Está aqui:
Estratégias de Transformação Digital na Indústria do Retalho – Gestão da Omni-Experiência do Cliente

ID de Conteúdo:  

PMED.027

   |   Publicado a:   

26 de Abril, 2019
Biblioteca Pessoal: Guardar

Tipo de Documento:  

ESTRATÉGIAS DE TRANSFORMAÇÃO DIGITAL

Estratégias de Transformação Digital na Indústria do Retalho – Gestão da Omni-Experiência do Cliente

Gestão da Omni-Experiência do Cliente

Apoio ao Cliente de Próxima Geração

Como o envolvimento do consumidor omni-canal se tornou a norma, o atendimento ao cliente não conseguiu acompanhar o ritmo. A fidelidade do cliente e os recursos de gestão de clientes são muitas vezes isolados na empresa, com pouca ou nenhuma visibilidade em todos os canais de retalho.

O atendimento ao cliente muitas vezes não possui um contexto de cliente ou necessidades individualizadas; a execução é inconsistente e limitada por tecnologias herdadas, com escalonamento lento e hierárquico. Novas tecnologias, abordagens e inovação são necessárias para equipar a empresa com a visão omni-canal de 360 ​​graus do cliente. Os retalhistas precisam ter visibilidade do valor vitalício dos clientes e dados em tempo real sobre as necessidades e desejos do cliente.

Os parceiros, percebidos como geradores de custos em vez de produtores de receita, são muitas vezes mal servidos com inteligência e métricas de desempenho, e o retalhista não aproveita o potencial para o parceiro impactar positivamente a conversão, o valor da transação e a satisfação do cliente. Informações sobre produtos, dados de preços, pedidos on-line de corredor sem fim / em loja, devoluções de produtos e feedback dos clientes nas mãos do atendimento ao cliente aprimoram ainda mais a experiência do cliente. Para manter a fidelidade do cliente, o atendimento ao cliente precisa ser otimizado para o indivíduo no contexto específico do indivíduo. Uma combinação de tecnologias (resolução de problemas autoguiada, e-mail, SMS, on-line, voz, vídeo, bate-papo) será implementada, assim como as interações humanas para criar a melhor experiência de atendimento ao cliente possível. A IA possibilitará árvores de decisão complexas, alimentadas por informações específicas relacionadas ao cliente, jornadas típicas do cliente e padrões de atendimento ao cliente que o cliente individual prefere.

Caso de Uso

Situação Atual

Objetivos

Tecnologias utilizadas

Sumário do Caso de Uso

Programas otimizados de relacionamento com clientes / fidelidade

Existem ações e interações desconectadas devido a problemas de gestão de dados do cliente, fluxos de trabalho quebrados e latências do processo.

Os pontos de contato com o cliente são mal utilizados e subutilizados, deixando os clientes desapontados oportunidades de venda não concretizadas.

Faça a gestão de todas as aplicações voltadas para clientes e processos digitais com as boas práticas ao longo da jornada do cliente, privilegiando plataformas mobile-first que forneçam análise preditiva e prescritiva, dados em tempo real, automação de processos e fluxos de trabalho e realização de conteúdo para alcançar objetivos de CRM e fidelidade.

CRM, fidelidade, IA, dispositivos móveis, tablets, telas digitais, IoT, CMS, gestão de campanhas e Data Management Platform (DMP)

Aprimore a Experiência de Cliente e atinja metas de CRM e programa de fidelidade (por exemplo, valor vitalício e maior retenção) por meio de interações contextuais e relevantes constantes no fluxo da vida, aproveitando uma rede que processa, extrai e analisa um amplo espectro de dados reais e quase em tempo real durante a jornada do cliente.

Suporte ao cliente omni-canal

Existe um suporte inconsistente ao cliente antes e depois da compra com visão limitada e com pouca antecipação do cliente e das suas necessidades de um ponto de contato para o próximo, poucas ações preventivas e nenhuma capacidade de escalonar os processos proativos autonomicamente.

O foco do suporte ao cliente da omni-experiência mudou para melhorar o uso e o aproveitamento de produtos, com o suporte de serviços digitais incorporados em produtos ou do ecossistema de aplicações de vendas e de terceiros.

O suporte da jornada do cliente continua, mas numa função secundária facilitada pelas informações e análises em tempo real para melhorar a experiência de suporte.

