Drugi pilot z analityką klienta opartą na sztucznej inteligencji [Podsumowanie seminarium internetowego]

Ryan Ota, nasz menedżer produktu, poprowadził to seminarium internetowe na temat najnowszych osiągnięć w analityce oraz tego, jak sztuczna inteligencja pomaga przekształcać branżę analityczną.

Nowa koncepcja analityki: przyszłość analityki klientów opartej na sztucznej inteligencji

Po pierwsze, chcę szybko udostępnić statystyki dotyczące przyjęcia i popytu na sztuczną inteligencję. Według badań Mackenzie z lat 2022 i 2023 przyjęcie i wykorzystanie sztucznej inteligencji wzrosło ponad dwukrotnie od 2017 r.

Ankieta wskazuje również, że trzy obszary o największym zapotrzebowaniu na sztuczną inteligencję skupiają się wokół naszego dzisiejszego tematu, jakim są spostrzeżenia i analizy klientów.

Najpopularniejsze przypadki użycia sztucznej inteligencji pokazują, że 24% ankietowanych użytkowników było zainteresowanych wykorzystaniem sztucznej inteligencji do osiągnięcia sukcesu i obsługi klienta, 20% do rozwoju i udoskonalania produktów, a 19% do marketingu, segmentacji i potencjalnych klientów.

Wraz ze wzrostem wykorzystania sztucznej inteligencji większość firm boryka się z rosnącą złożonością danych.

Wiele osób staje przed wyzwaniem wyboru najlepszych narzędzi i strategii, które pozwolą uwzględnić wyłaniający się trend w zakresie sztucznej inteligencji. W rzeczywistości ankieta przeprowadzona przez IDC wykazała, że ​​tylko 30% firm faktycznie uważało, że jest technicznie gotowe na korzystanie z nowej fali generatywnej sztucznej inteligencji.

Następnie przyjrzymy się przyszłym trendom w analityce klientów w Woopra. Jak widzimy, trendy w zakresie sztucznej inteligencji przyniosą przyspieszony rozwój i krótszy czas uzyskiwania wglądu.

Stale analizujemy trendy w zakresie funkcji AI i potrzeby analityczne klientów, aby pomóc w budowaniu naszej wizji produktu. Wierzymy, że nowa generacja analityki klienta musi zostać zbudowana wokół trzech obszarów, aby osiągnąć sukces klienta.

Pierwszą z nich jest możliwość łączenia różnych danych; mieć jedno źródło prawdy. A także możliwość analizowania tych danych w czasie rzeczywistym.

Większość dzisiejszych firm przechowuje dane w kilku różnych miejscach, takich jak online, offline, a nawet w aplikacjach innych firm. Zatem możliwość zebrania wszystkich tych danych w jedną całość naprawdę pomaga zrozumieć całą podróż klienta.

Drugim jest zapewnienie zintegrowanych spostrzeżeń, które umożliwią każdemu zespołowi, np. zespołom zajmującym się sukcesem klientów, sprzedażą, marketingiem i produktami, optymalizację wzrostu.

Wreszcie, wykorzystanie spostrzeżeń wygenerowanych przez sztuczną inteligencję do wzrostu i optymalizacji na dużą skalę.

W ciągu ostatniej dekady miałem przyjemność rozwiązywać szeroki zakres problemów z klientami, począwszy od zespołów produktowych, po marketing, sukces klienta i sprzedaż.

W rezultacie często zwracają się do nas o współpracę, a my wspólnie rozwiązujemy wyjątkowe, choć powiązane ze sobą kwestie.

To partnerstwo pozwala nam wspierać rozwój dzięki wnikliwym analizom klientów opartym na danych.

Podobnie jak zespół produktowy, mogą zapytać, z których funkcji produktu korzystają klienci o dużej wartości lub je promują, innymi słowy, które kanały marketingowe generują najwięcej konwersji dla zespołów sprzedaży.

