belirleriz, kalitesini ve kullanılabilirliğini değerlendirir ve kullanımının uygun olduğundan emin oluruz. Daha iyi alaka düzeyi sadece veri hacmine değil, bağlam ve zamanlamaya bağlıdır.
Yolculuk orkestrasyonu, müşteri bağlamı, davranışı ve niyetine göre kanallar arası etkileşimleri koordine eder. Sonraki adımda ne olacağını, hangi kanaldan ve etkileşimin otomatikleştirilip yapılmadığını, yapay zeka destekli mi yoksa bir kişi tarafından mı yönetileceğini belirlemeye yardımcı olur. Etkili orkestrasyon için bağlantılı veri, net karar mantığı, kullanılabilir içerik, entegre iş akışları ve yönetişim gereklidir. Yolculuğun müşteri için tutarlı hissettirmesini sağlamalı, hatta arkasında birkaç sistem ve ekip olsa bile.
Tavsiye motorları, ilgili ürünleri, içerikleri, teklifleri, eylemleri veya rehberliği seçmek için müşteri ve bağlamsal sinyalleri kullanır. Öneriler gerçek bir ihtiyacı çözdüğünde keşfi, dönüşümü, benimsemeyi ve müşteri değerini artırabilirler. Performansları iyi verilere, net hedeflere, uygun modellere ve sürekli testlere bağlıdır. Ayrıca, önerilerin yolculukta nerede yer aldığını ve bunların iş kuralları, müşteri onayı ve insan kararlarıyla nasıl etkileşime girdiğini de değerlendiriyoruz.
Her etkileşim veya yolculuk için net bir temel ve tanımlanmış bir sonuçla başlayın. Ölçütler arasında görev tamamlanması, katılım, dönüşüm, ortalama sipariş değeri, tutum, müşteri çabası, memnuniyet ve denetimtalebi yer alabilir. Test ve kontrol grupları etkiyi izole etmeye yardımcı olabilir. Deneyim ve iş ölçütlerini birleştirerek ekiplerin farklı müşteriler için hangi yanıtların işe yaradığını öğrenebilmesini ve gelecekteki etkileşimleri şekillendiren kararları sürekli geliştirmesini sağlıyoruz.
"*" gerekli alanları gösterir