تجزیه و تحلیل تجربه مشتری

تجزیه و تحلیل تجربه مشتری فرآیند جمع آوری، پردازش و تجزیه و تحلیل داده های تجربه مشتریان است که به منظور هدایت طراحی مسیر سرویس دهی به مشتری و ایجاد تعامل معنادار برای حفظ حداکثری ارتباط مورد استفاده قرار می گیرد. به عبارت بسیار ساده، هدف تجزیه و تحلیل تجربه مشتری، تحلیل داده های مشتریان برای ایجاد تغییرات معنی دار است

دیدن دمو
dashboard

چگونه کلان داده ها به بهبود تجربه مشتری کمک می کند؟

self_service

ارائه سلف سرویس

هنگامی که مشاهده کردید مشتریان شما اغلب چه نوع سؤالاتی دارند، می توانید صفحات سؤالات متداول و ربات های گفتگو ایجاد کنید که این امر به آنها امکان می دهد مشکلات خود را حل کنند.

Predictive Analytics

تجزیه و تحلیل پیشگویانه

ما می‌توانیم از حجم عظیمی از داده‌هایی که درباره مشتریان و استفاده از خدمات آنها داریم یاد بگیریم تا پیش‌بینی کنیم که مردم در آینده به چه چیزی نیاز دارند. این می تواند به این معنی باشد که شما می توانید از نیازهای مشتری خود جلوتر باشید و در نتیجه تجربیات بهتری ارائه دهید.

Improve Productivity

بهبود بهره وری

شرکت‌ها همچنین می‌توانند از کلان داده ها برای تعیین اینکه کدام فرآیندها در کسب‌ وکارشان مؤثرتر هستند و در کجا شکاف بهره‌وری وجود دارد، استفاده کنند. این امر منجر به فرصت های بهتری برای عملکرد کارکنان در آینده می شود.

empower_emp

توانمند سازی کارکنان

شرکت ها می توانند از کلان داده ها برای توانمند سازی کارکنان با پایگاه دانش داخلی استفاده کنند. حتی می‌توانید آن پایگاه دانش را به یک دستیار مجازی متصل کنید که می‌تواند در چند ثانیه به سؤالات پاسخ دهد و از کارکنان با یادداشت‌هایی در مورد حساب‌های خاص پشتیبانی کند.

customer_service

شخصی سازی خدمات مشتریان

با دسترسی به اطلاعات مفید در مورد مشتریان خود و ترجیحات آنها، ارائه توصیه هایی در مورد انواع محصولات و خدماتی که بیشترین سود را برای آنها خواهد داشت بسیار آسان تر است.

برنامه های تجزیه و تحلیل تجربه مشتری

application

شبکه های اجتماعی

دانستن اینکه مشتریان شما کجا هستند و چگونه با شما یا در مورد شما صحبت می کنند اهمیت بالایی دارد.

application

وبسایت

بررسی محبوب ترین صفحات، آزمایش عناصر برای دیدن اینکه کدام یک کار می کنند و ارزیابی معیارها مانند زمان حضور در سایت، نرخ پرش و … برای بررسی سایت ارزشمند هستند.

application

بازار یابی

از ایمیل‌هایی که ارسال می کند گرفته تا تبلیغاتی که پخش می کنید و در کل همه اشکال بازاریابی گوناگون که برای دیده شدن شما نمایش داده می شوند، راهی عالی برای بررسی کارایی است.

application

فروش

تبدیل مشتری بالقوه به مشتری وفادار و دائمی

application

رقابت

شما می توانید یک تحلیل خاص یا عمیق از رقبای خود نیز انجام دهید. در حالی که شما از داده های خصوصی مطلع نخواهید بود، حجم زیادی از داده ها به صورت عمومی در دسترس است.

application

حمایت کردن

کلیه تعاملات و ارتباطات پس از فروش. این هم شامل تعامل مشتریان با محصولات و هم با شما (مانند ایمیل های بعدی) می شود.

چرخه زندگی تجربه مشتری

CX Lifecycle

مراحل تجزیه و تحلیل تجربه مشتری

big data

جمع آوری داده ها

یک تصمیم مبتنی بر داده به اندازه داده های پایه گذاری شده قوی و مطمئن است. یک راه این است که خودتان داده ها را جمع آوری کنید

big data

آماده سازی دیتا

جدال یا آماده سازی داده ها عمل دستکاری یا پیش پردازش داده های خام (که ممکن است از منابع داده های متفاوت به دست آمده باشند) است به طوری که که به راحتی و با دقت قابل تجزیه و تحلیل باشد. این مرحله می تواند شامل بسیاری از وظایف مانند بارگیری داده ها یا جذب داده ها، ترکیب داده ها، تمیز کردن داده ها، تقویت داده ها و تحویل آن ها باشد.

big data

تجسم داده ها

تجسم داده ها یک زمینه بین رشته ای است که با نمایش گرافیکی داده ها و اطلاعات سروکار دارد. هنگامی که داده ها یا اطلاعات عددی هستند، این یک روش بسیار کارآمد برای برقراری ارتباط است. علاوه بر این، تجسم داده‌های تعاملی، اقدامات مستقیم روی یک نمودار گرافیکی را قادر می‌سازد تا عناصر و پیوند بین نمودارهای متعدد را تغییر دهد.

