Verbesserung der Datenstrategie, um die besten Kundenerlebnisse zu schaffen

In Verbindung mit Adobe

Unternehmen verfügen heute über eine Fülle von Informationen, auf die sie zurückgreifen können. Sie stammen aus Kundenkontaktpunkten, mobilen Interaktionen, Internet-of-Things (IoT)-Geräten, E-Commerce-Transaktionen und vielen weiteren Quellen. Und Corporate Governance hat es einfacher gemacht, Datenschutzvorschriften einzuhalten, sodass Unternehmen sich auf die Datenqualität verlassen können.

Aber Nützlichkeit? Das ist eine große Herausforderung, mit der sich viele Marken auseinandersetzen.

Der Schlüssel ist nicht, wie man Daten sammelt, sondern wie man sie verknüpft, sagt Anjul Bhambhri, Adobe Vice President of Platform Engineering. Organisationen haben viele Daten, aber niemand weiß, welche Daten sie haben. Daten sind isoliert, fragmentiert und im gesamten Unternehmen verstreut.

Beauftragen Sie jemanden mit der Katalogisierung der Unternehmensdaten, sagt Bhambri, und verwalten Sie die Technologie zur Verbindung der Daten. Ohne eine Datenstrategie kann ein Unternehmen die Daten nicht organisieren oder Erkenntnisse daraus gewinnen, um auf sich ändernde Marktbedingungen zu reagieren. Es bedeutet auch, dass das Unternehmen Gelegenheiten verpasst, datengesteuerte personalisierte Kundenerlebnisse bereitzustellen, die die Benutzerbindung verbessern, den Umsatz steigern oder wiederholtes Engagement fördern.

Unternehmen können Daten nutzen, um ein echtes, einheitliches Bild ihrer Kunden zu erhalten. Dies kann durch die Erstellung von Echtzeit-Kundenprofilen über die Adobe Experience Platform erfolgen, die Daten im gesamten Unternehmen zusammenführt und Unternehmen dabei unterstützt, unvergessliche digitale Erlebnisse zu erstellen und bereitzustellen. Es kann mehr als 13 Millionen Cloud-API-Aufrufe pro Tag verarbeiten, was bedeutet, dass es Daten aus jedem Teil der Organisation verarbeiten kann. Um diese Fähigkeit zu beweisen, entschied sich Adobe, sein eigener Kunde Null zu sein. Mit der Plattform konnte Adobe das Kundenerlebnis für seine Millionen von Kunden über jeden Kanal vollständig personalisieren. Und diese Erfahrungen werden in 10 bis 14 Sekunden aktualisiert – nicht in 24 bis 72 Stunden.

Ein sicherer Weg, das Vertrauen und die Loyalität der Kunden zu gewinnen, besteht darin, sie besser als jeder andere zu verstehen und genau das zu liefern, was sie brauchen, wenn sie es brauchen. Eine umfassendere Sicht auf den Kunden ermöglicht es Unternehmen, die Reise des Kunden zu verstehen, sagt Bhambri. Und hier sieht Adobe eine echte Chance: Wie gestalten wir es personalisiert, damit der Kunde zum treuen Fan wird?

Ein Stück Kundenreise

Unsicherheit frustriert jeden Verbraucher. Wann kommt meine Bestellung an? Wird es sein, was ich wollte? Ein Unternehmen, das Vorhersagbarkeit bietet, kann ein größeres Stück vom Kuchen abbekommen.

