Da li želite da proniknete u tajne ponašanja vaših kupaca? Hajde da zajedno istražimo šta je to inteligencija kupaca (CI) i kako je možete primeniti u vašem poslovanju.
Za svaku kompaniju, ključ uspeha leži u razumevanju klijenata i njihovih potreba. Upravo uz pomoć inteligencije kupaca, možete dobiti bolji uvid u to šta vaši klijenti vole, a šta im se ne dopada.
Nastavite da čitate ovaj vodič kako biste na jednostavan način shvatili sve ključne aspekte inteligencije kupaca.
Šta je inteligencija kupaca?
Inteligencija kupaca (CI) podrazumeva prikupljanje i analizu podataka koje kompanije koriste kako bi otkrile najbolje načine za interakciju sa svojim klijentima. Zahvaljujući ovim detaljnim podacima, preduzeća mogu donositi informisane odluke o svojim proizvodima, uslugama, poslovnim strategijama, marketinškim kampanjama i mnogim drugim aspektima poslovanja.
Klijenti, tokom interakcije sa kompanijama, dele dragocene informacije. Preduzeća te podatke mogu iskoristiti kako bi ponudila personalizovana iskustva. Inteligencija kupaca je proces koji to omogućava.
Analizom podataka o klijentima, generišu se pravovremeni i relevantni obaveštajni podaci. Uz pravilnu implementaciju CI, kompanije mogu izgraditi jače poslovne odnose sa svojim klijentima i pretvoriti veći broj potencijalnih klijenata u stvarne kupce.
Značaj inteligencije kupaca
Sve kompanije čuvaju određene podatke o svojim klijentima. Međutim, ti podaci su često nepotpuni i razdvojeni, što onemogućava stvaranje superiornog korisničkog iskustva kakvo kompanije žele da pruže.
Ako kompanija želi da maksimalno iskoristi velike količine podataka o klijentima i ostvari rast, neophodno je da transformiše te informacije u sveobuhvatan prikaz kupca od 360° kroz primenu inteligencije kupaca.
Inteligencija kupaca povezuje sve informacije koje kompanija ima o klijentu. Uz pomoć nauke o podacima i analitike, dobija se jasnija slika o klijentima i potencijalnim kupcima, što omogućava da se sazna šta oni zaista žele od vas.
Generisanjem personalizovanih podataka za analizu kupaca, dobija se jedinstvena perspektiva koja je od koristi servisnim, marketinškim i prodajnim timovima. Zahvaljujući tome, timovi mogu vizualizovati hijerarhije, odnose, mreže i druge relevantne informacije, prilagođene svojim strateškim potrebama.
Ključne komponente inteligencije kupaca
#1. Prikupljanje i analiza podataka
Ova komponenta uključuje praćenje sistema za prikupljanje relevantnih podataka o interakcijama, ponašanju i preferencama kupaca, iz različitih onlajn i oflajn izvora. Podaci se analiziraju pomoću tehnika kao što su rudarenje podataka i mašinsko učenje, kako bi se dobili značajni uvidi i prepoznali obrasci.
#2. Integracija podataka
Za dobijanje inteligencije kupaca, neophodno je integrisati podatke prikupljene iz različitih izvora u centralizovani sistem. To omogućava holistički pogled na klijenta, konsolidovanjem podataka prikupljenih sa različitih kanala i dodirnih tačaka.
#3. Skladištenje i upravljanje podacima
Podaci o inteligenciji kupaca moraju se čuvati na sigurnom mestu, bez rizika od gubitka ili zloupotrebe. Kompanije bi trebalo da koriste sigurne sisteme za skladištenje podataka ili baze podataka, uz pridržavanje politika upravljanja podacima kako bi bile u skladu sa propisima o zaštiti podataka.
#4. Segmentacija i profilisanje kupaca
Još jedna ključna komponenta inteligencije kupaca je kategorizacija baze kupaca u različite grupe, na osnovu zajedničkih karakteristika i ponašanja. Takođe, kompanije kreiraju pojedinačne profile za svakog klijenta, kako bi bolje razumele njihove specifične potrebe i preferencije.