big data

بینش عملی

امروزه، سازمان‌ها حجم وسیعی از داده‌های خام را تولید و ضبط می‌کنند، با این حال، آنها نمی‌توانند به طور موثر از پتانسیل بالقوه این داده‌ها استفاده کنند. استخراج بینش از داده‌های خام و تصمیم‌ گیری مبتنی بر داده اکنون برای سازمان‌ها در سراسر جهان به امری کارآمد تبدیل شده است. کسب‌ و کارهایی که با بینش داده‌ها و تجزیه و تحلیل‌ها هدایت می‌شوند، به طور موثر هر سال به طور متوسط ​​بیش از 30 درصد رشد می‌کنند و انتظار می‌رود تا سال 2021، 1.8 تریلیون دلار کسب‌ و کار از همتایان کم‌آگاه خود بگیرند.

big data

تحلیل آماری

دسترسی و استفاده از آمار یک دارایی حیاتی در تصمیم گیری است، به ویژه در زمانی که داده های بیشتری از همیشه تولید می شود. در دنیایی که حجم اطلاعاتی که باید مورد توجه قرار گیرد بسیار زیاد است،  رهبران تجاری و سازمانی وظیفه دارند یکی پس از دیگری تصمیم بگیرند. علاوه بر این، آمار در تصمیم گیری مهم است زیرا می تواند به ما در پیشبینی آینده کمک کند. اگرچه تمام تلاش‌ها برای پیش‌بینی مشمول محدودیت‌های خاصی هستند، اما ثابت شده است که تجزیه و تحلیل پیش‌گویانه راهی مفید برای تصمیم‌گیرندگان برای رسیدن به مفروضات آگاهانه درباره رویدادها و روندهای پیش رو است.

big data

تحلیل احساسات

تحلیل احساسات، فرآیند تشخیص احساسات مثبت یا منفی در متن است. این امر اغلب به یک کسب و کار کمک می کند تا احساسات اجتماعی برند، محصول یا خدمات خود را در حین نظارت بر مکالمات آنلاین درک کند.

big data

عارضه یابی

تجزیه و تحلیل تشخیصی به شرکت ها کمک می کند تا عوامل داخلی و خارجی را بهتر درک کنند (با استخراج داده ها از منابع داخلی و خارجی برای نشان دادن یک سری ارتباطات و همبستگی بین دو متغیر برای یافتن پیوندهای جدید و غیرمنتظره) که بر نتایج آن تأثیر می گذارد. این امر تصویر جامع تری از هر موقعیت ترسیم می کند که به کسب و کارها کمک می کند تا تصمیمات بهتری بگیرند.

big data

ارزش طول عمر مشتری

ارزش طول عمر مشتری کل درآمدی است که یک کسب و کار می تواند از یک مشتری در کل دوره رابطه خود انتظار داشته باشد. این یک معیار مهم است زیرا حفظ مشتریان فعلی نسبت به جذب مشتریان جدید هزینه کمتری دارد، بنابراین افزایش ارزش مشتریان فعلی شما راهی عالی برای افزایش رشد است.

Customer churn predict

پیش بینی ریزش مشتری

ریزش مشتری (که به عنوان فرسایش مشتری نیز شناخته می شود) به زمانی اشاره دارد که مشتری رابطه خود را با یک شرکت قطع می کند.

big data

تازگی، تکرار، ارزش پولی

تازگی، تکرار، ارزش پولی (RFM) مدلی است که در تجزیه و تحلیل بازاریابی استفاده می شود .این مدل، پایه مصرف کنندگان یک شرکت را بر اساس الگوهای خرید یا عادات آنها تقسیم می کند.

big data

تصمیم گیری مبتنی بر داده

به استفاده از حقایق، معیارها و داده ها برای هدایت تصمیمات استراتژیک تجاری که با اهداف، مقاصد و ابتکارات شما هماهنگ است،تصمیم گیری مبتنی بر داده گفته می شود. این امر یک فرآیند ضروری برای درک هر حرفه ای است و به ویژه برای کسانی که در نقش های داده گرا هستند ارزشمند می باشد.

پایه ای

کاربران 100

سطح دسترسی 2

ذخیره سازی 25G


پیش پردازش داده ها

داشبورد تجسم

بینش عملی

تحلیل آماری

تجزیه و تحلیل تشخیص

تحلیل احساسات

ارزش طول عمر مشتری

پیش بینی ریزش مشتری

تقسیم بندی RFM

تصمیم گیری داده محور

حرفه ای 

کاربران 500

سطح دسترسی 5

ذخیره سازی 100G


پیش پردازش داده ها

داشبورد تجسم

بینش عملی

تحلیل آماری

تجزیه و تحلیل تشخیص

تحلیل احساسات

ارزش طول عمر مشتری

پیش بینی ریزش مشتری

تقسیم بندی RFM

تصمیم گیری داده محور

شرکت

کاربران نامحدود

سطح دسترسی نامحدود

ذخیره سازی نامحدود


پیش پردازش داده ها

داشبورد تجسم

بینش عملی

تحلیل آماری

تجزیه و تحلیل تشخیص

تحلیل احساسات

ارزش طول عمر مشتری

پیش بینی ریزش مشتری

تقسیم بندی RFM

تصمیم گیری داده محور