L’omnicanalità è un concetto diventato sempre più importante negli ultimi anni. Adesso ha assunto ulteriore rilievo grazie alla nuova spinta alla digitalizzazione causata dalla pandemia.
Sono tre i passaggi che le aziende possono seguire per assicurarsi di impostare e avviare correttamente le loro strategie di iper-personalizzazione. 1. Comprendere il cliente e identificare i suoi bisogni … 2. Identificare lo stato attuale di dati e tecnologie aziendali … 3.
Testare non significa correre rischi inutili, ma ridurli. Quando le organizzazioni imparano a sperimentare in modo sistematico, le decisioni non si basano solo su intuizioni o opinioni interne, ma su ciò che emerge dall'osservazione dei clienti. In questo senso, ogni test è davvero un atto di curiosità. Non serve dimostrare che un'idea è giusta:
Secondo Gartner le aziende rischiano oggi di dover dire addio al 38% dei loro clienti a causa di una personalizzazione scadente o non adeguata della loro esperienza.
In questa infografica troverai 4 azioni da intraprendere subito per coinvolgere di più i clienti della tua azienda, secondo quello che emerge dai dati di mercato. Partiamo dall'analisi di cosa spinge i clienti ad acquistare di più o a raccomandare il tuo prodotto e dall'osservazione di quello che si aspettano dalla tua azienda.
Il mercato si è fatto più affollato e complesso.
Le soluzioni di Speech & Text Analytics sono tecnologie abilitanti dei processi di Customer Experience Management perché consentono di analizzare efficacemente le interazioni gestite dal Contact Center sui vari canali. La raccolta e l'analisi della Voice of the Customer e la condivisione all’interno dell’azienda permette di dare veramente un ruolo centrale al cliente.
Se è vero che niente sarà più come prima, di certo questo vale non solo per gli individui, ma anche per le aziende e le loro attività. La portata della trasformazione in atto non si riduce solo alla diffusione generalizzata di un atteggiamento digital first, trasversale a settori e fasce d’età, ma si esprime anche in una rinnovata centralità dell’esperienza vissuta e offerta.
L’analisi vocale utilizza diversi strumenti come il riconoscimento vocale, il machine learning, l’analisi sentiment, le reti neurali e la comprensione del linguaggio naturale.
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