#5. Razumevanje ponašanja pri kupovini
CI podrazumeva i razumevanje obrazaca i trendova u ponašanju kupaca pri kupovini, analizom učestalosti kupovine, kupljenih proizvoda, vremena kupovine i prosečne vrednosti transakcije.
#6. Prediktivna analitika
Kompanije koriste istorijske i trenutne podatke kako bi predvidele buduće ponašanje svojih klijenata, dobijajući tako prognozirane podatke o odlivu kupaca, rezultatima marketinških kampanja i verovatnoći kupovine.
Vrste inteligencije kupaca
#1. Podaci o ponašanju
Podaci o ponašanju odnose se na podatke o ponašanju kupaca unutar kompanije. Ovi podaci omogućavaju razumevanje ponašanja korisnika i prilagođavanje dodirnih tačaka na putovanju korisnika. Klikovi na veb-sajtu, navigacija u aplikacijama, angažovanje na društvenim mrežama i interakcija korisnika sa osobljem za podršku, smatraju se podacima o ponašanju u okviru inteligencije kupaca.
#2. Psihografski podaci
Psihografski podaci uključuju karakteristike ličnosti i stavove kupca. Ovi podaci su ključni za kreiranje visoko ciljanih marketinških kampanja.
#3. Transakcioni podaci
Transakcioni podaci prate ponašanje kupaca prilikom kupovine, omogućavajući kompanijama da identifikuju najpopularnije proizvode ili usluge, obrasce kupovine, učestalost kupovine i vreme kupovine.
#4. Demografski podaci
Demografski podaci uključuju informacije kao što su starost, pol, geografska lokacija, obrazovanje, broj članova domaćinstva i prihodi, i veoma su korisni za segmentiranje i ciljanje grupa kupaca u marketinške svrhe.
#5. Podaci o stavovima
Podaci o stavovima, kao deo inteligencije kupaca, omogućavaju kompanijama da razumeju stavove, osećanja i uverenja kupaca, kao i njihova osećanja o proizvodu, usluzi ili interakciji sa kompanijom.
Ključni ciljevi inteligencije kupaca
Razlozi zbog kojih kompanije prikupljaju informacije o klijentima su raznovrsni. Najčešći ciljevi dobijanja podataka inteligencije o klijentima su:
- Razumevanje ponašanja i preferencija kupaca
- Segmentiranje baze klijenata za ciljane marketinške kampanje
- Obezbeđivanje personalizovanog korisničkog iskustva
- Ponuda boljih proizvoda i usluga
- Predviđanje ponašanja kupaca i prodaje proizvoda
- Analiza povratnih informacija kupaca radi poboljšanja poslovanja
- Povećanje lojalnosti kupaca i smanjenje stope odliva
- Povećanje marketinške efikasnosti
- Sticanje prednosti nad konkurencijom na tržištu
- Smanjenje operativnih troškova i ostvarivanje većih prihoda
- Ublažavanje potencijalnih rizika u poslovanju
- Izgradnja kompanije kao snažnog brenda
- Obezbeđivanje donošenja odluka zasnovanih na podacima
Proces prikupljanja podataka za inteligenciju kupaca
Ukoliko se pitate kako prikupiti podatke o klijentima, evo koraka koje možete pratiti:
#1. Nabavite pouzdan softver za inteligenciju kupaca
Ručno prikupljanje podataka o klijentima je skoro nemoguće. Zato kompanije moraju koristiti platformu za inteligenciju kupaca za automatsko prikupljanje i analizu podataka. Postoji veliki broj aplikacija na tržištu, ali neophodno je pronaći onu koja je najpogodnija za vaše poslovanje i ciljeve.
#2. Prikupljanje kvantitativnih i kvalitativnih podataka
Prvi korak ka upoznavanju vaših klijenata je prikupljanje kvantitativnih podataka, koji su merljivi (zasnovani na brojevima ili procentima). Kompanije ih mogu koristiti da identifikuju ključne trendove i potvrde da li im trebaju dodatne informacije.
Za dobijanje dodatnog konteksta iza bilo kog trenda, neophodni su i kvalitativni podaci. Oni nisu numerički i nude detalje o individualnim preferencijama, stavovima i motivacijama. Primeri prikupljanja kvalitativnih podataka su sprovođenje anketa, analiza veb-stranica i podataka podrške itd.
