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AI戰(zhàn) “役”:Stratifyd幫您預(yù)測(cè)并挽回流失客戶

 2020-03-16 11:47  來源:互聯(lián)網(wǎng)  我來投稿 撤稿糾錯(cuò)

  域名預(yù)訂/競(jìng)價(jià),好“米”不錯(cuò)過

2020年新型冠狀病毒肆虐全球,牽動(dòng)了億萬人的心。面對(duì)突如其來的疫情,國(guó)家采取了史無前例的防控措施,封城、封路,延遲復(fù)工,各行各業(yè)也因此受到了不同程度的沖擊。

為了應(yīng)對(duì)疫情,企業(yè)的運(yùn)作模式也隨之發(fā)生轉(zhuǎn)變,在營(yíng)銷方面,原本規(guī)劃的線下活動(dòng)已經(jīng)無法開展,取而代之的是數(shù)字營(yíng)銷活動(dòng)的增加。在疫情的影響下,傳統(tǒng)的線下銷售也變得非常困難,以往的線下交流轉(zhuǎn)為線上,云拜訪、云演示、云會(huì)議……另外,加之疫情對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響,相信很多人都感受到客戶的預(yù)算正在縮水,變得更加精打細(xì)算了,同行競(jìng)爭(zhēng)也愈加激烈。

危機(jī)之下,如何維系老客戶,提升現(xiàn)有客戶黏性成了企業(yè)成敗的關(guān)鍵。尤其對(duì)于B2B企業(yè),線上營(yíng)銷需要線下服務(wù)的支持,受疫情的影響,有些線下售后支持跟不上,就很可能導(dǎo)致線上獲客的努力會(huì)付諸東流,所以這個(gè)階段企業(yè)要把焦點(diǎn)從獲新客、促轉(zhuǎn)化、提增量的目標(biāo)轉(zhuǎn)移到盤活現(xiàn)有流量,和提升現(xiàn)有客戶的忠誠(chéng)度上面來。

那么如何提升現(xiàn)有客戶黏性?這就要談?wù)勌嵘蛻趔w驗(yàn)度的重要性了。

所謂客戶粘性,指的是客戶對(duì)于品牌或產(chǎn)品的忠誠(chéng)、信任與良性體驗(yàn)等結(jié)合起來形成的依賴感和再消費(fèi)期望值。在企業(yè)管理中,客戶體驗(yàn)的重要性不言而喻。評(píng)判一個(gè)公司產(chǎn)品、服務(wù)的好壞有很多指標(biāo),其中客戶的評(píng)價(jià)是至關(guān)重要的一點(diǎn)。人們?cè)谫徺I產(chǎn)品前除了比較市場(chǎng)價(jià)格,還習(xí)慣看這款產(chǎn)品在市場(chǎng)上的口碑、銷量和評(píng)分,自然會(huì)擇其所愛,愛其所選。客戶體驗(yàn)好了,依賴感會(huì)增強(qiáng),黏性自然就高了??蛻趔w驗(yàn)已經(jīng)成為提升客戶粘性,拉開同業(yè)競(jìng)爭(zhēng)差距的核心。

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的客戶分析對(duì)企業(yè)成敗至關(guān)重要

曾有研究表明,表現(xiàn)卓越的公司有74%會(huì)基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型洞察打造客戶體驗(yàn),而表現(xiàn)欠佳的公司只有30%會(huì)這樣做。

要實(shí)現(xiàn)以客戶為中心,首先要以數(shù)據(jù)為中心。數(shù)據(jù)是幫助企業(yè)獲得客戶洞察,打造最佳體驗(yàn)的利器。大數(shù)據(jù)正逐步運(yùn)用于企業(yè)商業(yè)決策、市場(chǎng)營(yíng)銷、銷售、業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)、客戶服務(wù)等諸多方面,其中以客戶為中心的收益創(chuàng)造過程,是企業(yè)推動(dòng)大數(shù)據(jù)舉措中最大的價(jià)值領(lǐng)域。

如何真正了解客戶,預(yù)測(cè)客戶情感意圖,從而為客戶提供更好的產(chǎn)品和服務(wù),改善客戶體驗(yàn),日益成為企業(yè)決勝市場(chǎng)的核心能力。

提升客戶體驗(yàn)的第一步是使數(shù)據(jù)“平民化”

疫情期間,“線上經(jīng)濟(jì)”的加速帶來的是用戶數(shù)據(jù)的爆炸式增長(zhǎng)及對(duì)海量數(shù)據(jù)管理能力考驗(yàn)。社交媒介的多樣性讓溝通變得更加靈活,但是另一方面也增加了數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性。

除了常規(guī)的數(shù)字、時(shí)間、類別等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),還有包括文本、語音在內(nèi)的大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。而更深層次的價(jià)值往往是蘊(yùn)含在非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)中的。我們知道,結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理非常簡(jiǎn)單,一個(gè)excel就可以輕松解析數(shù)據(jù)背后的蘊(yùn)意,但是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析成了困擾很多企業(yè)的難題。

傳統(tǒng)的解決方法是將復(fù)雜的數(shù)據(jù)交給IT團(tuán)隊(duì)處理,但是由于技術(shù)人員缺乏深入業(yè)務(wù)知識(shí)的理解,反復(fù)的溝通就無形造成了大量的時(shí)間成本。從獲取數(shù)據(jù)、設(shè)置參數(shù)、建模到測(cè)試數(shù)據(jù)需要花費(fèi)一年多的時(shí)間,但是激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)法則告訴我們時(shí)間就是金錢,在這方面企業(yè)等不起。他們急需一個(gè)能夠?yàn)樗袉T工提供真正的自助式服務(wù)的解決方案。

