Суть

• Проактивні залучення працюють. Прогнозування AI допомагає компаніям вирішувати потреби клієнтів до виникнення проблем, що покращує задоволення та зменшує зменшення.

• Реальні результати виникають. Такі бренди, як Allstate та Nike, бачать вимірювані вигоди від персоналізації, орієнтованої на AI та націлювання на клієнтів.

• Автоматизація з впливом. Моделі AI впорядковують сервісні та маркетингові завдання, які підвищують ефективність, зберігаючи почуття людини.

Підприємства, які використовують аналітику прогнозування для покращення досвіду клієнтів, бачать відчутні результати. Відповідно до опитування штату AI в березні 2025 року МакКінсі, 17% організацій повідомляють, що генеративний ШІ сприяє щонайменше 5% своєму EBIT (прибутки до відсотків та податків).

Перехід від реактивного обслуговування клієнтів до проактивної участі не є лише тенденцією; Це стає критичним диференціатором. Незважаючи на те, що багато організацій продовжують покладатися на традиційні реактивні моделі, компанії, що мислять вперед, використовують AI та машинне навчання, щоб передбачити потреби клієнтів, перш ніж вони виникають, створюючи лояльність та стійку конкурентну перевагу.

Зміст

Ділова справа для прогнозування CX

Прогнозування досвіду клієнтів перетворює те, як підприємства взаємодіють із клієнтами, переходячи від реагування на проблеми до запобігання їм. Цей підхід використовує AI та машинне навчання для аналізу даних клієнтів, визначення моделей та прогнозування майбутньої поведінки, щоб забезпечити персоналізовані, своєчасні та відповідні взаємодії в масштабі.

Вплив бізнесу є суттєвим у багатьох вимірах:

• Зростання доходів: Цільові пропозиції та персоналізований досвід сприяють більш високим показникам конверсії та середніх значень замовлення, при цьому компанії використовують персоналізовані стратегії CX, що повідомляють до 25% зростання доходу (Onramp, 2024).
• Утримання клієнтів: Рання ідентифікація клієнтів з ризиком дозволяє проактивне втручання до того, як відбудеться перемикання, при цьому підприємства використовують прогнозні моделі, що повідомляють про збільшення рівня утримання на 20% (Forrester, через Narwal.ai, 2024).
• Оперативна ефективність: Автоматизовані рішення, керовані даними, зменшують ручні зусилля та оптимізують розподіл ресурсів.
• Конкурентна диференціація: Передбачання потреб клієнтів створює незабутні враження, які конкуренти не можуть легко копіювати.

Давайте вивчимо шість випадків використання CX з високою рентабельністю ROI, які дають вимірювані результати протягом 12 місяців.

Пов’язана стаття: Що таке аналітика прогнозування? І як це працює

Високі випадки використання CX прогнозування ROI

Придбання та активація

1.

Реалізація: Розгортання моделей машинного навчання, які аналізують проспектну поведінку (відвідування веб -сайтів, завантаження вмісту, залучення електронної пошти) разом із фірмографічними даними для прогнозування ймовірності конверсії. Інтегруйте бал безпосередньо у свій CRM, щоб визначити пріоритетність з продажу.

Вплив: Компанії, що впроваджують звіт про провідний бал на базі ML, до 20% підйому в перетворенні B2B SAAS, зосереджуючи зусилля з продажу на перспективах, які, швидше за все, перетворюються.

Швидкий старт: Почніть з існуючих даних CRM, визначте 35 поведінкових сигналів, які співвідносяться з успішними перетвореннями, та впроваджуйте основну модель балів, яка може негайно діяти. Такі інструменти, як Salesforce Einstein та HubSpot, вбудовані в можливостях прогнозування.

2. Персоналізовані кампанії

Реалізація: Підключіть свою платформу даних клієнтів за допомогою інструментів автоматизації маркетингу, щоб організувати персоналізовані повідомлення по каналах на основі індивідуальних моделей поведінки, уподобань та етапу життєвого циклу.

Вплив: Taco Bell та KFC впровадили маркетинг, орієнтований на AI, який збільшував ставки купівлі, одночасно зменшуючи скорочення клієнтів через точно приурочені відповідні пропозиції.

Quickstart: Почніть з сегментації клієнтів на основі відступу, частоти та грошової вартості. Створіть персоналізований вміст для своїх топ -23 сегментів та тестових повідомлень A/B для вдосконалення вашого підходу перед масштабуванням.

