Advanced Analytics als Werkzeug zur Verbesserung der Interaktion mit Kunden

Like Reply weiß den Wert von Daten zu schätzen und stellt sich den Herausforderungen, die Unternehmen und Institutionen an sie stellen, indem es genau auswählt, welche Daten gesammelt werden sollen und vor allem festlegt, wie sie verwendet werden sollen.

Das Team sammelt und verarbeitet Datenreihen für die Entwicklung von Modellen, die den Bedürfnissen der Verbraucher gerecht werden. Sie beziehen Verhaltensdaten als eine der wichtigsten Quellen ein, die die Grundlage für die Kontaktaufnahme bilden, und demonstrieren damit eine wirksame Konzentration auf den Wert der Daten, deren Verwendung der Verbraucher stets zustimmen muss.

In den Projektauswertungen, die Like Reply gemeinsam mit Unternehmen durchführt, wird der am besten geeigneten Ansatz für die Erfassung von Analysen als Gelegenheit zur Einbindung der eigenen Kunden sowie die Vebindung mit dem Return on Investment aufgezeigt. Zu diesem Zweck wählt das Unternehmen sorgfältig Anwendungsfälle aus und aktiviert Phasen der Erprobung und des relevanten Verständnisses der Phänomene mit den größten Auswirkungen.

In vielen Fällen setzt das Team Advanced Analytics Tools ein, die es ihm ermöglichen, die Phänomene zu analysieren, die zu dem aktuellen Ergebnis geführt haben (diagnostische Analyse). Dasselbe gilt für Predictive Analytics, die es ihnen ermöglicht, Phänomene mit Hilfe von Prognosemodellen vorherzusagen, die auf Techniken des maschinellen Lernens und der Regression basieren. Like Reply verwendet auch Prescriptive Analytics, die es ermöglicht, aktivere Vorschläge zu machen, welche Entscheidungen die Marke in der jeweiligen Angelegenheit treffen sollte.

Das Verständnis der Anlässe, der Methoden und der Hauptgründe, die den Verbraucher dazu veranlassen, mit der Marke zu interagieren, wird zu einer unerschöpflichen Quelle für Momente des Engagements, die durch den gegenseitigen Austausch von Informationen aufgewertet werden.

Verhaltensdaten stellen das Kurzzeitgedächtnis der Interaktion mit dem Verbraucher dar, das zweifellos für die Strukturierung der Kontaktmöglichkeiten entscheidend, aber offensichtlich unvollständig ist. Ergänzend dazu sind es die CRM-Daten, die es dem Unternehmen ermöglichen, das Profil des Verbrauchers zu erweitern, so dass die Marke auf der Grundlage einer Beziehungshistorie interagieren kann und die zufällige Annäherung vermieden wird, die nur allzu oft die Ursache für die Distanz zum Kunden ist.

Wenn sie den Umfang der Datendomäne, die ihnen durch fortgeschrittene Analysen zur Verfügung gestellt wird, auf Transaktions- und Betriebsdaten ausdehnen, erhöhen sich die Anwendungsmöglichkeiten erheblich. Die diagnostische Analytik ermöglicht es dem Unternehmen beispielsweise, die entscheidenden Faktoren im Kundenakquisitionsprozess zu verstehen, während Predictive Analytics ihm hilft, sein Verständnis für die mit einem solchen Prozess verbundenen Kosten zu verbessern. Die präskriptive Analyse kann z. B. bei der Identifizierung von Schlüsselfaktoren für die Abwanderungsrate eingesetzt werden, mit dem Ziel, durch proaktive Eingriffe in die Kundenbetreuung das Handeln gegenüber den Verbrauchern zu automatisieren.