콘텐츠
- 고객 서비스 통증 포인트
- 개선이 필요한 영역은 무엇입니까?
- 버그 없음, 스트레스 없음-인생을 파괴하지 않고 인생을 바꾸는 소프트웨어를 만드는 단계별 가이드
- 빅 데이터 및 분석이 도움이되는 방법
- 빅 데이터 채택 성공
- 앞으로 나아가는 길
- 실용적인 구현
- 결론
출처 : Rawpixelimages / Dreamstime.com
테이크 아웃 :
조직은 빅 데이터를 사용하여보다 스마트 한 고객 서비스를 구현하여 더 행복한 고객과 비즈니스 증가로 이어지고 있습니다.
빅 데이터는 이제 모든 비즈니스 영역에서 없어서는 안될 부분이며 고객 서비스 산업도 예외는 아닙니다. 이것은 영향이 직접적이고 측정 가능하며 명확하게 보이는 영역입니다. 데이터는 현재 업계에서 오랫동안 사용되어 왔지만 현재의 빅 데이터 및 예측 분석 시나리오에서만 잠재력을 측정 할 수 있습니다.
여기서는 빅 데이터가 스마트 한 고객 서비스를 추진하는 데 도움이 될 수있는 방법에 대해 알아 봅니다.
고객 서비스 통증 포인트
비즈니스가 소비자의 요구를 이해하는 경우에만 번영 할 수 있다는 것은 잘 알려진 사실입니다. 그러나 많은 기업은 소비자가 원하는 것을 이해하지 못하거나 원하는 서비스를 제공 할 수 없기 때문에 부서지고 타 버립니다. 또한 기업이 고객과 효과적으로 의사 소통 할 수없고 서비스가 모든 고객에게 제대로 도달 할 수없는 경우도 있습니다.
고객이 불만족스러운 성능으로 인해 경쟁 업체에 문의 할 수있는시기입니다. 현재 IT 인프라가 회사가 청구 및 온라인 쇼핑 시스템의 문제를 신속하게 진단하는 데 도움이되지 않는 경우 이는 중대한 결점입니다. 따라서 빅 데이터 분석 및 디지털 변환을 통해 수행 할 수있는 모든 비용을 방지해야하는 어려움이 있습니다.
따라서 간단한 용어로 고객 서비스의 주요 문제점은 고객과 빠르고 효율적으로 연결할 수 없다는 것입니다.
개선이 필요한 영역은 무엇입니까?
고객 경험을 향상시키기 위해해야 할 일이 많이 있습니다. 이것은 회사의 완전한 디지털 혁신으로 달성 될 수 있습니다. 디지털 변환을 통해 빅 데이터를 채택함으로써 비즈니스는 거의 번영 할 것입니다. (고객 경험 향상에 대한 자세한 내용은 빅 데이터를 사용하여보다 스마트 한 고객 참여 전략 구현을 참조하십시오.)
디지털 혁신과 빅 데이터 채택 이전에 회사는 고객과 완전히 연결되어 있지 않습니다. 고객의 사고 과정을 완전히 이해할 수 없으므로 제품이 종종 고객에게 많은 주목을받지 못합니다. 또한 많은 소규모 회사가 현대 시장에서 경쟁하기에 디지털 방식으로 정교하지 않습니다.
그렇기 때문에 그러한 기업들이 고객의 요구를 이해할 수있을 정도로 디지털을 자립적이고 현대적으로 만들려면 디지털 혁신이 필요합니다. 이러한 방식으로 스마트 고객 서비스를 제공하고 경쟁사를 이길 수 있습니다.
버그 없음, 스트레스 없음-인생을 파괴하지 않고 인생을 바꾸는 소프트웨어를 만드는 단계별 가이드
아무도 소프트웨어 품질에 신경 쓰지 않으면 프로그래밍 기술을 향상시킬 수 없습니다.
빅 데이터 및 분석이 도움이되는 방법
빅 데이터 및 분석은 고객 서비스 분야에 큰 영향을 미치는 것으로 알려져 있습니다. 빅 데이터를 올바르게 사용할 수있는 비즈니스는 큰 이익을 얻고 경쟁사보다 쉽게 경쟁 할 수 있습니다.
빅 데이터 분야에 투자하고 IT 인프라를 개선하는 회사는 고객이 사용하는 다양한 디지털 장치에서 가져온이 데이터를 수집, 분석 및 통합 할 수 있습니다. 이 데이터는 유용한 통찰력을 얻고 매우 정확한 모델을 만드는 데 사용될 수 있습니다.
그런 다음이 모델을 사용하여 실제 판매 실험의 시뮬레이션을 실행할 수 있습니다.예를 들어이 모델을 소매 업체와 연결하면 시장 가격을 쉽게 설정할 수 있습니다.
기업은 빅 데이터와 분석을 사용하여 고객이 좋아하고 싫어하는 것에 대한 자세한 정보를 얻을 수 있습니다. 이러한 방식으로 고객에 대한 통찰력을 얻고 고객 서비스 모델을 개선 할 수 있습니다. 획득 한 데이터는 비즈니스 문제에 대한 빠른 솔루션을 찾는 데 추가로 사용될 수 있습니다.
