Yapay Zeka Destekli Müşteri Analitiği ile Yardımcı Pilot [Web Semineri Özeti]

Ürün Yöneticimiz Ryan Ota, analitikteki en yeni gelişmeler ve yapay zekanın analiz endüstrisini dönüştürmeye nasıl yardımcı olduğu hakkında bu web seminerini verdi.

Analitik Yeniden Tasarlandı: Müşteri Analitiğinin Yapay Zeka Geleceği

Öncelikle yapay zekanın benimsenmesi ve talebiyle ilgili bazı istatistikleri hızlı bir şekilde paylaşmak istiyorum. Mackenzie'nin 2022 ve 2023 anketlerine göre yapay zekanın benimsenmesi ve kullanımı 2017'den bu yana iki kattan fazla arttı.

Anket aynı zamanda yapay zeka talebinin en fazla olduğu ilk üç alanın bugünkü konumuz olan müşteri içgörüleri ve analitiği etrafında döndüğüne de işaret ediyor.

En popüler yapay zeka kullanım örnekleri, ankete katılan kullanıcıların %24'ünün yapay zekayı müşteri başarısı ve hizmetleri için kullanmakla ilgilendiğini, bunu %20'nin ürün geliştirme ve iyileştirme ve %19'unun pazarlama, segmentasyon ve potansiyel müşterilerle ilgilendiğini gösteriyor.

Yapay zekanın kullanımı büyümeye devam ettikçe çoğu işletme, verilerin artan karmaşıklığıyla boğuşuyor.

Birçoğu, yeni ortaya çıkan yapay zeka içgörüsü trendini benimsemek için en iyi araçları ve stratejileri seçme konusunda kendilerini zorluyor. Aslında IDC'nin yaptığı bir anket, işletmelerin yalnızca %30'unun yeni üretken yapay zeka dalgasını kullanmaya teknik olarak hazır hissettiğini gösterdi.

Daha sonra Woopra'da müşteri analitiğinde gelecekteki trendlere göz atacağız. Gördüğümüz kadarıyla yapay zeka trendleri, daha hızlı içgörü elde etme süresiyle birlikte daha hızlı bir büyüme getirecek.

Ürün vizyonumuzu oluşturmaya yardımcı olmak için yapay zeka özellik trendlerini ve müşteri analitik ihtiyaçlarını sürekli olarak analiz ediyoruz. Müşteri başarısı için yeni nesil müşteri analitiğinin üç alan etrafında oluşturulması gerektiğine inanıyoruz.

Birincisi, farklı verileri bir araya getirme yeteneği; tek bir hakikat kaynağına sahip olmak. Ve ayrıca bu verileri gerçek zamanlı olarak analiz etme yeteneği.

Günümüzde çoğu şirketin verileri çevrimiçi, çevrimdışı ve hatta üçüncü taraf uygulamaları gibi birçok farklı yerde bulunmaktadır. Dolayısıyla tüm bu verileri bir araya getirebilmek, müşteri yolculuğunun tamamını anlamamıza gerçekten yardımcı oluyor.

İkincisi, büyümeyi optimize etmek için müşteri başarısı, satış, pazarlama ve ürün ekipleri gibi her ekibi güçlendirecek entegre içgörüler getirmektir.

Son olarak, geniş ölçekte büyüme ve optimizasyon için yapay zeka tarafından oluşturulan içgörülerden yararlanılıyor.

Geçtiğimiz on yılda, müşterilerle ürün ekiplerinden pazarlamaya, müşteri başarısına ve satışa kadar çok çeşitli sorunları çözmenin mutluluğunu yaşadım.

Sonuç olarak, işbirliği için sıklıkla bize başvuruyorlar ve biz de benzersiz ama birbiriyle bağlantılı soruların üstesinden gelmek için birlikte çalışıyoruz.

Bu ortaklık, veriye dayalı müşteri içgörüleri yoluyla büyümeyi desteklememize olanak tanıyor.

Bir ürün ekibi gibi, yüksek değerli müşterilerin hangi ürün özelliklerini kullandığını veya pazarladığını veya başka bir deyişle hangi pazarlama kanallarının satış ekipleri için en fazla dönüşümü sağladığını sorabilirler.

