In diesem Leitfaden erfahren Sie, wie Ihr Unternehmen durch die intelligente Analyse von Kundendaten den Wert einer Marke erhöhen, das Kundenerlebnis verbessern und finanzielle Vorteile erzielen können.
Inhalt:
Eine oberflächliche Analyse reicht heute nicht mehr aus, um das beste Kundenerlebnis bieten, den Mehrwert einer Marke zu steigern und gleichzeitig Kosten und Nutzen in Balance zu halten. Dieser Leitfaden zeigt, wie Unternehmen mit der intelligenten Analysen von Stammdaten und unstrukturitieren Daten ihren Horizont erweiter und das richtige Angebot zur richtigen Zeit für den richtigen Kunden bieten können.
Erfahren Sie außerdem:
- Welche Rolle der Chief Data Officer (CDO) dabei spielt.
- Warum Sie einen Perspektivenwechsel benötigen, um Ihre Kunden wirklich zu verstehen.
- Wie sich diese Erkenntnisse gewinnbringend anwenden lassen.
Originalauszug aus dem Dokument:
Auf KI basierende Lösungen zur Gewinnung von Kundenerkenntnissen nutzen Daten auf intelligente Weise, damit Unternehmen in skalierbarer Weise bestmögliche Kundenerfahrungen bieten können. Noch wichtiger ist allerdings, dass die Lösung Relevanz und Kontext schafft, indem verschiedenste Quellen mit Kundeninformationen, die über das gesamte Unternehmen verteilt sind, sinnvoll genutzt werden können. Lösungen zur Gewinnung von Kundenerkenntnissen erstellen nicht nur eine zentrale Kundenansicht, sondern auch eine dynamische Kundengrafik, um mehr Kontext zu bieten, da Data Governance, Synthese und Identity Resolution hinzugefügt werden. Lösungen zur Gewinnung von Kundenerkenntnissen ermitteln Kontext aus Rohdaten und isolieren wichtige Inhalte, indem Trends und Präferenzen identifiziert werden, die Nutzern bei der Entscheidungsfindung helfen. Bei diesen Lösungen geht es um mehr als die Schaffung einer „Single Version of Truth“.
Es werden unterschiedliche Datensätze gefiltert, um verschiedene Perspektiven zu ermitteln, einschließlich Informationen, die für den jeweiligen Geschäftsbereich, Nutzer oder die Funktion wichtig und relevant sind. Erinnern Sie sich an das alte Sprichwort „Garbage in, Garbage out“? Dank der unermesslich hohen Datenflut in Enterprise Data Lakes hat dieses alte Sprichwort immer noch Bestand. Diese riesigen Datenmengen stammen vornehmlich aus verschiedenen Advanced Analytics Tools, mit deren Hilfe Erkenntnisse aus Daten abgeleitet werden.