解決這個(gè)問題的第一步就是使數(shù)據(jù)“平民化”,并將其交到業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)的手中。Stratifyd作為全球領(lǐng)先的人工智能(AI)數(shù)據(jù)分析服務(wù)提供商,以“讓數(shù)據(jù)能力平民化”為愿景,致力于提供人人皆可用的數(shù)據(jù)分析工具。無需復(fù)雜的編程和邏輯推理,簡(jiǎn)單點(diǎn)選操作即可讀懂結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)背后的深層含義,讓企業(yè)大數(shù)據(jù)不再停留在口頭上,而是在實(shí)現(xiàn)企業(yè)的業(yè)務(wù)閉環(huán)中。

AI 驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)分析平臺(tái),幫助企業(yè)深度挖掘有價(jià)值的信息

Stratifyd 數(shù)據(jù)分析平臺(tái)搭載 AI 技術(shù),幫助企業(yè)深度挖掘全渠道數(shù)據(jù)。平臺(tái)兼具實(shí)時(shí)交互、圖像可視化、結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的分析能力,識(shí)別差異化標(biāo)簽數(shù)據(jù),企業(yè)可以輕松訓(xùn)練并投放業(yè)務(wù)模型,大幅提升業(yè)務(wù)決策能力。非技術(shù)人員完全不需要掌握任何算法知識(shí)和編程技巧即可快速上手,真正地做到了數(shù)據(jù)平民化。Stratifyd幫助企業(yè)更高效地處理獲客、運(yùn)營(yíng)與留存業(yè)務(wù),享受高質(zhì)量的收入增長(zhǎng)。

成功案例

Stratifyd幫助全球各行各業(yè)的客戶完成了數(shù)據(jù)分析和業(yè)務(wù)洞察,在客戶體驗(yàn)、新品上市、競(jìng)品分析、商機(jī)發(fā)掘等多個(gè)維度給出決策性建議,幫助企業(yè)在宏觀和微觀層面挖掘有價(jià)值的信息,實(shí)現(xiàn)營(yíng)收增長(zhǎng)。

以某著名車企為例,該汽車制造企業(yè)在長(zhǎng)達(dá)近一個(gè)世紀(jì)的發(fā)展過程中,靠出色的汽車性能與完美的品牌形象,將產(chǎn)品銷往世界各地,但數(shù)據(jù)分析部門在回溯企業(yè)品牌價(jià)值時(shí),發(fā)現(xiàn)過去幾年的 J.D. Power Initial Quality Survey (IQS) 報(bào)告中,消費(fèi)者的滿意度評(píng)分持續(xù)降低。

好在重視消費(fèi)者需求的該企業(yè)很早就意識(shí)到消費(fèi)者反饋的重要性,在諸如郵件、電話、在線聊天等各渠道中保留了大量的客戶溝通信息,同時(shí)也積極地對(duì)不同車型進(jìn)行消費(fèi)者問卷調(diào)研,收集了大量反饋。這些非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中包含了很多導(dǎo)致滿意度下降的具體原因。然而如何快速且準(zhǔn)確地分析海量反饋數(shù)據(jù),提煉出重要的消費(fèi)者洞察,對(duì)于該企業(yè)是個(gè)難題。

最終,該企業(yè)選擇與 Stratifyd 合作,對(duì)企業(yè)全渠道(Omni-Channel)反饋數(shù)據(jù)進(jìn)行梳理與深度分析。借助 Stratifyd 平臺(tái),該企業(yè)很快發(fā)現(xiàn)旗下汽車仍需提升的具體方向,比如胎壓敏感度、剎車板雜音、導(dǎo)航問題、娛樂功能等。在應(yīng)用 Stratifyd 自然語言理解模型(NLU model)分析車主反饋時(shí),還發(fā)現(xiàn)一批車主抱怨開車時(shí)有“燒焦味道”,發(fā)現(xiàn)是諧振器組件丟失所致。利用 Stratifyd 分析平臺(tái),分析人員很快定位車系、車型以及批次,并發(fā)現(xiàn)該話題主要集中在美國(guó)的 Alabama 州,于是該企業(yè)迅速采取應(yīng)急預(yù)案,進(jìn)行定向召回。

使用 Stratifyd 數(shù)據(jù)分析平臺(tái),公司不僅及早發(fā)現(xiàn)了問題,還鎖定了該問題的源頭,沒有采取大面積召回,避免了公司大量損失。

關(guān)于Stratifyd

Stratifyd, Inc.總部位于美國(guó)南部金融重鎮(zhèn)夏洛特,是全球領(lǐng)先的人工智能(AI)數(shù)據(jù)分析服務(wù)提供商。公司有強(qiáng)大的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)語義分析能力,致力于推進(jìn)AI在企業(yè)數(shù)據(jù)分析以及商業(yè)智能領(lǐng)域的進(jìn)步。Stratifyd人工智能平臺(tái)通過整合多個(gè)數(shù)據(jù)源的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),在短時(shí)間內(nèi)呈現(xiàn)出價(jià)值非凡的商業(yè)見解,同時(shí)實(shí)現(xiàn)了決策者和管理人員之間的信息無縫傳遞。

如果你對(duì)我們的產(chǎn)品感興趣,可以關(guān)注公眾號(hào)“Stratifyd”了解更多詳情。

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