O suporte ao cliente é prioritariamente focado em antecipar problemas, não os resolvendo de maneira reativa. Agentes inteligentes lidam com FAQ e outras tarefas tradicionais de suporte ao cliente.

Ferramentas de gestão de processo e caso de contato com o cliente, configuração e análise de jornada do cliente, chatbots e robôs capacitados para IA, Ligação multi-toque, incluindo social, chat, email, telefone, SMS e voz

Criar uma abordagem proativa de omni-canal para o atendimento ao cliente que entenda o contexto de compras do consumidor e recomende ações personalizadas durante a jornada do cliente e no fluxo da vida.

Marketing social

As decisões de campanha de marketing social são informadas por experiências empíricas com dados limitados sobre o alcance de influenciadores para públicos-alvo, resultando com baixo alcance de público, baixo retorno sobre orçamentos de marketing social e baixa alocação de recursos.

Campanhas de marketing de marca e vendas de produtos identificam audiências através de padrões de personalidade e comportamento diferenciados de IA e alcançam-nas através de influenciadores cuja personalidade e conteúdo se alinham, atraem e alcançam o público alvo para aumentar as taxas de alcance, Ligação e volume e velocidade do funil de vendas.

Plataformas de nuvem para gestão e análise de dados, redes de dados de clientes, aprendizagem de máquina, processamento de linguagem natural, análise de tom de personalidade, comportamental e de conversação, análise de redes sociais e análise preditiva e de ação mais próxima

Ampliar o marketing de transmissão tradicional e a publicidade através de canais de influência social que atingem públicos-alvo precisamente definidos para melhorar o retorno do investimento total em marketing em todos os canais.

Analítica de Experiência do Cliente

Os retalhistas experimentais se comunicarão com os seus clientes de maneiras que parecerão muito mais com conversas do que com as formas pelas quais os retalhistas tradicionalmente anunciam e comercializam. A mudança está em andamento e ganhando ritmo. Operar em escala de envolvimento conversacional, pessoal por definição, dependerá de sistemas e processos baseados em políticas que sejam adaptativos e auto geridos – autonômicos, numa palavra. A modelagem comportamental do cliente, a otimização de conteúdo digital, a orquestração de jornada do cliente e o marketing social permitirão o envolvimento autônomo de conversação para melhorar a experiência do cliente por meio de interações mais ricas, relevantes e contextualizadas.

Caso de Uso

Situação Atual

Objetivos

Tecnologias utilizadas

Sumário do Caso de Uso

Gestão de dados do cliente conectado em 360 graus

Os dados do cliente são geralmente separados por departamentos, de baixa qualidade (incompletos, antigos, mantidos em taxonomias inconsistentes, bloqueados em formatos não estruturados etc.), e não analisados ou modelados para agrupamentos, propensões ou padrões de aparência. Alguns comerciantes usam dados de terceiros e de consórcio, mas poucos usam gráficos sociais, geoespaciais e outros novos tipos e origens de dados.

Mantenha ativos de dados do cliente abrangentes, atuais e consistentes, recolhidos de fontes de media empresarial, parceira e social, e disponibilizados para aplicações de gestão de CRM, marketing e procura.

Utilize e misture interações transacionais tradicionais e estruturadas da Web e dados não estruturados de interação de voz e texto.

Publique ativos de dados em aplicações analíticas descritivas, preditivas e prescritivas de atendimento ao cliente, marketing hiperpersonalizado e design de mercadorias com curadoria e casos de uso de variedade.

Processamento de linguagem natural, análise avançada de previsão e otimização estatística, modelagem de sentimento e comportamento, outras ferramentas de IA, aplicações de bases de dados de alta escala, “lagos de dados” e plataformas de gestão de dados

Forneça dados e alicerces analíticos para todos os casos de uso de envolvimento do cliente omni-experiência e casos de uso centrados no cliente sob outras prioridades estratégicas.

Experiência do cliente e análise de comportamento

A Experiência de Cliente e os comportamentos são descritos principalmente em retrospetiva, não em tempo real, e não ao nível individual ou de micros segmento. Os modelos de propensão preditiva e o agrupamento prescritivo são de alto nível e não fornecem insights suficientes para individualizar os programas de atendimento ao cliente de próxima geração e de ligação hiperpersonalizada com as recomendações de ações contextualizadas em tempo real.