Her ekibin farklı alanlara odaklandığı göz önüne alındığında, uçtan uca müşteri yolculuğunun tamamını anlamak için çok çeşitli sorulara yanıt verebilecek aracı bulmak önemlidir.

Öngörülebilir gelecekte yapay zeka, veri analitiği söz konusu olduğunda çeşitli alanlarda üretkenliği artıracak .

Müşteri yolculuğu kararları gerçek zamanlı hale gelecek ve milisaniyeler içinde en iyi eylemi gerçekleştirmenize olanak tanıyacak. Şu anda yatırım yaptığınız şey gelecekteki iş kararlarınızı önemli ölçüde etkileyecektir.

Ve her şey, aşağıdaki üç alanda altyapınızda ve araçlarınızda doğru seçimleri yapmanızla başlar. Müşteri analitiğinin yapay zeka gücünün kilidini açmanıza yardımcı olacağız.

İlk olarak çeşitli yapay zeka trendlerine bakın. Daha sonra çeşitli kaynaklardan gelen gerçek zamanlı verilere bakın. Yapay zeka takibinin yardımıyla bu her zamankinden daha kolay.

Örneğin, akıllı yapay zeka otomatik etiketleme özelliği sayesinde, bir geliştiricinin uygulaması birkaç hafta sürebilecek özelleştirilmiş olay takibi, yapay zeka ile birkaç saniye sürebilir.

İkincisi, akıllı analizler ve self-servis için yapay zeka ile verilerin analiz edilmesidir. Yapay zeka destekli müşteri öngörüleri özelliği ekibinizdeki herkese yardımcı olabilir. Hatta hem teknik hem de teknik olmayan kullanıcıların verilerinizle değerli içgörülere ulaşmasına yardımcı olabilir.

Karşılaştırma yapmak gerekirse, geçmişte soruları yanıtlamak için bütün bir ekibe ihtiyacınız olabilirdi. Artık yapay zekadan saniyeler içinde bir yanıt vermesini isteyebiliriz.

Son olarak üçüncüsü, geniş ölçekte müşteri optimizasyonu ve yapay zeka ile verilere göre hareket etme yeteneğidir. Ürünün bu şekilde kişiselleştirilmesi ve büyüme nedeniyle, optimizasyonun geniş ölçekte gerçekleştirilmesi şu anda zordur ve çoğu zaman zaman ve çaba gerektirebilir.

Böylece tahmin edilen ve üretken yapay zeka gelişimiyle müşteri büyüme kararları ve optimizasyonları, yatırım getirisini en üst düzeye çıkarmak için kolaylaştırılır ve hatta otomatikleştirilir.

Başarıya Hazırlanmak: Yapay Zeka Çağında Analitik Araçlarında Gezinme

Öncelikle gerçek zamanlı ve eyleme geçirilebilir verileri birbirine bağlamaktan bahsettik. Her şey veri toplamakla başlar.

Müşterilerimiz ve Google Analytics gibi geleneksel platformları kullanan kullanıcılardan gelen müşteri geri bildirimlerine göre, eksik veri bağlantıları, sınırlı ağlar ve etkinliklerin bulunmaması veya bulunması zor olması nedeniyle bu araçların karar vermede yavaş olduğunu buldular. veya izleyiciler.

Yapay zekanın gerçek zamanlı olarak özelleştirilebilir olması ve müşteri yolculuğu boyunca veri noktalarıyla entegre olabilmesi gerekiyor. Gerçek zamanlı veri, satış, destek ekipleri ve pazarlama ekipleri, fırsatların kaçırılmasını önlemek için daha hızlı harekete geçebilir.

Hepimiz “Daha az, daha çoktur” sözünü duymuşuzdur. Ancak verilerde, daha çok daha fazlaya yönelme eğilimindeyim. İşletmeler çoğu zaman neyi bilmediklerini bilmiyorlar ve daha fazla veriyi takip etmenin çoğu zaman aklınıza bile gelmeyen daha fazla bilgi bulup size sunabileceğini göreceksiniz.

Örneğin, pazarlama ekibi yalnızca dönüşüm hunisinin en üstünde yer alan etkinlikleri izlemekle ilgileniyor olabilir.

Ancak birisi müşteri olduktan sonra daha fazla veri izlerseniz bu kullanıcıları yüksek değerli veya düşük değerli müşteriler olarak segmentlere ayırmaya başlayabilirsiniz. Bu size hangi pazarlama kampanyalarının en yüksek değere sahip müşterileri sağladığı konusunda fikir verebilir.

Bu içgörü, yalnızca dönüşüm hunisinin en üstteki analizini takip ediyorsanız kaçırabileceğiniz pazarlık ekipleri için inanılmaz derecede değerli olabilir.

Yapay zeka müşteri analitiğinin toplam gücünün temelinde, gerçek zamanlı izleme ve optimizasyon gerektiren müşteri yolculuğunun tamamının takip edilmesi yatmaktadır.

Hedef kitle segmentasyonuyla özel etkinlikleri takip etme yeteneği ve üçüncü taraf entegrasyonları ve harici veri kaynaklarıyla bağlantı kurma kapasitesi, kendi kendine hizmet veren ve akıllı analizlerdir.

Kendi kendine hizmet etme eğiliminin giderek artması nedeniyle, ekibinizdeki herkesin yanıt almasına olanak tanıyan bir platform bulmak istiyorsunuz. Geleneksel müşteri analitiği, müşteri yolculuğunuzun yalnızca küçük bir kısmına ilişkin raporları gösterebilir ve içgörü elde etmek için yavaş bir zaman sağlar.

Çoğu zaman, bu verilere derinlemesine dalmak istiyorsanız, yine de bu verileri bir veritabanına aktarmanız ve ardından herhangi bir içgörü elde etmek için karmaşık devam sorguları çalıştırmanız gerekir.

Bu nedenle, yapay zeka destekli analizlerde, herhangi bir teknik uzmanlığa gerek duymadan, yalnızca verileriniz hakkında doğal dilde sorular sorarak müşteri yolculuğunun tamamını analiz etmenize olanak tanıyan tahmine dayalı bilgiler sağlayan yapay zeka özelliklerine sahip olmak harika olurdu.

Ayrıca, departmanlar arası ekiplerin anında yanıt almasına ve iş sorunlarınızı çözmesine olanak tanıyan kullanıcı dostu bir arayüz arayın.

Üçüncüsü, geniş ölçekte optimizasyon ve kişiselleştirme yoluyla verileriniz üzerinde nasıl hareket edebileceğinizdir.

Geleneksel müşteri analitiği yalnızca sınırlı kanallar sağlar; bu kanallar, ürününüzle müşteri yolculuğu optimizasyonları için sınırlı seçeneklere sahiptir ve genellikle sınırlı segmentasyon seçeneklerine ve daha az profil görünürlüğüne sahiptir.

Yapay zeka destekli analizlerle, çapraz pazarlama kanalı optimizasyonuna yönelik eylemleri, ürün veya pazarlama kişiselleştirmesi için ayrıntılı hedef kitle segmentasyonunu özelleştirme olanağıyla otomatikleştirebilecek bir araç bulmak önemlidir.

Anında harekete geçebilecek, belirli hedef kitleleri tanımlama yeteneğiyle fırsatları yakalayabilecek ve birden fazla kanal aracılığıyla potansiyel müşterileri hedefleyebilecek doğru aracı bulmaktan ibarettir.

Özetlemek gerekirse, verilerinizi bağlayabilen, analiz edebilen ve verilere göre hareket edebilen bir araç seçmek, yapay zeka destekli analizlerden en fazla değeri elde etmek için hayati önem taşıyacaktır.

Entegrasyonlarda ve özel izleme ve segmentasyonda üçüncü taraf verilerle gerçek zamanlı verilere odaklanan bir bağlantı sayesinde müşteriler, yapay zeka tahminlerini analiz edebilir ve hepsi bir arada müşteri analitiği ve kullanıcı dostu görselleştirilmiş veriler için verimli bir şekilde yardımcı pilot çalışma gerçekleştirebilir.

Woopra'ya Giriş: Vaka Çalışmaları ve Demo

Woopra, işletmelerin müşterilerin kullanıcı yolculuğunun tamamını anlamasını sağlayan, yapay zeka destekli bir müşteri analitiği platformudur. Woopra ile yüksek profilli müşterileri tahmin edebiliyor ve veriye dayalı en bilinçli kararları verebiliyoruz.