Залучення та зростання

3. Оптимізація доставки вмісту

Реалізація: Проаналізуйте історичні дані про взаємодію, щоб визначити оптимальні терміни, налаштування каналу та типи вмісту для кожного сегмента клієнта. Впровадити автоматизовані правила доставки, які адаптуються до індивідуальних моделей взаємодії.

Вплив: Організації, які використовують ML-оптимізований звіт про час відправки на 20-25% більш високі показники взаємодії порівняно з традиційними підходами планування.

Швидкий старт: Проаналізуйте свою електронну пошту або натисніть на повідомлення про відкриті тарифи за часом і днем ​​тижня. Спершу впроваджуйте базовий часовий пояс, що усвідомлюється, а потім поступово включіть індивідуальну історію залучення для вдосконалення термінів доставки.

4. Рекомендації щодо продукту/вмісту

Реалізація: Розгортання рекомендаційних двигунів, які аналізують поведінку перегляду, історію придбання та подібні профілі клієнтів, щоб запропонувати відповідні продукти чи вміст. Рекомендації щодо позиції стратегічно протягом усієї подорожі клієнта.

Вплив: Ефективні рекомендаційні двигуни послідовно забезпечують 10-30% збільшення середньої вартості замовлення на платформах електронної комерції та контенту.

Швидкий старт: Почніть з простих “клієнтів, які купили X, також купили Y” логіку на основі кореляцій покупки. Розмістіть рекомендації щодо сторінок продуктів, сторінок візків та комунікацій після покупки для максимального впливу.

Утримання та лояльність

5. Пропагування прогнозування та утримання

Реалізація: Створіть моделі прогнозування, які ідентифікують клієнтів з ризиком на основі зниження залучення, взаємодії підтримують взаємодії та моделі використання. Автоматизуйте робочі процеси в інтервенції, коли показники ризику перевищують визначені пороги.

Вплив: Постачальники телекомунікацій, що впроваджують програми прогнозного утримання, звітують про 15-25% скорочення скорочення клієнтів через своєчасні, цілеспрямовані втручання.

Швидкий старт: Визначте три найкращі провідні показники відбиття з історичних даних (наприклад, зменшення частоти входу, обсяг квитків підтримки, зменшення використання). Створіть автоматизовані сповіщення, коли з’являються ці індикатори, що дозволяє командам успіху клієнтів проактивно втручатися.

Можливості навчання

Переглянути все

Підтримка та обслуговування

6. Проактивна підтримка

Реалізація: Контролюйте моделі використання та системні дані для виявлення потенційних проблем, перш ніж клієнти їх відчують. Trigger Automated сповіщення або підтримка пропаганди, коли прогностичні моделі вказують на ймовірні проблеми.

Вплив: Такі туристичні сайти, як Expedia, активно попереджають клієнтів про потенційні перебої, покращення показників задоволеності та зменшення обсягу виклику підтримки.

Швидкий старт: Почніть з визначення ваших 35 точок тертя клієнтів. Реалізуйте моніторинг для ранніх попереджувальних знаків та створіть прості робочі процеси сповіщення, щоб попередити клієнтів, перш ніж проблеми вплинуть на їхній досвід.

Висновок: від реактивної служби до прогнозного досвіду клієнтів

Прогнозний досвід клієнтів являє собою фундаментальний перехід від реактивного до активного залучення. Реалізуючи вищезазначені випадки використання високого ROI, підприємства можуть забезпечити персоналізований досвід у масштабах, передбачати потреби клієнтів та створити змістовну конкурентоспроможну диференціацію.

Найуспішніші організації починаються з цілеспрямованих випадків використання, які забезпечують швидку перемогу, створення імпульсу та організаційної купівлі, перш ніж розширити свої прогнозні можливості. Почніть з оцінки ваших поточних активів даних, вибору випадків використання високого пріоритету, узгодженого з бізнес-цілями, та вимірювання результатів проти чітких KPI.

У міру того, як прогнозні можливості дозрівають, межа між реактивним та проактивним досвідом клієнтів продовжуватиме розмиватися, створюючи безпрецедентні можливості для підприємств, готових прийняти майбутнє прогнозування.

Прогнозування випадків використання CX Довідкова таблиця

У цій таблиці визначається випадки використання CX з високим впливом на воронку клієнтів, включаючи постраждалих систем, потреби даних та ключові зацікавлені сторони.

