데이터 분석 지원을 사용하여 고객 서비스 향상 - 가이드

최근 몇 년 동안 대부분의 산업에서 인증된 데이터 분석이 점차 보편화되었습니다. 최근 설문 조사에 따르면 현재 기업의 97%가 데이터 분석을 사용하여 운영을 추진하고 있습니다. 그러나 데이터 분석의 잠재력을 최대한 활용하려면 시간과 인내가 필요한 신중한 적용이 필요합니다.

이 포괄적인 가이드는 데이터 분석 지원의 힘과 성공적인 비즈니스 의사 결정에 미치는 심오한 영향을 이해하기 위한 가이드입니다. 데이터 분석의 세계에 뛰어 들면 복잡한 비즈니스 문제를 해결하기 위해 데이터 분석, 통계 모델 및 기술을 적용하는 방법에 대한 귀중한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

데이터 분석의 핵심은 비즈니스 데이터 자산에 숨겨진 엄청난 힘을 발견하는 기술입니다. 이 접근 방식을 채택함으로써 기업은 의사 결정 프로세스를 완전히 데이터 기반으로 전환할 수 있습니다. 데이터 분석을 심층적으로 탐색하면 생산성 향상, 정보에 입각한 프로세스 및 지속 가능한 성장을 지향하면서 비즈니스를 발전시킬 수 있는 방법을 발견할 수 있습니다.

데이터 분석 지원의 혁신적 영향에 대해 알아보고 데이터가 가장 강력한 동맹이 되는 여정을 시작하십시오. 데이터 기반 의사 결정의 렌즈를 통해 비즈니스의 진정한 잠재력을 함께 열어 봅시다.

데이터 분석은 비즈니스에 어떻게 도움이 됩니까?

회사는 다른 영역의 성과를 개선하는 데 도움이 될 수 있는 다양한 방식으로 데이터 분석을 사용합니다.

정보에 입각한 의사결정

분석 지원의 가장 중요한 이점 중 하나는 데이터를 사용하여 중요한 비즈니스 결정을 알리고 정당화하는 것입니다. 첫째, 예측 분석은 수집된 데이터를 기반으로 미래에 일어날 수 있는 일을 제안하는 데 도움이 될 수 있습니다. 동시에 규범적 분석은 비즈니스가 이러한 예측된 변화에 어떻게 대응해야 하는지를 나타낼 수 있습니다. 예를 들어 회사는 판매를 향상시키기 위해 고객 정보를 기반으로 제품 제공 및 가격을 변경할 수 있습니다.

더 나은 효율성

여러 기업에서 데이터를 사용하여 운영을 간소화합니다. 공급망 데이터를 수집하고 분석하면 지연 또는 병목 현상이 발생하는 위치를 식별하는 데 도움이 됩니다. 또한 향후 발생할 수 있는 문제를 예측하고 이를 방지하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, 수요 예측 보고서는 특정 공급업체가 일부 연휴 기간 동안 증가한 주문량을 처리할 수 없다는 것을 식별하므로 비즈니스는 다른 공급업체를 찾을 수 있습니다.

위험 완화

분석을 사용하여 잠재적인 위험을 강조하고 예방 조치를 구현할 수도 있습니다. 예를 들어, 소매 체인 비즈니스는 범죄 정보에 기반한 통계 모델을 사용하여 절도범의 표적이 될 가능성이 가장 높은 매장을 결정하고 해당 매장의 보안을 강화할 수 있습니다.

비즈니스의 상업적 요소

허용 가능한 범위는 적절한 제품이 제공되도록 보장합니다. 최적의 가격은 모든 고객에게 올바른 가격 수준으로 다양한 제품을 제공합니다. 효과적인 프로모션에는 원하는 증분 판매를 생성하는 프로모션을 설계하고 실행하는 것이 포함됩니다. 리베이트 최적화는 지갑의 공유를 장려하고 마진 침식을 최소화하면서 가중치를 구매합니다.

