Le nuove funzionalità consentono al marketing di visualizzare i percorsi dei clienti, simulare in anticipo l'impatto delle nuove campagne e coinvolgere i clienti con i contenuti più adatti
Teradata (NYSE:
TDC), la società leader nelle soluzioni per analytics, ha annunciato oggi diversi perfezionamenti alla sua Customer Journey Solution che permetterà al marketing delle aziende un accesso più facile agli analytics, alle visualizzazioni dinamiche, al machine learning e alle simulazioni predittive. La maggior parte delle aziende fatica a capire il customer journey dei propri clienti, e ancor meno è capace di gestirli attivamente. Questo aggiornamento, che combina l'esperienza di Teradata nell’integrazione dei dati, nell’advanced analytics e nella gestione multicanale delle interazioni, aumenta la capacità del marketing di trattare ogni cliente come un individuo aumentando i tassi di risposta, riducendo quelli di abbandono e garantendo una maggiore soddisfazione del cliente.
I clienti si aspettano un'esperienza personalizzata e pertinente attraverso tutti i canali - siano essi digitali, mobili o sul punto vendita. Uno studio condotto da Gartner indica che “entro il 2018, le aziende che avranno pienamente investito nella personalizzazione online venderanno oltre il 30% in più rispetto a quelle aziende che non l’avranno fatto.” Tuttavia, con la complessità del canale che aumenta in modo sempre più marcato e i clienti che interagiscono in modi sempre più numerosi e attraverso più dispositivi, è difficile per le aziende capire, guidare e ottimizzare la customer journey che spesso coinvolge miliardi di interazioni per milioni di clienti. Teradata fornisce alle aziende una piattaforma flessibile e scalabile per
analytics multi genere e per la gestione delle interazioni multi-canale in tempo reale.
“Puntiamo ad aiutare le imprese a crescere attraverso l’aumento delle vendite, la riduzione del tasso di abbandono e il miglioramento della soddisfazione del cliente. In questa versione della Customer Journey mettiamo a disposizione del marketing più analytics per realizzare una comprensione più dettagliata delle esperienze dei loro clienti e quindi in modo proattivo ottimizzare la customer journey correlato,” ha detto Dan Harrington, Executive Vice President, Consulting & Support Services di Teradata. “La nostra soluzione unisce tutta la tecnologia necessaria con l'esperienza consulenziale per un più rapido time-to-market. Con Teradata le aziende riescono ad avere un hub completo per la customer journey, senza dover raffazzonare una soluzione usando fornitori diversi”.
“Coinvolgere i clienti è diventato più complesso, costoso e problematico per la molteplicità di canali, tecnologie, applicazioni analitiche e per la pressione della concorrenza”, ha detto Suzanne Smith, direttore Enterprise Analytics di Lowe Companies, Inc. “Ma stiamo facendo buoni progressi grazie alla grande esperienza dei consulenti Teradata che ci stanno aiutando a scoprire, guidare e ottimizzare la customer journey e aumentare così il ritorno sul marketing.”
La Customer Journey Solution di Teradata aiuta le aziende a comprendere e ottimizzare l'esperienza di ogni cliente nel corso del tempo, attraverso tutti i canali e i punti di contatto, in tempo reale. Se il marketing dispone di questa visione olistica, degli insight analitici corretti e di automatismi incorporati, allora potrà eseguire migliaia di campagne multi-canale in contemporanea e individualizzate senza dover aumentare l’organico.
Le nuove funzionalità generano risultati più velocemente, sono facili da implementare e migliorano l'esperienza degli utenti.
- Gli analytics integrati per il percorso del cliente offrono una migliore comprensione del customer journey e sono un punto di ingresso ideale per entrare in contatto con loro.
Il marketing può utilizzare questa funzionalità per raggiungere i clienti in un momento specifico - come ad esempio durante la decisione di abbandono - con offerte personalizzate per influenzarne le decisioni e ottenere i risultati desiderati.
- Le visualizzazioni relative alla comunicazione mostrano come si comportano i clienti quando sono oggetto di una campagna multi-step, e premettono al marketing di valutare i fattori che determinano la decisione di accettare o declinare l'offerta. I parametri possono essere raffinati per migliorare le prestazioni del marketing.
- Le visualizzazioni relative ai modelli di auto-apprendimento mostrano la relazione tra gli attributi del cliente (età, reddito, fase di vita, eventi di vita, etc.) e tassi di risposta. Questo aiuta il marketing a comprendere quale sia il profilo cliente con più probabilità di risposta positiva a un'offerta e pianificare così la comunicazione.
- La simulazione di un’offerta in tempo reale fornisce al marketing la capacità predittiva di vedere l'impatto di un nuovo messaggio, una nuova offerta o strategia sulle campagne esistenti. Comprendendo l'impatto sul numero di clienti oggetto dell’azione e, in definitiva il potenziale di risposta, il marketing può dare vita a campagne più efficaci, ottimizzando la strategia di offerta.
- La funzionalità “Bring your own model score” permette al marketing di inserire modelli di punteggio generati internamente o di terze parti nella logica di arbitrato di modelli di auto-apprendimento per ottimizzare il messaggio per un dato cliente, senza sprecare così il lavoro fatto in precedenza.
Oltre alla tecnologia leader del settore, Teradata offre anche risorse di consulenza per garantire alle aziende di riuscire a realizzare queste funzionalità, in modo rapido ed al giusto prezzo, per ottenere un valore di business superiore. I consulenti Teradata sono professionisti esperti di advanced analytics e di marketing che hanno ricoperto posizioni manageriali in aziende di primo piano in diversi settori. Orientato al business e indifferente alla tecnologia utilizzata, il nostro team fornisce soluzioni specifiche per ogni cliente a livello di dati, strumenti ed esigenze organizzative.
La Customer Journey Solution di Teradata è già disponibile in tutto il mondo. Le nuove funzionalità inizieranno a essere disponibili a partire da Q2 2017 con tutte le caratteristiche implementate entro giugno 2017.
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