Beispielsweise baute eine große Pizzakette ein Online-Bestellsystem auf, das den Weg seiner Kunden verbesserte – oder zumindest den Weg der Pizza zum Kunden. Natürlich verfolgt die Pizzakette jede Bestellung zugunsten ihres eigenen Workflows. Aber durch den Austausch dieser Daten mit den Kunden bietet das Unternehmen kontinuierlich die Gewissheit, dass Lebensmittel unterwegs sind. Die Pizzakette integriert die Echtzeitdaten, die sie bei jedem Schritt im Prozess sammelt, von der Pizzabestellung bis zur Lieferung, und sendet personalisierte Statusänderungen. Der Kunde erhält SMS-Benachrichtigungen, dass die Pizza in den Ofen gestellt wurde, dass sie in 10 Minuten abholbereit ist, oder ein Update, basierend auf Standortdaten, die zeigen, wie nah die Pizza an seinem Haus ist.

Nun, das liefert ein Kundenerlebnis.

Organisieren von Daten für ein verbessertes Customer Experience Management

Organisierte Daten erleichtern eine ganzheitliche Kundensicht, die es Unternehmen ermöglicht, personalisierte Benutzererlebnisse an jedem Berührungspunkt anzubieten.

Die Pizzakette ist nicht das einzige Beispiel. Hersteller können Informationen mit Kunden teilen, um sie über den Fortschritt ihrer Bestellungen zu informieren, mit E-Mail-Nachrichten, die sagen: Ihr benutzerdefinierter Server wird zusammengestellt! und Textnachrichten, um den Versandfortschritt zu verfolgen und Vorhersagbarkeit zu bieten.

Doch Datenanalyse muss nicht immer verbraucherbezogen sein. Beispielsweise analysiert John Deere IoT-Daten zu Landwirten helfen, ihre Abläufe zu verbessern . Mit den gemeinsam genutzten Echtzeitdaten des Traktorenherstellers können Landwirte die Leistung analysieren, Ausrüstungsentscheidungen treffen und zusammenarbeiten; Das Endergebnis ist, dass Landwirte besser entscheiden können, was sie wo und wann anpflanzen. Das landwirtschaftliche Unternehmen auch erweiterte seine Datenplattform an Dritte, wodurch Landwirte dazu veranlasst werden, die Daten mit Input-Lieferanten zu teilen. Dies kann eine automatische Bestellung (z. B. Saatgut und Dünger) für die Just-in-Time-Lieferung auslösen.

Die Verwendung von Daten, um Kunden zu helfen, betrifft jeden Teilnehmer in der Lebensmittelkette. IoT-fähige KI und maschinelles Lernen werden von a Fortune-200-Produktionsunternehmen Lagerbestände zu optimieren und Geräteausfall vorhersagen , basierend auf der Analyse von Sensordaten, Standortüberwachungsdaten und Asset-Management-Systemen.

Dies erfolgreich durchzuziehen, geht offensichtlich über die Echtzeit-Datenerfassung und Data-Governance-Modelle hinaus, die Datenbanken in Silos stopfen. Es braucht eine Erfahrungsarchitektur, um die Daten zu organisieren, ein konzeptionelles Modell dessen, was geliefert werden kann, und eine Technologie, die die Teile verbindet.

Eine Datenstrategie erfordert jemanden, der den Prozess konzipiert: sammeln, verbinden, organisieren und dann verwirklichen. Dann kommen Erfahrungen ins Spiel, sagt Bhambri. Nicht jedes Unternehmen verfügt über alle Komponenten, um diese Tiefe des Kundenerlebnisses zu bieten – zumindest nicht sofort. Unternehmen können die Daten, die sie sammeln, um den Prozess zu starten, und vor allem durch die Verbindungen, die sie herstellen können. Es hängt davon ab, wo sich das Unternehmen im Lebenszyklus der Daten von der Erfassung bis zur Aktualisierung befindet, sagt Bhambri. Wenn die Ziele klar sind, ist es einfacher zu erkennen, ob wir die richtigen Daten verknüpft haben.

Dies ist ein Lebenszyklus, sagt Bhambhri. Sie können diese Reise nicht nur einmal antreten. Du lernst und verbesserst dich. Und das ist ein gutes Geschäft für das Datenmanagement (und Pizza), egal wie Sie es schneiden.

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