마케팅

마케팅에서 올바른 가치 제안은 특정 고객 세그먼트의 관심과 충성도를 확보하는 데 핵심입니다. 여기에는 메시지, 제안 및 매력적인 경험을 대상 고객의 특정 요구, 요구 및 선호도에 맞게 신중하게 조정하고 특정 고객 세그먼트에 맞게 조정하여 회사가 가치 제안을 조정하여 이상적인 고객과 강력한 연결을 생성할 수 있도록 하는 것이 포함됩니다.

효과적인 통찰력을 창출하는 것은 또 다른 비즈니스 필수 요소입니다. 훌륭한 가치 제안을 만드는 것만이 아닙니다. 또한 대상 청중이 알고 있는지 확인하는 것입니다. 이를 위해서는 대상 고객을 찾을 수 있는 위치와 주의를 산만하게 하는 콘텐츠의 바다에서 고객에게 가장 잘 어필하는 방법에 대한 깊은 이해가 필요합니다.

기업은 시장 조사 및 소비자 통찰력을 활용하여 대상 고객에게 도달하기 위한 가장 적합한 채널, 플랫폼 및 접점을 식별할 수 있습니다. 이 지식은 마케터가 자신의 브랜드, 제품 또는 서비스를 타겟 청중이 참여하고 상호 작용할 가능성이 있는 위치에 전략적으로 배치할 수 있도록 지원합니다. 여기에는 소셜 미디어 플랫폼, 검색 엔진 마케팅, 콘텐츠 마케팅, 이메일 캠페인, 인플루언서 협업 또는 기타 타겟 광고 전략의 사용이 포함될 수 있습니다.

매상

영업에서 데이터 분석의 주요 이점 중 하나는 상향 판매 및 교차 판매 기회를 식별하는 기능입니다. 고객 데이터, 구매 이력 및 선호도를 분석함으로써 기업은 고객의 요구와 선호도에 맞는 새로운 제품이나 서비스에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 이를 통해 영업 팀은 고객이 스프레드를 보다 쉽게 ​​구매하고 지갑 점유율을 높일 수 있도록 대상 권장 사항을 만들고 개발할 수 있습니다.

또한 데이터 분석은 판매 프로세스 자체를 최적화하여 전환율을 높이는 데 도움이 됩니다. 기업은 고객 상호 작용, 판매 주기 및 접점의 데이터를 분석하여 판매 프로세스에서 잠재적인 병목 현상, 마찰 영역 또는 비효율성을 식별할 수 있습니다. 이 지식은 프로세스를 보다 쉽고 효율적으로 만들어 장벽을 줄이고 고객이 구매 결정을 더 빠르고 쉽게 할 수 있도록 합니다.

데이터 분석은 영업 산업의 생산성 향상에도 도움이 됩니다. 비즈니스 프로세스를 고객의 요구와 일치시킴으로써 회사는 판매 문의를 효율적으로 처리하고 주문을 이행하며 적시에 고객 지원을 제공할 수 있는 적절한 인력, 장비 및 시스템을 확보할 수 있습니다. 이를 통해 효율성이 향상되고 비용이 절감되며 궁극적으로 고객 경험이 향상됩니다.

또한 데이터 분석을 통해 기업은 각 유형의 고객에 대한 구매 결정 주기를 더 깊이 이해할 수 있습니다.

고객 서비스의 데이터 분석 사용 사례

1. 고객의 Pain Point 발굴

BI 서비스는 문제점을 발견하는 데 중요한 역할을 하며 회사 또는 제품을 일반적인 고객 문제에 대한 솔루션으로 포지셔닝하는 방법을 찾을 수도 있습니다. 문제가 발생할 때마다 고객은 고객 서비스 부서라는 한 곳에서 연결할 수 있습니다. 고객 서비스 전문가가 고객의 문제점을 누구보다 잘 이해하고 있다는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 모든 불행한 고객 뒤에는 우리 사업이 해결하지 못한 중요한 문제가 있습니다. 이러한 분석을 통해 문제점을 신속하게 발견할 수 있습니다.