Ponieważ każdy zespół koncentruje się na różnych obszarach, ważne jest, aby znaleźć narzędzie, które odpowie na szeroki zakres pytań i pozwoli zrozumieć całą podróż klienta od początku do końca.

W dającej się przewidzieć przyszłości sztuczna inteligencja zwiększy produktywność w kilku obszarach, jeśli chodzi o analizę danych.

Decyzje dotyczące podróży klienta będą podejmowane w czasie rzeczywistym i pozwolą Ci podjąć najlepsze działania w ciągu milisekund. To, w co zainwestujesz teraz, będzie miało znaczący wpływ na przyszłe decyzje biznesowe.

Wszystko zaczyna się od dokonania właściwych wyborów w zakresie infrastruktury i narzędzi w trzech następujących obszarach. Pomożemy Ci uwolnić moc sztucznej inteligencji, jaką daje analityka klientów.

Najpierw przyjrzyj się różnym trendom w zakresie sztucznej inteligencji. Następnie przejrzyj dane w czasie rzeczywistym z różnych źródeł. Dzięki śledzeniu AI jest to łatwiejsze niż kiedykolwiek.

Na przykład dzięki inteligentnemu automatycznemu tagowaniu AI śledzenie dostosowanych zdarzeń, którego wdrożenie może zająć programiście kilka tygodni, w przypadku sztucznej inteligencji może zająć kilka sekund.

Po drugie, inteligentna analityka i analizowanie danych za pomocą sztucznej inteligencji na potrzeby samoobsługi. Funkcja analiz klientów oparta na sztucznej inteligencji może pomóc każdemu członkowi Twojego zespołu. Może nawet pomóc użytkownikom technicznym i nietechnicznym w uzyskaniu cennych informacji na temat Twoich danych.

Dla porównania, w przeszłości do udzielenia odpowiedzi na pytania mogłeś potrzebować całego zespołu. Teraz możemy po prostu poprosić sztuczną inteligencję o wygenerowanie odpowiedzi w ciągu kilku sekund.

I na koniec, numer trzy to optymalizacja klienta na dużą skalę i możliwość działania na danych za pomocą sztucznej inteligencji. Przy takiej personalizacji produktu i rozwoju optymalizacja jest obecnie trudna do przeprowadzenia na dużą skalę i często może wymagać czasu i wysiłku.

Dzięki przewidywalnemu i generatywnemu rozwojowi sztucznej inteligencji decyzje i optymalizacje dotyczące rozwoju klientów są usprawnione, a nawet zautomatyzowane, aby zmaksymalizować zwrot z inwestycji.

Przygotowanie do sukcesu: poruszanie się po narzędziach analitycznych w erze sztucznej inteligencji

Po pierwsze, wspomnieliśmy o łączeniu danych w czasie rzeczywistym i możliwych do wykorzystania. Wszystko zaczyna się od gromadzenia danych.

Z opinii naszych klientów i opinii klientów korzystających z tradycyjnych platform, takich jak Google Analytics wynika, że ​​narzędzia te wolno podejmowały decyzje ze względu na niekompletne połączenia danych, ograniczone sieci oraz brak lub trudne do znalezienia zdarzenia lub publiczności.

Sztuczną inteligencję należy dostosowywać w czasie rzeczywistym i integrować z punktami danych na całej drodze klienta. Dzięki przetwarzaniu danych w czasie rzeczywistym zespoły ds. danych, sprzedaży, wsparcia i marketingu mogą działać szybciej, aby uniknąć straconych okazji.

Wszyscy słyszeliśmy powiedzenie: „Mniej znaczy więcej”. Ale jeśli chodzi o dane, skłaniam się bardziej ku „więcej znaczy więcej”. Firmy często nie wiedzą tego, czego nie wiedzą, a przekonasz się, że śledzenie większej ilości danych często pozwala uzyskać więcej informacji, o których nawet nie pomyślałeś.