#3. Zbirni podaci iz više izvora
Kompanija se sastoji od više odeljenja, kao što su marketing, prodaja i podrška, a svako od njih prikuplja podatke o klijentima. Radi dobrobiti organizacije, podaci koje prikupljaju sva odeljenja treba da se čuvaju na jednom mestu i da budu dostupni svima, kako bi svi zaposleni mogli da ih koriste za pružanje personalizovanog korisničkog iskustva.
#4. Stvorite efikasne uvide o klijentima
Nakon prikupljanja podataka, neophodno je analizirati ih kako bi se generisali uvidi koji se mogu primeniti. To je korisno za svaku kompaniju koja želi da razvije poslovnu strategiju fokusiranu na kupca. Inteligencija kupaca ne nudi samo jasnoću u vezi sa interakcijom sa klijentima, već i svest o njihovim očekivanjima.
Kako implementirati inteligenciju kupaca u svom poslovanju
#1. Identifikacija ciljeva
Pre nego što se odlučite za primenu inteligencije kupaca, morate biti sigurni šta želite da postignete. Nakon definisanja ciljeva, kompanije mogu početi da identifikuju tipove podataka koje treba da prikupe.
#2. Prikupljanje podataka koji se mogu primeniti
Kao što je ranije pomenuto, postoji nekoliko vrsta podataka o klijentima koje se mogu prikupiti u svrhu inteligencije kupaca. Kompanije treba da počnu da prikupljaju one podatke koji su najrelevantniji za postizanje njihovih specifičnih ciljeva.
#3. Analiza podataka
Nakon faze prikupljanja podataka, kompanije moraju izvršiti analizu podataka kako bi utvrdile trendove i obrasce u ponašanju kupaca. Dostupni su brojni alati za analizu podataka, kao što su CRM softver, ML algoritmi i softver za analizu.
#4. Implementacija primenljivih uvida
Iz analize podataka, kompanije će dobiti uvid u svoje kupce, na osnovu čega moraju da preduzmu određene akcije, kao što su razvoj novih proizvoda, efikasnije ciljanje kupaca ili pružanje boljeg korisničkog iskustva.
Prednosti adekvatne implementacije inteligencije kupaca
#1. Ponuda personalizovanog iskustva
Klijenti žele da kompanije znaju njihove preference, a to se može postići uz pomoć inteligencije kupaca. Tako kompanije mogu saznati o individualnim preferencijama kupaca i ponuditi im odgovarajuće proizvode.
#2. Identifikovanje mogućnosti konverzije
Podaci inteligencije kupaca omogućavaju prodajnim timovima da proaktivno iskoriste mogućnosti konverzije, što dovodi do povećane doživotne vrednosti korisnika (LTV).
#3. Niže stope odliva kupaca
Kada kompanije znaju šta uzrokuje odlazak kupaca, mogu preduzeti neophodne korake da to spreče, kao i da smanje stope odliva nudeći im primamljive ponude.
#4. Povećana lojalnost kupaca
Još jedan usko povezan aspekt sa odlivom je lojalnost kupaca. Kada je stopa odliva manja, klijenti se osećaju cenjenijim i imaju tendenciju da duže ostanu verni brendu.
#5. Donošenje odluka zasnovanih na podacima
Uz inteligenciju kupaca, kompanije mogu donositi odluke zasnovane na podacima. Umesto nagađanja, prikupljanje CSAT rezultata će efikasnije pokazati koliko su klijenti zadovoljni timom za podršku.
#6. Veća prodaja
Kompanije koje razumeju svoje klijente pomoću CI, imaju tendenciju da ostvare veću prodaju i povraćaj investicija u marketing i korisničko iskustvo (CX).
#7. Poboljšana segmentacija kupaca
Kada kompanije imaju pravu inteligenciju o kupcima, mogu segmentirati svoju korisničku bazu na osnovu zajedničkih karakteristika. Na taj način mogu ciljati određene grupe kupaca i pristupiti im personalizovanim marketinškim kampanjama.
