僅 5% 企業會解讀數據!你該如何掌握「高效決策」的根基?

翻開現今的行銷策略藍圖,提供最佳且個人化的客戶體驗已成了絕大多數企業的插旗目標。國際權威調查機構 Forrester(註 1) 也直指企業必須投資打造 360 度客戶視圖,且提供真正的個人化體驗,且能提供最佳客戶體驗的企業所增加的營收會是落後者的 2 倍。因此為了瞭解客戶、建立關係與取得反饋,多數企業無不卯足全力,開始積極地展開線上線下的客戶資料蒐集。

然而調查也指出 95% 的企業尚未能夠將客戶數據有意義地解讀,且取得即時的洞察。對此,全球數據分析大廠 SAS,台灣區業務支援處副總經理陳新銓也提出解讀,「這意味著多數企業尚未從數據中取得可形成『個人化』服務的價值」陳新銓解釋:「做到客戶分群或是從各時間點蒐集到的數據量,只是完成『互動』的基礎。當缺乏『即時性』的情境資料與解析,能達到的個人化只是偶然的產物,真正『決定』互動時間與地點的是你的客戶,而你必須能立即捉住這個時機點。」

更多了解「如何分析串流資料,並且立即採取適當行動?」>>> 下載報告書

快速掌握即時數據,選擇「對的受眾」做推播

要能掌握「即時」情境資料,代表你必須擁有一個強大的分析引擎,來即速分析並解讀數百萬筆串流事件,來偵測目標事件發生的模式。以往多數企業僅能以批次的方式來對客戶資料作分析,這可能耗費數天的時間,而擁有「即時串流分析」引擎的原理,就是將運算的動作前移到資料源頭,在各類客戶通路資料,包含交易行為以及數位足跡等串流資料產生、被儲存前即進行分析,以「秒」甚至「毫秒」為單位迅速地判定情境規則。

接著,結合「即時決策」管理平台,讓機器學習平台依據客戶個人偏好、所在地點、過往交易風險度等,與企業內部商業邏輯與風險規則等納入高效運算,同樣在毫秒內回饋給客戶服務或行銷單位應採取的正確行銷推薦、服務、或需發佈的警示等,讓前線單位立即再透過各類通路,達到客製化的互動,而讓一切在瞬間即可發生。

陳新銓說明:「以行銷推薦為例,減少從資料處理到決策所需要的時間,才可掌握最佳『即時』狀態與客戶互動。如果客戶還是沒有回應,這些可能遲疑的變因,就持續回饋到系統內增加機器學習的邏輯,當系統愈猜愈精準,即時個人化體驗就可因此達成。」

圖說:即時串流分析流程解析(來源:SAS)

從數據看出客戶需求,建構企業高獲利基礎

當你能立即取悅客戶,不僅可展現企業的專業度,也反映出機敏性,一來強化了品牌在客戶心占率,二來更可提升客戶貢獻獲利的可能性。

陳新銓舉了幾個 SAS 服務的客戶案例:

偵測即時刷卡行為,再提升單筆刷卡金

消費者刷卡超額,對銀行是風險還是再行銷的指標?SAS 曾與全球性銀行攜手,當客戶使用信用卡消費累積到額度上限的 80%時,即先做簡訊善意提醒,而當累積到 95% 時,即開始啟動個人化訊息服務:如為高價值客戶,則會收到信貸優惠資訊;低風險客戶,即可取得臨時調額的資格;如客戶銀行帳戶餘額充足,即會發送鄰近 ATM 位置資訊。

去年底,國泰世華銀行也正式與 SAS 攜手在國內推出「信用卡即時臨時調額」服務,當客戶遇到刷卡超過額度時,主動推播至客戶手機詢問是否同意即刻生效調高額度,結果讓客戶單筆平均刷卡金額,較服務上線前增加 6 成。

線上、店內即時行為偵測,成功留客完成跨售

SAS 曾與某銀行以即時分析發現,當消費者在網路上訂購機票,且七天內搜尋訂房網站資訊時,擁有高實際出國率。因此一旦發現有同樣行為的客群,即配合當地特約店家,開始提供刷付自家信用卡可有當地租車或餐飲的優惠。

此外「購物車棄購」一直是零售業者欲分析的重點。SAS 曾與某國際零售業者合作,當消費者棄購時,即時計算過去購買紀錄、週期及排除過往曾給優惠等個人資訊,發送個人化推薦商品清單與優惠到電子郵件,以更貼心的組合與文案促成跨售。此做法也延伸到實體店面,如曾在消費者結帳時發現購買藥品,則因預期其或家人有生病休養可能,於是收銀台櫃員結帳同時推薦其可能偏好的電影 DVD,成功促成加購;目前更朝向結合 Beacon 應用,在得知消費者接近收銀台即將離去之際,再發送特定商品 3 小時限時專屬優惠,增加在店消費金額。

解構即時數據分析帶來的「三大」優勢

陳新銓歸納出三個掌握即時分析能力的關鍵優勢:

做到「主動式服務」,讓競爭差異化

「搶得先機」是每個企業制勝關鍵,當能與客戶更領先更頻繁地即時互動,提早掌握客戶需求,自然能先吃到餅。尤其仰賴的是分析引擎,企業並不因此增加過多人力成本。 

提供「個人化服務」,成功留客

當被推薦的商品或服務,是既有的偏好或需求,加上「時機正好」:正好顧客在這樓層、正好顧客剛退貨想尋覓替代品、正好顧客逛街累了有點口渴…… 等,顧客自然能被成功地跨售或是挽留。

提升「成本控管」,優化資源運用

零售業,如也能夠即時掌握庫存資訊,整合行銷企劃活動,像是贈送或推播優惠商品時,把高庫存或即期商品資訊也整合進來,自然也可協助降低庫存減少成本,優化資源配置。另外,即時運算的應用,還可結合瞬間消費異常行為,被用在詐欺偵測等潛在金錢損失的監管流程,這些都是企業的高度需求。

目前很多企業雖然將最佳化客戶體驗奉為圭臬,但仍將分析工具使用於發掘歷史資料所看見的模式,而非應用即時資訊來做出決策或預測未來行為。陳新銓最終提醒:「能成功取得客戶忠誠度對企業來說是分秒必爭的行動,行銷人員得要轉換思維,以精確、即時地匹配出客戶眼前需求為導向,來重新打造銷售策略。」

註 1:The Evolution To Real-Time Customer Experience,2017

(本文提供合作夥伴轉載。)

你可能感興趣

如何分析串流資料,並且立即採取適當行動?

讓 AI 入魂,精準預測你的需求與庫存!

2019 金融業數位轉型趨勢:使用 ML 技術打擊金融詐騙

AI 導入起手式!企業該具備的原則與策略是什麼?

順應資料的大勢所趨而採取行動,即時掌握事業脈動


我們正在找夥伴!

2019 年我們的團隊正在大舉擴張,需要你的加入跟我們一起找出台灣創新原動力! 我們正在徵 《採訪社群編輯》、《助理編輯》,詳細職缺與應徵辦法 請點我

點關鍵字看更多相關文章: