Jak AI wspomaga analizę danych klienta?
Sztuczna Inteligencja a zrozumienie zachowań klienta
W obliczu rozwoju technologii, przedsiębiorstwa coraz śmielej korzystają z narzędzi opartych na Sztucznej Inteligencji (AI) do analizy danych klienta. Rozwiązania, takie jak ChatGPT, działające na algorytmach uczenia maszynowego, stają się kluczowymi narzędziami w pozyskiwaniu, przetwarzaniu i interpretacji informacji na skalę wcześniej nieosiągalną przy tradycyjnych metodach.
AI umożliwia skuteczne zrozumienie zachowań klientów, wykraczając poza możliwości klasycznych metod. Dzięki szybkiemu przetwarzaniu dużych ilości danych, pozwala firmom błyskawicznie reagować na zmiany rynkowe. Algorytmy AI wyodrębniają subtelne wzorce, co przekłada się na precyzyjne prognozy i strategie biznesowe.
Korzyści płynące z wykorzystania sztucznej inteligencji są niezaprzeczalne. Personalizacja doświadczeń klientów zwiększa ich satysfakcję i lojalność. Skuteczna analiza danych pozwala firmom dostosować ofertę do zmieniających się potrzeb rynku, utrzymując konkurencyjność.
W związku z tym sztuczna inteligencja staje się nieodłącznym elementem strategii biznesowych, wspierając przedsiębiorstwa w zrozumieniu i obsłudze klientów. Era analizy danych klienta nabiera nowego wymiaru, przynosząc konkretne korzyści dla rozwoju firm w dynamicznym otoczeniu rynkowym.
Pozyskiwanie i procesowanie danych klientów
Pozyskiwanie danych klienta z różnych źródeł staje się coraz bardziej złożone z powodu różnorodności kanałów komunikacyjnych i formatów danych. W związku z tym rośnie potrzeba integracji i przetwarzania tych danych w centralnej hurtowni lub jeziorze danych. To centralne miejsce stanowi fundament dla skutecznej analizy danych klienta, wykorzystując rozwiązania Business Intelligence oraz zaawansowane algorytmy AI. W hurtowni gromadzone i agregowane są informacje z różnych systemów, obejmujące m.in. dane z systemów ERP, CRM, narzędzi analityki internetowej, programów lojalnościowych, opinii klientów, aplikacji mobilnych, systemów e-commerce oraz mediów społecznościowych.
W centralnej hurtowni danych gromadzone są i agregowane informacje pochodzące z różnych systemów, do najbardziej popularnych źródeł przechowujących dane klientów należą:
- Systemy ERP (Enterprise Resource Planning)
- Systemy CRM (Customer Relationship Management)
- Analityka internetowa (m.in. Google Analytics czy Adobe Analytics)
- Programy Lojalnościowe
- Feedback i opinie klientów
- Aplikacje mobilne
- Systemy e-commerce
- Media społecznościowe
Integracja powyższych danych umożliwia uzyskanie kompleksowego obrazu Klienta. Przykładowa architektura platformy analitycznej Comarch została zaprezentowana na poniższym schemacie:
Poniżej przykład dashboardu z przeliczonych modeli AI w narzędziu Comarch BI Point:
Korzyści ze stosowania AI w e-Commerce
- Zwiększenie obrotów – lepiej dobrane produkty, to produkty które klienci częściej i chętniej kupują. Przekłada się to wprost na wielkość koszyka zakupów, co wpływa na obroty i zysk przedsiębiorstwa.
- Lepsza konwersja – dzięki precyzyjnie dopasowanym produktom prawdopodobieństwo, że klienci zdecydują się na finalizację zakupów znacząco rośnie.
- Lojalność i utrzymanie klienta – klienci, którzy łatwiej znajdują interesujące ich produkty chętniej wracają i przywiązują się do robienia zakupów w jednym miejscu.
- Lepszy marketing – zindywidualizowane podejście do klienta pozwala na przygotowanie spersonalizowanej komunikacji marketingowej, w tym ofert czy rabatów, a także bardziej precyzyjne kierowanie komunikacji.
- Ulepszone doświadczenie użytkownika – personalizacja treści sprawia, że doświadczenie online staje się bardziej zindywidualizowane i satysfakcjonujące.
- Użytkownicy otrzymują zawartość dostosowaną do ich gustów, co przekłada się na wyższy poziom zadowolenia.
Podsumowując AI w Comarch już jest i może wspierać Twój biznes. Z każdym miesiącem, rokiem ten udział będzie się zwiększał, dlatego trzeba być przygotowanym na wykorzystanie jego potencjału.
Więcej o ChatERP:
Więcej o wykorzystaniu AI w Comarch