Na przykład zespół marketingowy może być zainteresowany jedynie śledzeniem zdarzeń z początku ścieżki.

Jeśli jednak prześledzisz więcej danych, gdy ktoś zostanie klientem, możesz zacząć segmentować tych użytkowników jako klientów o dużej i niskiej wartości. Dzięki temu dowiesz się, które kampanie marketingowe przyciągają najbardziej wartościowych klientów.

Ta wiedza może być niezwykle cenna dla zespołów negocjacyjnych, a możesz ją przegapić, jeśli śledzisz tylko analizę z początku ścieżki.

Sercem całkowitej mocy analityki klienta AI jest śledzenie całej podróży klienta, która wymaga monitorowania i optymalizacji w czasie rzeczywistym.

Możliwość śledzenia niestandardowych zdarzeń z segmentacją odbiorców oraz możliwość łączenia się z integracjami innych firm i zewnętrznymi źródłami danych to samoobsługowa i inteligentna analityka.

Wraz z rosnącym trendem samoobsługi, chcesz znaleźć platformę, która umożliwi każdemu członkowi Twojego zespołu uzyskanie odpowiedzi. Tradycyjna analityka klienta może wyświetlać raporty tylko na temat niewielkiej części podróży klienta i zapewnia długi czas na uzyskanie wglądu.

Często, jeśli chcesz głębiej zagłębić się w te dane, nadal musisz wyeksportować te dane do bazy danych, a następnie uruchomić złożone zapytania uzupełniające, aby uzyskać jakikolwiek wgląd.

Dlatego też w przypadku analityki opartej na sztucznej inteligencji świetnie byłoby mieć funkcje sztucznej inteligencji zapewniające spostrzeżenia predykcyjne, które umożliwiłyby analizę całej podróży klienta bez posiadania specjalistycznej wiedzy technicznej, po prostu zadając pytania w języku naturalnym na temat danych.

Poszukaj także przyjaznego dla użytkownika interfejsu, który umożliwi zespołom międzywydziałowym uzyskanie natychmiastowych odpowiedzi i rozwiązywanie problemów biznesowych.

Po trzecie, możesz wykorzystać swoje dane poprzez optymalizację i personalizację na dużą skalę.

Tradycyjne analizy klientów zapewniają jedynie ograniczone kanały, które mają ograniczone możliwości optymalizacji podróży klienta z Twoim produktem i często mają ograniczone możliwości segmentacji i mniejszą widoczność profilu.

Dzięki analityce opartej na sztucznej inteligencji ważne jest znalezienie narzędzia, które zautomatyzuje działania w celu optymalizacji kanałów marketingu krzyżowego z możliwością dostosowania szczegółowej segmentacji odbiorców w celu personalizacji produktu lub marketingu.

Sprowadza się to do znalezienia odpowiedniego narzędzia, które pozwoli podjąć natychmiastowe działania, wykorzystać szanse z możliwością zdefiniowania konkretnych odbiorców i dotrzeć do leadów wieloma kanałami.

Podsumowując, wybór narzędzia, które może łączyć, analizować i wykorzystywać dane, będzie kluczowy dla uzyskania jak największej wartości z analiz opartych na sztucznej inteligencji.

Dzięki połączeniu skupiającemu się na danych w czasie rzeczywistym z danymi stron trzecich w ramach integracji oraz niestandardowego śledzenia i segmentacji, klienci mogą analizować prognozy AI i efektywnie korzystać z drugiego pilota w celu uzyskania kompleksowej analizy klienta i przyjaznych dla użytkownika wizualizowanych danych.

Przedstawiamy Wooprę: studia przypadków i wersję demonstracyjną

Woopra to oparta na sztucznej inteligencji platforma analityczna, która umożliwia firmom zrozumienie całej podróży użytkownika. Dzięki Woopra możemy przewidywać najważniejszych klientów i podejmować najbardziej świadome decyzje oparte na danych.