빅 데이터 채택 성공
정보화 시대의 빅 데이터의 출현은 많은 조직에 도움이되었습니다. 1 시간마다 테라 바이트 단위의 데이터가 소비자가 사용하는 다양한 전자 장치에 의해 생성됩니다. 최신 장치가 생산 및 사용됨에 따라이 데이터 생성 속도는 1 시간마다 증가하고 있습니다.
이 데이터는 소비자의 행동과 패턴을 보여주기 때문에 낭비되지 않아야합니다. 기업은이 데이터를 적절히 활용하여 대상 고객의 선호도와 문제에 대한 통찰력을 얻고 솔루션을 도입 할 수 있습니다. 이를 통해 디지털 커뮤니케이션 및 전자 상거래 시스템을 개선 할 수 있다면 고객 서비스 시스템이 눈에 띄게 향상 될 것입니다. 이를 통해 전반적인 고객 경험을 더욱 매끄럽게하고 고객 만족도를 높일 수 있습니다.
중소 기업은 빠르게 경쟁하기 위해 빅 데이터를 채택 할 수 있습니다. 빅 데이터와 분석은이 시대에 매우 중요한 역할을하므로 회사는 빅 데이터를 채택한 사람들이 현대 시장에서 계속 될 것이지만 그렇지 않은 사람들은 사라질 것이라는 현실에 직면해야합니다.
앞으로 나아가는 길
앞으로 빅 데이터는 고객 서비스에서 훨씬 더 큰 역할을 할 것입니다. 오늘날 기업들은 빅 데이터를 채택하고 디지털 혁신을 겪고 있습니다. 현재의 데이터 증가 속도를 보면 미래의 증가 속도가 엄청날 것으로 예상됩니다. 따라서 회사는이 데이터를 사용하기 위해 완전한 변환을 거쳐야합니다. 고객 관계에 대한 자세한 내용은 고객 관계 관리의 상위 6 가지 추세를 참조하십시오.
데이터의 양이 많고 데이터가 다양할수록 데이터를 올바르게 분석하려면 최신 기술이 필요합니다. 앞으로 거의 모든 비즈니스에 소비자와 상호 작용하고 문제와 선호 사항을 이해할 수있는 웹 사이트가 제공 될 것입니다. 빅 데이터는 회사의 기존 IT 구조에서 문제를 진단하는 데 도움이됩니다. 따라서 가까운 미래에 빅 데이터가 더욱 중요해질 것입니다.
실용적인 구현
빅 데이터의 도움으로 디지털 변환을 구현하는 가장 좋은 방법 중 하나는 adiVerse Virtual Footwear Wall입니다. 이를 통해 실제 신발을 선반에 실제로 표시 할 수 있습니다. 이것은 매우 혁신적인 화면과 빅 데이터 분석을 통해 가능합니다. 화면에 연결된 컴퓨터는 현재 패션 트렌드 및 신발 쇼핑 패턴과 관련된 모든 데이터를 분석합니다. 이를 통해 고객은 번거 로움없이 원하는 신발을 온라인으로 쉽게 얻을 수 있습니다.
또 다른 훌륭한 구현은 스마트 자동 판매기 (SVM)입니다. 빅 데이터 사용에 대한 이해를 위해 일반 자판기를 재입고 또는 수리해야하는 유지 보수 작업자를 생각해 봅시다. 유지 보수 작업자는 교체 할 부품이나 제품을 실제로 모르기 때문에 종종 자신이 어려운 위치에있게됩니다.
그러나 SVM의 경우에는 그렇지 않습니다. 이 자동 판매기는 데이터를 실시간으로 분석하는 데이터 플랫폼에 따라 작동합니다. 따라서 머신은 훨씬 더 대화식이 될 수 있습니다. 고객 및 서비스 담당자와 상호 작용할 수 있으며 사용자 데이터를 분석하여 맞춤형 오퍼 및 정기적 인 경고를 제공 할 수 있으므로 고객 또는 유지 보수 작업자 경험이 크게 향상됩니다.
결론
훌륭한 고객 서비스를 제공하는 비즈니스는 누군가를 쉽게 이길 수 있습니다. 고객 서비스는 비즈니스가 소비자가 좋아하는 것과 싫어하는 것에 대해 더 많이 이해하여 적시에 올바른 제품을 출시 할 수 있도록 도와 주므로 비즈니스에 매우 중요합니다. 훌륭한 고객 서비스는 또한 비즈니스가 고객이 통신 또는 전자 상거래 시스템에서 겪고있는 문제를 발견하도록 도울 수 있습니다. 따라서 회사의 고객 서비스 품질 향상이 최우선 과제입니다.
오늘날 고객이 사용하는 모든 장치에서 많은 데이터가 생성되고 있습니다. 이 데이터는 올바르게 수집되고 분석되면 소비자의 선호도에 대해 많은 것을 알 수 있습니다. 데이터 변환은 고객과의 상호 작용을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. 따라서 빅 데이터 분석 및 디지털 혁신은 고객 서비스 개선의 핵심입니다.