リアルタイム予測分析が
カスタマージャーニーを
具現化

顧客パターンの点と点を接続

予測分析を活用して顧客関係を強化し、よりインテリジェントなカスタマーエンゲージメントを自動的に推進する方法を学習します。ジェネシス Altocloudは、人工知能と複数のソースからのデータを組み合わせ、顧客がジャーニーの過程で特定のマイルストーンを達成する可能性を予測します。マイルストーンには、製品の注文、保険見積もりの要求、Webサイトからの飛行機の予約などがありますが、いずれの場合もデジタル行動をリアルタイムで可視化することにより、各工程の裏にある文脈が提示されます。顧客が抱える問題点を速やかに特定し、エンゲージメントをプラスのエクスペリエンスに転換して顧客生涯価値(LCV)を高めます。

適切なデータの収集と顧客関係の強化

Unified communications and collobaration tools

豊富な顧客背景が生み出す大きな影響

一片の情報が、購買顧客への転換に大きな違いを生むことがあります。そのような場合に備え、顧客の閲覧履歴、問い合わせのきっかけとなったカスタマージャーニーのイベント、同様の問題に対する解決策など、有益なデータを収集します。Altocloudは、豊富な文脈をリアルタイムで分析し、顧客生涯価値(LCV)を創出します。

動向の分析を活用したジャーニーのパーソナライズ

分析を適用することにより、顧客を深く理解してジャーニーをパーソナライズします。マーケティング担当者は、セグメンテーションとクラスタリングを利用して、顧客と行動パターンを理解することができます。その後、収集データを使用し、以前の顧客からの機械学習に基づき新規顧客のコンバージョンが実現するかどうかを予測します。形成するセグメント数とそれぞれの顧客特性も決定します。

カスタマージャーニーに予測分析を適用

顧客の思考を知る

予測分析では、ユーザー行動、興味の変化、イベント発生の可能性を予測できます。サイトを閲覧している顧客に対し、エージェントのサポートを提案するタイミングを予測します。相手からのアプローチがある前に、適切なタイミングで、最適なチャネル(自動型または支援型)で、見込み顧客と顧客を特定して対応することにより、エクスペリエンス全体を向上させます。

フィードバックによる分析の
微調整

顧客の行動やニーズは目まぐるしく変化するため、昨日の予測を今日適用できないこともあります。ジェネシス Altocloudは、暗示的および明示的なフィードバックを活用し、予測分析を動的なカスタマージャーニーに適用します。また、ジャーニーを最適化するための応答を自動化し、適切なリソースを最も重要な顧客ニーズに振り分けます。その結果、顧客満足とビジネス成果が向上します。

Apply predictive analytics to the customer journey