AI、大数据和智能工牌,如何实现数据驱动客户高效增长?

新冠疫情的出现,加速全民“云”经济时代到来,传统线下消费和客户经营模式已经无法满足客户个性化消费需求。

加快适应疫情后时代居民消费习惯的不可逆改变,加速数字化、互联网化转型,是所有企业在疫情中学到的最为深刻的一堂课。

加速数字化和智能化转型,是企业发展必由之路

近年来,数字化转型被提升到国家战略层面,《大数据产业发展规划(2016-2020年)》《新一代人工智能发展规划》《推动企业上云实施指南(2018-2020年)》等利好政策相继发布,大力引导和推动着新技术创新突破与融合应用,加速企业、行业、产业的数字化进程。 同时, 随着消费者主权崛起、产品和服务复杂化、场景多样化、供应链复杂化,以优化企业经营效率为主的IT技术体系,不能支撑未来企业的产品创新、业务创新、组织创新、管理创新。

提升数据能力、实现以客户为核心的精细化运营将是数字化转型2.0时代中企业的发力点,传统行业应充分利用好数字化工具和手段为业务转型赋能,形成数据驱动业务、业务反哺数据的良性闭环,突破经营困境。

那么传统企业该如何利用AI、大数据和智能工牌,完成数智化转型,实现数据驱动的客户高效增长?

01 全域客户数据融合,统一客户身份识别

企业内客户数据来自不同的业务渠道和系统,往往零散难以统一,无法支持多部门数据调用和决策,积累在企业的客户数据无法有效被利用,无法形成数据资产。在线上,借助数据中台的力量,连接企业所有消费触点,跨渠道采集客户数据。在线下利用智能工牌采集员工和客户现场互动过程语音数据,并与线上客户各触点数据整合,进行处理形成统一的身份识别,沉淀企业私有数据池,是完成数据驱动客户增长的第一步。

02 构建动态全景客户画像,掌握用户旅程

所谓知己知彼方可百战不殆,企业在客户经营上亦是如此。只有认识客户,了解客户,知道客户在哪里,要什么,才能针对性的制定运营策略,实现精准的触达和高效的转化。

客户从接触品牌,认识品牌、了解品牌到对品牌感兴趣,是一个持续的动态的过程,因此企业需要整合全渠道客户数据,通过用户行为、偏好、事件等多种分析方式,不断叠加客户标签,丰富和完善用户画像,打造360°全方位立体式的用户全景视图,实现深度的用户洞察。才能在用户全旅程的每个关键节点,选择对的方式,对的渠道,用对的内容触达对的客户。

以往企业对客户画像的掌握,仅仅限于线上的网页浏览、点击等行为数据洞察,而对记录客户真实心声的线下沟通语音数据缺乏洞察。

现在利用智能工牌和AI语音识别、语义理解和语音分析技术,基于销售和客户交互的数据实时分析和挖掘,提取有价值的信息并为企业提供决策支持。通过对话语音、文字形式进行的分析,可以在企业客户运营过程中发现潜在客户需求,客户的偏好、购买意图、价格预算、对产品期望等影响成交的关键信息。再与客户的线上行为相结合,形成线上线下结合的真正意义的打造360°全方位立体式的用户全景视图。

03 搭建全生命周期模型,精细化客户运营

完整记录用户从接触、了解、产生兴趣到购买品牌产品的全流程数据,构建全生命周期管理模型,识别用户不同生命周期阶段和特征,智能推荐、唤醒激活识别潜在增购、升级机会客群,多策略精准触达。

通过AI的智能化能力,结合用户画像洞察,针对性的进行营销话术和营销策略的推荐。并将优秀销售的话术提炼出来,供其他人员随时学习和复用。掌握销冠的成单技巧,快速上手。

猜你喜欢

转载自blog.csdn.net/DuDuTalk/article/details/130428195