In un recente seminario web, Christine Richards, direttore dei servizi di conoscenza presso l'Istituto di Analytics Utility condiviso tre raccomandazioni per utilità guardando verso implementando customer analytics.
Contatore dati sono solo una fonte. Mentre Richards ha convenuto che il contatore dati sono importanti, ha anche esortato utilità di considerare altre fonti di dati e sistemi che supportano l'analisi operazioni dei clienti da tutta l'azienda.Automatizzare per efficienza. A causa del volume di dati, è fondamentale per determinare la modalità di filtro che informazioni ha bisogno di intervento umano e la cui analisi possono essere automatizzato per ridurre l'impegno di tempo, liberando ai dipendenti di concentrarsi su questioni più complesse di cliente.Creare un team interfunzionale. Mettere la squadra giusta nel luogo ora e l'assegnazione di risorse dedicate servirà utilities cos? come gli sforzi di customer operations analytics espandere.Infine, Richards ha esortato utilità per visualizzare Google analytics come uno strumento per raggiungere un obiettivo strategico, non l'obiettivo di per sé. Noi non potevamo più d'accordo. Il valore in Google analytics è la capacità di acquisire conoscenze che consentono di utilità migliorare affidabilità, servizi e relazioni con i clienti attraverso la catena del valore energetico.
Brian Jore, direttore di Utility Business Consultant presso Teradata seguito presentazione di Richard per discutere un approccio iterativo di customer analytics le operazioni che lo rendono molto più facile per utilities iniziare. Jore inizia dalla definizione dei dati integrati Google analytics come, 'che unisce e correlazione di dati disparati per scoprire nuove intuizioni di business e ottimizzare i processi.
I motivo utilities necessità integrato dati per eseguire analisi sono quello di superare la necessità di acrobazie di dati. Jore citati esempi di processi manuali, fogli di calcolo, skunk works e disparate applicazioni che lo rendono difficile da tirare insieme tutti i dati e utilizzarlo per spostare l'ago su operazioni aziendali.
Per combattere questo status quo, Jore introdotto l'analisi del ciclo di vita.
Applicando questo costrutto customer analytics, un'utilità inizia con dati di contatori intelligenti e lo circonda con altri dati del cliente per costruire il repository dei dati integrati su cui possono essere applicati segmentazione. Questo approccio di segmentazione consente rapidamente il targeting dei clienti che si adattano al profilo per i servizi che si sta creando. E lo dimostra anche il valore dei dati integrati per guadagnare buy-in da leader del programma di utilità per ampliare la portata del vostro programma di Google analytics.
Questo approccio dimostra come le interazioni con i dati possono funzionare. Ad esempio, dati integrati rende facile legare in un approccio di marketing multicanale e semplificare i processi perché riutilizza le regole di business stesso, consistente nel data warehouse per identificare questi clienti consentendo lo sviluppo di messaggi di marketing personalizzati per l'uso in call center.
Il ciclo di vita di Analytics dà utilità un grande ritorno sui loro investimenti creando un quadro che è un fondamento per un processo di business creare nuove intuizioni che consentono agli utenti aziendali di interporre se stessi quando un processo non funziona come previsto. Questo è molto diverso — e più penetranti — che un insieme di cruscotti e report a fine mese.
La ruota di three-step intende continuamente il cerchio in maniera cronometrica. Ogni passo fornisce valore, ma il centro è il concetto di dati integrati che continuamente si evolve come il ciclo si ripete nel tempo. Il quadro di Analytics rimuove efficacemente l'aspetto manuale della raccolta e assemblaggio dei dati per ciascuna analisi.
Passo 1: Analizzare & esplorare:
Questo passaggio non è sulla generazione di un report. Molti programmi di utilità non so qual è il requisito di uscita quando iniziano. In altre parole, essi lo saprete quando lo vedono. Utilità di bisogno di un ambiente che consente loro di accedere ai dati, applicare diverse ipotesi e segmentazione dinamica che conduce alla scoperta.
Sostenitori di Jore sfruttando tutti toccano punti con un cliente per capire dove si trovano le opportunità. Questo processo aiuta a facilitare approfondimenti per gli utenti business regolari, ma anche per gli analisti più avanzati in termini di fornitura di correlazioni e analisi del percorso; i passi principali che portano a un determinato comportamento del cliente. Una volta scoperto, l'utilità pu? monitorare tale comportamento attivamente e con ogni iterazione meglio prevedere che cosa potrebbe causare il comportamento del cliente.
Passo 2: Allineare & ottimizzare:
Prendere le intuizioni e i segmenti di clientela individuati nella prima fase di lavorare verso scoprendo la combinazione ideale di prodotti e servizi per ogni segmento. L'utilità pu? anche imparare in quale misura tali profili sono stati penetrati e ingrandita.
Inoltre, marketing di utilità pu? cominciare a determinare l'efficacia di canale marketing individuando come clienti rispondono alle offerte e comunicazioni collocato in diversi canali, come ad esempio web, call center, e-mail e customer portal.
Con queste intuizioni in mano, canali possono ora essere ottimizzati per approfittare delle opportunità. Gli esempi includono la capacità di aumentare l'adozione di programmi di risposta richiesta per i servizi regolamentati o a scala lead generation per i fornitori di energia al dettaglio.
Passo 3: Produzione & Tracking:
Attraverso il lavoro svolto nei primi due passaggi, utilities svilupperanno una serie di regole di business. Questi servono come parametri che possono essere utilizzati coerentemente attraverso canali per produrre l'output che stai cercando. Con questo processo automatizzato, Utility inizierà a non dover interporre e manualmente kick off relazioni. Invece, sarà sufficiente eseguire.
Con segnalazione automatica, gli utenti aziendali possono iniziare a prendere azione, capire le tendenze, conoscere nuove opportunità e identificare le aree dove comportamento del cliente non è in movimento in una direzione che vuole che l'utilità — problemi di credito e raccolte, per esempio.
Una volta che sono stati identificati i comportamenti specifici, possono sempre essere apportate modifiche per raffinatezza. Ma ti consigliamo anche di tenere traccia di questi parametri per capire le diverse transizioni. Questo conduce al passo 1: analizzare & esplorare per continuare l'evoluzione delle intuizioni si sta guadagnando da integrato analisi di dati.
Essenzialmente, il ciclo di vita di Google Analytics permette di utilities agire sui dati, piuttosto che spendere tutto il loro tempo di ricreare i dati e le analisi.
Per ulteriori informazioni, Guarda il webcast on-demand.
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