Crie o valor a partir de uma fonte singular e abrangente de perceção do cliente para a estratégia de envolvimento do cliente omni-canal – atendimento ao cliente e Ligação hiperpersonalizada. Informe, faça a gestão e analise dados corporativos, de parceiros, de terceiros e de clientes sociais para publicar insights de todos os processos voltados para o cliente, a fim de responder e emocionar os clientes em todos os pontos de contato.

Plataformas de nuvem para gestão e análise de dados, redes de dados de clientes, aprendizagem de máquina, processamento de linguagem natural, análise de tom de personalidade, comportamental e de conversação, análise de redes sociais e análise preditiva e de ação mais próxima.

Os insights, descritivos, preditivos e prescritivos do cliente são fundamentais para atingir os objetivos financeiros, de marketing e de merchandising do retalho experimental, relevante e recompensador.

Medição do processo de experiência do cliente

A maioria dos comerciantes usa KPIs de Experiência de Cliente antigos e desconectados, mesmo quando novos processos de ligação surgem. O NPS tradicional reflete apenas os clientes pesquisados e não identifica os insatisfeitos que mais pressionam as vendas e a retenção. As oportunidades para conceber e implementar ações corretivas e inovar processos são perdidas.

Avalie com precisão o desempenho e o controlo dos processos que oferecem a experiência do cliente, identifique as alavancas que impulsionam a qualidade do processo e faça a gestão proactivamente dos processos para alcançar os objetivos da Experiência de Cliente. Use métricas de resultados para priorizar os esforços para aprimorar a Experiência de Cliente e melhorar os processos de ligação.

CRM omi-canal de 360 graus, IA, análise, PNL, aplicações de fidelidade, dispositivos móveis e medias sociais

Meça a Experiência de Cliente e os processos de retalho experienciais que o impulsionam para oferecer suporte à personalização da experiência do cliente em escala. Conecte os resultados da Experiência de Cliente aos processos com métricas passivas, como o Customer Effort Score (CES) e aplique a análise da causa raiz às pontuações do Net Promoter Score (NPS) e d Customer Satisfaction (CSAT). Corrigir processos e produtos que desagradam os clientes e deprimem a lealdade.

Otimização de conteúdo digital

A marcação de conteúdo visual orientada pelo utilizador é lenta, incomoda e inconsistente. A busca e recuperação de conteúdo é difícil e ineficaz. As taxonomias de produto, palavra-chave, tema e campanha são estáticas com “personalidade de marca” emotiva e dimensões temáticas mal compreendidas e inconsistentemente definidas e documentadas. Existe recomposição manual de baixo volume de conteúdo visual com suporte muito limitado para automação dinâmica de envolvimento do cliente hiperpersonalizado e campanhas definidas por segmento.

As capacidades editoriais para composição de textos publicitários, manchetes e descrições de produtos são escassas e não são escalonáveis para produzir uma cópia um a um emocional ou sintonizada por personalidade.

Caracterização, marcação e seleção ativadas por IA de escalas de ativos digitais textuais e visuais por meio de aprendizagem de máquina supervisionada por diretrizes e estratégias de design criativo e conteúdo editorial. Meta dados de recursos derivados da IA informam a gestão do conteúdo para garantir que a curadoria de ativos e os seus atributos atenda aos objetivos de marketing.

A recomposição de conteúdo orientada por IA suporta personalização de alto volume. A composição editorial é apoiada por geração de rascunhos em linguagem natural, revisões de IA para aplicação consistente de marcas e personalidades do segmento de mercado-alvo.

Nuvem, aprendizagem de máquina, processamento de linguagem natural, visão de máquina, análise e geração visual de IA, personalidade, análise de tom de conversação, comportamental e geração de linguagem natural.

Crie um único sistema de gestão de conteúdo atendendo a todos os canais de comunicação com tags de conteúdo bem definidas e consistentemente aplicadas para garantir que o portfólio atenda às necessidades de merchandising e marketing. Escala de produção de voz autêntica de conteúdo de marca para melhorar o desempenho de canais de comunicação de transmissão e personalizados.

