Älykäs asiakkuudenhallinta – ennusta ja minimoi asiakaspoistumaa tekoälyn avulla
Miten asiakkuuden hallinnasta saadaan älykkäämpää? Asiakkuuden hallinnasta tulee älykästä esimerkiksi, kun asiakasvastaavan tai myyjän päivittäin tekemien päätösten tueksi tuodaan luotettavia dataan pohjautuvia ennusteita sekä helposti tulkittavaa tietoa. Lue, kuinka yhdistimme koneoppimisratkaisuun perustuvat asiakaspoistuman ennusteet osaksi päivittäistä päätöksentekoa ja käytössä olevaa asiakkuudenhallintajärjestelmää.
Kaikki hyöty irti asiakasdatasta koneoppimisratkaisuiden avulla
Vaikka dataa kerätään monissa yrityksissä tänä päivänä aikaisempaa enemmän, usein tilanne myyjän tai asiakkuudesta vastaavan henkilön arjessa on kuitenkin tämä:
- Kokonaisnäkymä asiakkuuteen puuttuu. Myynti tekee omia toimiaan, asiakaspalvelu toista ja markkinointi kolmatta.
- Asiakkuuksia koskeva data on hajallaan ja se on monimuotoista. Datan yhdistely manuaalisesti on vaikeaa ja sitä on haastavaa analysoida kokonaiskuvan saamiseksi.
- Asiakasdataa on valtava määrä, eikä sen hallinta ja käsittely ihmisvoimin ole järkevää.
- Asiakasdataa on vaikea hyödyntää päivittäiskäytössä, eikä se siksi tue riittävästi proaktiivista asiakastyötä ja myyntiä nykyasiakkaiden säilyttämiseksi.
Mutta, miten asiakkuuksien hallinnasta tehdään älykkäämpää datan ja koneoppimisratkaisuiden avulla? Hyödyntämällä koneoppimisratkaisuja voit tuottaa asiakkuuden tilasta kertovia ennusteita, ja liittää ne osaksi päivittäin käytössä olevia asiakkuudenhallinnan järjestelmiäsi. Näin mahdollistat aidosti älykkään asiakkuudenhallinnan ja datan hyödyntämisen osana päätöksentekoa.
Tällainen älykäs asiakkuudenhallinta käynnistää kokonaan uuden vaihteen datan hyödyntämisessä ja sitä kautta asiakkuuksien hoidossa.
Fellowmind - Asiantuntijat ja yhteyshenkilöt
Fellowmind - Muita referenssejä
Tilaaja suosittelee!
Fellowmind - Muita bloggauksia
ite wikin yrityshaku »
Kaikki it-alan työpaikat »
ite wikin referenssihaku »
Kaikki it-alan tapahtumat »
ite wikin julkaisuhaku »