Сцена воронки	Використовуйте випадок	CX вигода	Системи, що впливають	Вимоги до даних	Час до цінності (місяці)	Ключовий чемпіон
1. Придбання та активація	Свинцевий бал	Ефективність, зростання доходів	CRM, Автоматизація маркетингу, Інструменти для продажу	Демографічні, поведінкові, фірмаграфічні, наміри	3–6	Маркетингові OPS + продажі
	Гіперодинізовані кампанії	Покращений CX, зростання доходу	Платформи електронної пошти, CDP, CRM, Інструменти автоматизації кампанії	Поведінкова, транзакційна, контекстуальна, історія залучення	3–6	Маркетингове лідерство, CRM/утримання
	Прогноз CLV	Зростання доходів, стратегічне націлювання	CRM, Склад даних, CDP, Analytics Platform	Історичні витрати, залучення, демографічні показники, поведінкові та використання продуктів	6–12	Наука про дані, розуміння клієнтів, фінанси
2. Залучення та зростання	Оптимізація шляху подорожі	Поліпшення CX, ефективність	Веб -аналітика, CDP, Інструменти тестування A/B, CMS, мобільні додатки	Дані Clickstream, аналітика сеансу, поведінкові сигнали, контекст пристрою/місцезнаходження	6	UX/продукт, цифровий маркетинг, оптимізація
	Оптимізація доставки вмісту	Залучення, перетворення, персоналізація	CMS, платформи електронної пошти, CDP, мобільні програми Push Systems	Поведінка пристрою, терміни відкриття/клацання, повторення залучення, переваги вмісту	3	Контент -маркетинг, CRM/утримання, продукт/UX
	Рекомендації щодо продукту/вмісту	Персоналізація, зростання доходів	Платформа електронної комерції, CMS, CRM, CDP, Двигун рекомендації	Історія перегляду, дані про придбання, взаємодію вмісту, профіль клієнта	3–6	Продукт, маркетингові технології, науки про дані
3. Утримання та лояльність	Пропагування прогнозування та утримання	Утримання, зменшення витрат	CRM, CDP, платформа успіху клієнтів	Історія залучення, випадки підтримки, моделі купівлі, NPS, використання послуг	3–6	Успіх клієнтів, CRM, маркетинг життєвого циклу
	Повторне залучення та терміни, що продаються	Зростання доходу, утримання	Системи рахунків, CRM, електронна пошта/SMS -платформи	Дані про використання, етап життєвого циклу підписки, історія залучення	6	Маркетинг підписки/утримання, RevOps
3. Утримання та лояльність	Прогнозування оцінювання задоволеності клієнтів	Досвід якості, зменшення виснаження	Голос клієнтських систем, CRM, довідкові платформи	Історичні дані опитування, історія підтримки, поведінка каналів, тон взаємодії	6	Команда CX, аналітика підтримки клієнтів
	Попередження про виявлення шахрайства та транзакції	Довіра, зменшення ризику	Оплатний шлюз, двигун ризику, сповіщення клієнтів	Дані про транзакції, відбитки пальців/пристрою, історичні схеми шахрайства	6–12	Ризик/шахрайство, відповідність, ІТ -безпека
4. Підтримка та послуга	Активна підтримка	Вдосконалений CX, утримання	CRM, платформа підтримки, повідомлення в додатку, CDP	Дані про використання, тенденції поведінки, загальні сигнали відмови	3–6	CX OPS, продукт, успіх клієнтів
	Маршрутизація квитків	Ефективність, швидша роздільна здатність	Довідка, CRM, консоль агента	Метадані розслідування, минулі квитки, класифікація теми	3	Підтримка OPS, ITSM Admin
	Прогнозування попиту	Ефективність, контроль витрат	Платформа контактного центру, інструменти робочої сили MGMT	Історичні обсяги контактів, сезонні моделі, дані про запуск продукту	6	CX OPS, планування робочої сили
5. Insight & відгуки	Оптимізація самообслуговування	Вдосконалений CX, відхилення	Веб -сайт, мобільний додаток, чат, база знань	Поведінка сеансу, шлях сторінки, пошукові запити	3	Цифровий досвід, власник чату
	Голос клієнта (VOC) Виявлення тенденцій	Вдосконалення досвіду, стратегічні відомості	Платформи опитування, CRM, інструменти соціального прослуховування, стенограми контактного центру	Відповіді на опитування, журнали чату, стенограми, огляди, згадки соціальних медіа	6	CX Analytics, Insights & Strategy, VOC

Дізнайтеся, як ви можете приєднатися до нашої співтовариства.