Relação Híper- Personalizada

Um dos principais objetivos do retalho experiencial é oferecer uma experiência contextualizada e personalizada ao cliente. Contextualização significa que o retalhista está ciente, atuando e moldando a experiência do cliente para vários dados demográficos, localização, dia / hora, clima, padrão de compra e outros parâmetros. A otimização pode melhorar o estado atual, que envolve principalmente planeamento baseado em regras e composição de eventos de promoção, uso limitado de análise preditiva e modelagem de mix de marketing informada de forma imperfeita. Análises, IA, aprendizagem de máquina e outras tecnologias da 3ª plataforma permitirão contextualização e otimização muito mais precisas e granulares de impacto equilibrado no valor da vida útil do cliente e no retorno do investimento em mercadorias em estratégias e táticas de promoção. Marketing e publicidade otimizados dão lugar a comunicações precisas ao cliente.

Caso de Uso

Situação Atual

Objetivos

Tecnologias utilizadas

Sumário do Caso de Uso

Marketing Contextualizado

A contextualização é baseada na localização e no dia / hora, talvez no clima e nos padrões de compra.

A contextualização é informada pelos dados sobre a pessoa e o estado dinâmico do seu mundo com base no que está a acontecer, a ser dito, a ser necessário e esperado “agora” no contexto de atingir os objetivos do comerciante para o relacionamento, a campanha e a mensagem.

Cloud, IoT, análise geoespacial com registro de data e hora, análise de dados não estruturados, ingestão de fontes de dados de nível mundial, análise de jornada do cliente, processamento de linguagem natural, análise comportamental preditiva, expressão de linguagem natural e análise de compensação

Alinhe o diálogo do cliente com os papéis, comportamentos e localização da pessoa que precisa, compra e usa os produtos do comerciante no contexto do mundo atual da pessoa.

Desenvolvimento e distribuição otimizada de promoções

Existe principalmente planeamento baseado em regras e composição de eventos de promoção, por vezes informados por análise preditiva, com visão limitada dos padrões de jornada do cliente.

As estratégias e táticas de promoção otimizam o impacto equilibrado no valor da vida útil do cliente e no retorno do investimento em mercadorias por meio de uma combinação de promoções / comunicações personalizadas e campanhas públicas orquestradas por meio de interações.

Cloud, IoT, omi-canal, analítica comportamental prescritiva, curadoria de conteúdo IA, otimização de trade-off e aprendizagem de máquina

Melhore o retorno do investimento de promoção equilibrando os objetivos de marketing para aumentar o valor da vida útil do cliente e os objetivos de merchandising para aumentar o retorno do investimento em stock.

Marketing e publicidade omni-canal

O comportamento do mix de marketing é desconectado do marketing de jornada de um para um, as campanhas de publicidade são tremáticas com base em regras ou de forma pouco otimizada e de retorno impreciso do investimento de marketing, redirecionando as transações off-line.

Comunicações do cliente para proactivamente informar e ajudar a substituir marketing e publicidade a vender paradigma, mix de marketing unificado e estratégia de jornada personalizada do cliente (micro-segmento), comportamento e táticas, atualização rápida de regras programáticas e retargeting de ciclo fechado em função de transações em todos os canais , complementado por comunicações pós-transação e vendas cruzadas sensíveis ao contexto.

Nuvem, aprendizagem de máquina, análise comportamental e de personalidade, análise de trade-off e otimização

Melhore o retorno dos investimentos em geração de procura com gestão unificada de marketing e funil de vendas.

Share on facebook
Share on twitter
Share on linkedin
Share on whatsapp
Share on email

Tópicos deste Documento

Setor ou Indústria a que se aplica:
Plataforma Digital Relevante:

Conteúdo Relacionado

Também pode estar interessado em
ID de conteúdo: PMED.089
Publicado a 2 de Setembro, 2020
Tipo de Documento:

Guardar

ID de conteúdo: PMED.090
Publicado a 2 de Setembro, 2020

Guardar

ID de conteúdo: PMED.088
Publicado a 8 de Janeiro, 2020
Tipo de Documento:

Guardar

ID de conteúdo: PMED.085
Publicado a 8 de Janeiro, 2020
Tipo de Documento:

Guardar

Precisa de ajuda a potenciar a Transformação Digital do seu negócio?

Fale connosco e conheça as soluções disponíveis

Scroll to Top
small_c_popup.png

Fale Connosco

Estamos Aqui Para Apoiar

Ativar Notificações    Ok No thanks