Woopra może odpowiedzieć na szeroki zakres pytań, aby pomóc zmaksymalizować zwrot z inwestycji. Oto cztery typowe pytania, jakie mogą zadać firmy.

Które kanały i strony konwertują w czasie rzeczywistym najbardziej wartościowych klientów?

Jak segmentować klientów o wysokiej i niskiej wartości według ich zachowań i zainteresowań?

Jak zautomatyzować i dostosować swój zasięg do wartościowych użytkowników i osób, które porzuciły koszyk?

Które produkty bohaterów w największym stopniu przyczyniają się do sprzedaży nowym klientom?

Podczas gdy niektóre inne narzędzia mogą skupiać się wyłącznie na śledzeniu, Woopra rozszerza możliwości danych o ścieżce, umożliwiając odpowiadanie na złożone pytania i działanie na podstawie danych o ścieżce.

Zanurzmy się więc nieco głębiej i zobaczmy, jak Woopra można zastosować do tych różnych pytań.

Analizując dane w czasie rzeczywistym, wgląd w optymalne ścieżki klientów pozwala przeanalizować całą podróż użytkownika, począwszy od sposobu, w jaki docierają do Twojej witryny, które kanały działają najlepiej, a skończywszy na interakcji z Twoim produktem.

I na koniec, spójrzmy, co napędza te konwersje i dalsze korzystanie z produktów, gdy tylko użytkownik zrobi coś w Twojej witrynie. Dzięki profilowi ​​Woopra jest on natychmiast aktualizowany. Dzięki temu zespoły w całej organizacji mogą natychmiast działać.

Jeden z naszych klientów ma model subskrypcji dla branży towarowej, a Woopra wzmacnia swoje zespoły sprzedażowe, zapewniając im natychmiastowy dostęp do spostrzeżeń na temat potencjalnych klientów.

Następnie mogą śledzić, które kanały marketingowe przyciągają najwięcej odwiedzających, które artykuły są najczęściej oglądane i jak długo pozostają na każdej stronie.

Mogą nawet rozważyć automatyzację docierania e-maili do potencjalnych klientów w oparciu o segmenty klientów skupione na potencjalnych potencjalnych klientach o dużej wartości.

E-maile są również dostosowywane tak, aby zawierały artykuły, którymi interesują się ich potencjalni klienci, w oparciu o wszystkie dane, które śledzą w Woopra po wysłaniu automatycznych e-maili.

Mogą nawet śledzić te e-maile i sprawdzać, kto wraca. Po powrocie mają kolejną automatyzację w Woopra, która aktualizuje kanał Slack, aby ich zespoły sprzedażowe były natychmiast powiadamiane, gdy powraca wartościowy potencjalny klient.

Ten rodzaj holistycznego śledzenia i automatyzacji znacznie zwiększył współczynniki konwersji, umożliwiając zespołowi sprzedaży szybkie działanie i skupienie się więcej na potencjalnych klientach o dużej wartości, a mniej na wysyłaniu ślepych e-maili.

Jak segmentować klientów o wysokiej i niskiej wartości według ich zachowań i zainteresowań?

Dzięki naszej funkcji segmentacji możemy używać formuł i niezwykle szczegółowych filtrów do definiowania dowolnej liczby niestandardowych segmentów lub odbiorców na podstawie aktywności użytkowników.

Segmenty te nie wymagają żadnego kodu i mogą być łatwo utworzone przez użytkowników nietechnicznych w ciągu kilku minut.

Segmenty te umożliwiają uzyskanie szerokiego zakresu praktycznych spostrzeżeń.

Pomogłem jednemu z naszych klientów, który zapewnia lekcje i certyfikaty dla marketerów cyfrowych, stworzyć kompletny model scoringowy dla ich użytkowników.

Za pomocą formuł mogliśmy przydzielać punkty na podstawie szerokiego zakresu działań, które ich klienci mogli wykonać na swojej stronie. Na przykład pięć punktów za ukończenie lekcji lub 10 punktów za uzyskanie certyfikatu.