2. 고객 피드백

기업가들은 고객 피드백을 받기 위해 더 많은 노력을 기울일 준비가 되어 있습니다. 오늘날에는 고객 피드백을 수집하는 것 이상이 필요합니다. 고객의 맥박을 파악하기 위해서는 철저한 분석이 필요합니다. 고객 서비스 분석을 통해 원시 피드백을 비즈니스 로드맵을 구성할 수 있는 의미 있는 데이터로 변환할 수 있습니다. 고객 피드백에 대한 완전한 심층 분석을 통해 필수 답변을 밝힐 수 있습니다. 귀하의 지원 팀은 고객이 서비스의 신속성에 얼마나 만족하는지 알고 있을 것입니다.

3. 직원의 성과와 보상을 측정하십시오.

경험이 많은 서비스 관리자이든 회사에 입사한 신입 인턴이든 모두가 동기 부여를 받아야 합니다. 고객 서비스 분석을 통해 핵심 성과 지표를 파악하고 서비스 수준 계약에 대한 성과를 측정할 수 있습니다. 예를 들어, 상담원의 평균 응답 시간을 추적하고 누가 귀하의 모든 기대치를 초과하는지, 누가 양말을 풀고 개선해야 하는지 확인할 수 있습니다. 고객 서비스 분석에서 긍정적인 결과가 나온다면 더 자세히 조사하고 성공적인 치료에 가장 크게 기여한 사람이 누구인지 확인해야 합니다.

데이터 분석은 비즈니스 개선을 제공하고 조직이 잠재력을 최대한 발휘하고 전례 없는 수준으로 수행할 수 있도록 지원하는 데 중요한 역할을 합니다. 전략적 데이터 분석을 사용함으로써 비즈니스가 더 효율적일 뿐만 아니라 더 많은 수익을 내고 더 나은 정보를 바탕으로 전략적으로 결정을 내릴 수 있는 것은 아닙니다. 결정을 내릴 수도 있습니다.

데이터 분석의 특징 중 하나는 조직 내에서 운영되는 기술 프로세스를 자동화하고 능률화하는 기능입니다. 기업은 정교한 방법론과 도구를 사용하여 데이터 분석 및 보고를 자동화하고 수동 프로세스를 제거하며 인적 오류를 줄일 수 있습니다. 이 방법론은 기업이 데이터에서 빠르고 정확하게 가치를 추출할 때 통찰력을 추출할 수 있도록 하여 정보에 입각한 의사 결정을 위한 견고한 기반을 제공합니다.

운영 우수성 외에도 데이터 분석은 개인화된 고객 경험의 핵심입니다. 기업은 분석 기능을 활용하여 풍부한 정보를 기반으로 완전한 고객 프로필을 구축할 수 있습니다. 이를 통해 조직은 소비자 행동, 선호도 및 요구 사항에 대한 귀중한 통찰력을 얻을 수 있으므로 개별 고객 요구 사항에 맞게 제안 및 커뮤니케이션을 조정할 수 있습니다. 예를 들어 소셜 미디어 페이지에서 수집한 온라인 및 실제 의류 매장 비즈니스 플로어 매장은 데이터 분석을 활용하여 판매를 분석할 수 있습니다. 정보가 있는 데이터. 이 전체론적 접근 방식을 통해 회사는 고객 선호도, 구매 패턴 및 감정을 더 깊이 이해할 수 있으며 각 고객에게 개인화되고 대상이 지정된 경험을 쉽게 제공할 수 있습니다.

특히 데이터 분석은 비즈니스 운영 합리화의 중요한 부분입니다. 고급 분석 기술을 사용하면 조직은 데이터에서 실행 가능한 통찰력을 얻을 수 있으므로 효율성을 높이고 의사 결정을 개선하며 운영을 향상시킬 수 있습니다. 효율적인 공급망 개발에서 마케팅 전략 개선에 이르기까지 데이터 분석은 오늘날의 경쟁이 치열한 환경에서 앞서 나가고자 하는 조직의 필수 도구가 되었습니다.

데이터 분석의 힘을 수용하고 가능성의 세계를 열어보세요. 데이터의 힘을 활용하여 비즈니스를 혁신하고 고객 경험을 개선하며 데이터 기반 세상에서 지속적인 성공을 위한 길을 닦을 수 있습니다.