Woopra, yatırım getirisini en üst düzeye çıkarmaya yardımcı olmak için çok çeşitli soruları yanıtlayabilir. İşte işletmelerin sorabileceği dört tipik soru.

Hangi kanallar ve sayfalar en yüksek değere sahip müşterileri gerçek zamanlı olarak dönüştürüyor?

Yüksek ve düşük değerli müşterilerimi davranışlarına ve ilgi alanlarına göre nasıl segmentlere ayırabilirim?

Yüksek değere sahip kullanıcılar ve alışveriş sepetini terk edenler için sosyal yardımımı nasıl otomatikleştirir ve uyarlarım?

Peki yeni müşteri satışlarında en çok hangi kahraman ürünler etkili oluyor?

Diğer bazı araçlar yalnızca izlemeye odaklansa da Woopra, karmaşık soruları yanıtlamanıza ve bu izleme verileri üzerinde harekete geçmenize olanak tanıyarak parça verileriyle mümkün olan şeyleri genişletir.

Öyleyse biraz daha derine inelim ve Woopra'nın bu çeşitli sorulara nasıl uygulanabileceğini görelim.

Gerçek zamanlı olarak bakıldığında, optimum müşteri yolculuklarına ilişkin bilgiler, sitenize nasıl ulaştıklarından hangi kanalların en iyi şekilde çalıştığına ve ürününüzle nasıl etkileşimde bulunduklarına kadar kullanıcı yolculuğunun tamamını analiz edebilir.

Son olarak, bir kullanıcı sitenizde bir şey yaptığında bu dönüşümleri ve sürekli ürün kullanımını yönlendiren şeyin ne olduğuna bakmak. Woopra profili ile anında güncellenir. Bu, kuruluşunuzdaki ekiplerin anında harekete geçmesine olanak tanır.

Müşterilerimizden birinin emtia endüstrisi için bir abonelik modeli var ve Woopra, satış ekiplerine bu potansiyel müşteriler hakkındaki bilgilere anında erişim sağlayarak onları güçlendiriyor.

Daha sonra hangi pazarlama kanallarının en çok ziyaretçi getirdiği, hangi makalelerin en çok görüntülendiği ve her sayfada ne kadar süre kaldıkları gibi şeyleri takip edebilirler.

Yüksek değerli potansiyel müşterilere odaklanan müşteri segmentlerine dayalı olarak potansiyel müşterilere e-posta erişimini otomatikleştirmeyi bile düşünebilirler.

E-postalar ayrıca, otomatik e-postaları gönderdikten sonra Woopra'da izledikleri tüm verilere dayanarak potansiyel müşterilerin ilgilendiği makaleleri içerecek şekilde özelleştirilir.

Hatta bu e-postaları takip edebilir ve kimin geri geldiğini görebilirler. Geri döndüklerinde, Woopra'da, satış ekiplerinin yüksek değerli potansiyel müşteri geri döndüğünde anında bilgilendirilmeleri için boş kanalı güncelleyen başka bir otomasyona sahipler.

Bu tür bütünsel izleme ve otomasyon, satış ekiplerinin hızlı hareket etmesine ve yüksek değerli potansiyel müşterilere daha fazla, kör e-posta göndermeye daha az zaman ayırmasına olanak tanıyarak dönüşüm oranlarını büyük ölçüde artırdı.

Yüksek ve düşük değerli müşterilerimi davranışlarına ve ilgilerine göre nasıl segmentlere ayırabilirim?

Segmentasyon özelliğimiz sayesinde, kullanıcı etkinliğine dayalı olarak istediğiniz sayıda özel segment veya kitleyi tanımlamak için formüller ve son derece ayrıntılı filtreler kullanabiliriz.

Bu bölümler herhangi bir kod gerektirmez ve teknik bilgisi olmayan kişiler tarafından dakikalar içinde kolaylıkla yapılabilir.

Bu segmentler geniş bir yelpazede eyleme geçirilebilir bilgiler sağlar.

Dijital pazarlamacılara dersler ve sertifikalar sağlayan müşterilerimizden birinin, kullanıcıları için eksiksiz bir puanlama modeli oluşturmasına yardımcı oldum.