Istaknute platforme za inteligenciju kupaca
#1. Frame AI
Kredit za sliku: Frame AI
Svi znamo da su karte podrške skupe, ali koliko koštaju za vaše poslovanje? Frame AI omogućava da saznate stvarni uticaj i cenu svakog upita za podršku.
Vrhunske karakteristike:
- Prikazuje novčani uticaj svake karte u odnosu na ukupnu cenu usluge
- Koristi jedinstven pristup za označavanje i bodovanje karata
- Pomaže u donošenju odluka o investicijama na osnovu podataka o ulogama i alatima
- Izveštavanje o troškovima veštačke inteligencije za razumevanje uticaja odluka na troškove
Ovaj alat otkriva više od samog broja tiketa. Možete saznati o zakazanim pozivima i pregledima evidencija za koje je potrebno više vremena i radne snage.
#2. Informatica
Informatica je kompletna platforma za podatke o klijentima koja vam omogućava da ponudite iskustva zasnovana na veštačkoj inteligenciji za nesmetanu interakciju sa klijentima.
Vrhunske karakteristike:
- ML tehnologija za automatsku identifikaciju poznatih i nepoznatih naloga
- Segmentiranje klijenata za pokretanje visoko personalizovanih marketinških kampanja
- Grafičko skladište podataka za vizualizaciju B2B hijerarhije, odnosa, društvenih mreža i drugih podataka
- Višestruki prikazi klijenata pomoću ključnih atributa
- Uvid u akcije i najbolje preporuke za korisnike
- Otkrivanje uvida o preferencijama, namerama i raspoloženju kupaca
Uz njenu pomoć, kompanije bolje razumeju svoje postojeće i potencijalne klijente, koji dolaze iz svih dodirnih tačaka i kanala.
#3. Dialpad
Sa Dialpad dobijate AI u akciji za brzo rešavanje zahteva kupaca. Dolazi sa AI alatima za obuku agenata uživo i analizu raspoloženja.
Vrhunske karakteristike:
- Višekanalni radni prostor za podršku klijentima putem poziva, poruka i video poziva
- Stupanje u kontakt sa klijentima na svim kanalima preko Dialpad-a
- Funkcije kao što su transkripcija poziva i CSAT predviđanje za povećanje produktivnosti tima
- Podrška za integraciju popularnih aplikacija kao što su Salesforce, Zendesk i Google Workspace
- Uvid u upotrebu i usvajanje u realnom vremenu u globalnim kancelarijama
Ovaj softver je takođe pogodan za poslovnu komunikaciju jer omogućava hibridnim timovima da ostanu povezani i da globalno rastu.
#4. Intercom
Intercom pomaže da onlajn poslovanje učinite ličnim i da prikupite više CSAT-a tako što ćete podeliti uvid u ponašanje kupaca.
Vrhunske karakteristike:
- Besprekorna integracija podataka o klijentima za trenutni pristup istoriji korisnika
- Pruža podatke o ponašanju za ciljanje kupaca u skladu sa njihovim akcijama
- Prilagođeno praćenje jedinstvenih podataka prema poslovnim zahtevima
- Dodeljivanje prioriteta važnim klijentima usmeravanjem njihovih problema na vrh reda za podršku
- Brzo saznajte kontekst iz prethodnih ćaskanja i obračuna
- Segmentacija klijenata za ciljanje na osnovu lokacije, akcije, itd.
Pored toga, ova platforma omogućava dobijanje celokupne slike o kupcu, uključujući lokaciju, troškove, tip poslovanja itd.
Zaključak
Dobro isplanirana strategija inteligencije kupaca je neophodna za B2B i B2C preduzeća. Pomaže u razumevanju klijenata, smanjenju stope odliva i segmentiranju za personalizovane marketinške kampanje.
Sledeći korake koji su ovde pomenuti, možete bez napora prikupiti podatke o klijentima i primeniti ih. Takođe, predstavljeni su i neki CI alati koje možete koristiti za svoju organizaciju za dobijanje podataka o klijentima.
Zatim pogledajte najbolje platforme za informacije o publici, koje su korisne za marketinške stručnjake poput vas.