Następnie stworzyliśmy niestandardowe metryki, które aktualizowały sumy dla każdego użytkownika w czasie rzeczywistym. Następnie na podstawie tych wyników mogliśmy podzielić tych użytkowników na różne segmenty, takie jak klienci o wysokiej, średniej i niskiej wartości.

Klienci mogli następnie śledzić, które lekcje lub zajęcia najbardziej angażowały, a także automatyzować treści i zasięg w oparciu o działania użytkownika.

Teraz mogą dostosowywać segmenty, co pozwala im lepiej zrozumieć zachowania użytkowników i pomóc zespołom zajmującym się produktami skoncentrować się na lekcjach i treściach, które generują najwięcej zaangażowania.

Przyjrzyjmy się teraz, jak zautomatyzować i dostosować mój zasięg do użytkowników o dużej wartości i do osób, które porzuciły koszyk.

O niektórych z tych przypadków użytkowników mówiłem już wcześniej. Ale rozwinę funkcje automatyzacji Woopra. Możemy stworzyć kompletny przepływ pracy w oparciu o zachowania użytkowników.

Użytkownik może przejść do zautomatyzowanego przepływu pracy, dodając przedmiot do koszyka, a następnie możemy wybrać limit czasu, jeśli nie sfinalizuje zakupu. Możemy następnie wykorzystać naszą integrację, aby wysłać automatyczną wiadomość e-mail do tego użytkownika.

Jednym z naszych klientów, który intensywnie korzysta z tej funkcji, jest linia lotnicza, z którą współpracujemy. Korzystają z naszych zautomatyzowanych przepływów pracy, aby wysyłać spersonalizowane e-maile do użytkowników, którzy dokonują zakupu, a także mają przepływy pracy dla użytkowników, którzy porzucają swoje koszyki.

Te przepływy pracy pobierają dane śledzone na podstawie wyborów użytkowników, takie jak preferencje dotyczące miejsc, liczba podróżnych do i z miejsc docelowych oraz szacowane godziny odjazdu.

Wszystkie te dane są śledzone w ich instancji Woopra. Wykorzystują te dane do umieszczania tych informacji w spersonalizowanych wiadomościach e-mail wysyłanych za pomocą naszej integracji z siatką wysyłkową.

W przypadku obecnego przepływu pracy związanego z porzuceniem, jeśli użytkownik wprowadzi wszystkie szczegóły swojej umowy lotniczej, ale ostatecznie nie dokona transakcji, może faktycznie dostosować zasięg wiadomości e-mail, który wstrzyknie wszystkie szczegóły lotu do automatycznej wiadomości e-mail, aby spróbować odzyskać potencjalne konwersje.

Dzięki Woopra mogą przeprowadzić losowy test AV za pomocą naszej automatyzacji, który wypróbowuje różne formaty e-maili podczas wysyłania bieżących e-maili o porzuceniu, a następnie śledzi również ich skuteczność.

Dane śledzenia to jedna strona problemu. Drugą stroną jest możliwość działania na podstawie danych o utworze.

Istnieje szeroki zakres możliwości zwiększenia zaangażowania i przychodów dzięki najnowszej funkcji i rozwojowi Woopra: naszemu drugiemu pilotowi AI Woopra.

Możemy zadawać pytania w języku naturalnym i drugiego pilota, a następnie automatycznie wybierać i konfigurować raport, aby zapewnić Ci odpowiedzi, których potrzebujesz.

Ta funkcja ma na celu uzyskanie możliwie najszybszych odpowiedzi bez konieczności ręcznego tworzenia raportu. Pozwoliłoby to każdemu członkowi Twojego zespołu uzyskać cenne informacje i sekundy bez konieczności polegania na wewnętrznym ekspertze ds. danych.

Sięgnij po wersję demonstracyjną Woopra Copilot: raporty i spostrzeżenia Gen-AI.