Formülleri kullanarak, müşterilerinin sitelerinde gerçekleştirebileceği çok çeşitli etkinliklere göre puanlar atayabildik. Bir dersi tamamlamak için beş puan veya sertifika almak için 10 puan gibi.

Daha sonra, her kullanıcı için toplamları gerçek zamanlı olarak güncelleyen özel ölçümler oluşturduk. Daha sonra, bu puanlara dayanarak bu kullanıcıları yüksek, orta ve düşük değerli müşteriler gibi farklı segmentlere ayırmayı başardık.

Müşteriler daha sonra hangi derslerin veya etkinliklerin en fazla etkileşimi sağladığını takip edebildi ve kullanıcı etkinliklerine dayalı olarak içerik ve sosyal yardımları otomatikleştirebildi.

Artık segmentleri özelleştirerek kullanıcı davranışlarını daha iyi anlayabilir ve ürün ekiplerinin en fazla etkileşimi sağlayacak derslere ve içeriğe odaklanmasına yardımcı olabilirler.

Şimdi, alışveriş sepetini terk edenlere karşı yüksek değerli kullanıcılara yönelik desteğimi nasıl otomatikleştireceğime ve uyarlayacağıma bakalım.

Bu kullanıcı durumlarının bazılarına daha önce değinmiştim. Ancak Woopra'nın otomasyon özelliklerini genişleteceğim. Kullanıcı davranışlarına göre eksiksiz bir iş akışı oluşturabiliriz.

Bir kullanıcı sepete bir ürün ekleyerek otomatik bir iş akışına girebilir ve ardından satın alma işlemini tamamlamazsa zaman aşımı süresini seçebiliriz. Daha sonra bu kullanıcıya otomatik bir e-posta göndermek için entegrasyonumuzu kullanabiliriz.

Bu özelliği yoğun olarak kullanan müşterilerimizden biri de birlikte çalıştığımız bir havayolu şirketidir. Ödeme yapan kullanıcılara özelleştirilmiş e-postalar göndermek için otomatik iş akışlarımızı kullanıyorlar ve ayrıca alışveriş sepetlerini terk eden kullanıcılar için de iş akışları var.

Bu iş akışları, koltuk tercihleri ​​veya varış noktalarına gidiş-dönüş yolcu sayısı ve tahmini kalkış saatleri gibi kullanıcı seçimlerinden takip edilen verileri alır.

Tüm bu veriler Woopra örneğinde izlenir. Ve bu verileri, gönderme ağı entegrasyonumuzla gönderdikleri özelleştirilmiş e-postalara bu bilgileri enjekte etmek için kullanırlar.

Mevcut vazgeçme iş akışlarında, bir kullanıcı tüm uçuş anlaşması ayrıntılarını girerse ancak sonunda ödeme yapmazsa, potansiyel dönüşümleri denemek ve yeniden kazanmak için aslında tüm uçuş ayrıntılarını otomatik e-postaya ekleyen bir e-posta erişimini özelleştirebilir.

Woopra ile, mevcut vazgeçme e-postalarını gönderirken farklı e-posta formatlarını deneyen otomasyonumuzla rastgele bir AV testi yapabilir ve ardından performanslarını da izleyebilirler.

Verileri izlemek konunun bir tarafıdır. Diğer taraf ise bu iz verilerine göre hareket edebiliyor.

Woopra'nın en yeni özelliği ve geliştirmesiyle etkileşimi ve gelirleri artırmaya yardımcı olacak çok çeşitli olanaklar var: AI Woopra Yardımcı Pilotumuz.

Doğal dil soruları sorabilir ve yardımcı pilot olarak çalışabilir, ardından ihtiyacınız olan yanıtları size sağlayacak şekilde raporu otomatik olarak seçip yapılandırabiliriz.

Bu özellik, manuel olarak rapor oluşturmaya gerek kalmadan mümkün olan en hızlı yanıtlara ulaşmayı amaçlamaktadır. Bu, ekibinizdeki herkesin şirket içi bir veri uzmanına güvenmek zorunda kalmadan değerli bilgiler ve saniyeler elde etmesine olanak tanır.

Woopra Copilot Demosuna ulaşın: Yapay Zeka Nesli raporlaması ve içgörüleri.