Povezani podatki so pomembno izhodišče. Customer Insight jih poveže z vprašanji o vedenju, potrebah in ekonomiki kupcev ter jih prevede v priporočila za ukrepanje.
Od poročila do vprašanja
Pregled rezultatov pokaže, kaj se je zgodilo. Za odločitev o ponudbi, segmentu ali komunikaciji potrebujemo še razumevanje konteksta: zakaj se skupine kupcev vedejo različno in kateri ukrep je smiseln.
Customer Insight začnemo pri poslovnem vprašanju. Kateri segment ima potencial? Kje kupci odnehajo? Kaj je povezano s ponovnim nakupom? Nato preverimo, katere podatke imamo in koliko jim lahko zaupamo.
Kakovost in interpretacija sodita skupaj
Napačna razlaga dobrih podatkov vodi v slabe odločitve. Enako nevarni so nepopolni ali neusklajeni podatki, ki jih razlagamo z veliko gotovostjo. Zato povezovanje virov, preverjanje kakovosti in poslovna interpretacija ne morejo potekati ločeno.
Pri analizi ločimo opaženi vzorec od razlage njegovega vzroka. Kjer podatki ne zadoščajo, ugotovitev ostane hipoteza za dodatno preverjanje.
Kako delamo
Customer Insight Audit pregleda vprašanja, vire in vrzeli. Blueprint določi analitični pristop, segmente in uporabo ugotovitev. Enablement prenese ugotovitve v odločitve o ponudbi, komunikaciji ali uporabniški poti. Optimization preverja odziv ter izboljšuje priporočila.
Customer Insight je poslovna disciplina znotraj Customer Value Engine. Data-Driven Growth Enablement jo podpira s podatkovnimi tokovi, analitiko in modeli; oba dela potrebujeta jasen dogovor o odgovornostih.
AI kot pomoč pri presoji
AI lahko pomaga odkrivati vzorce, pripravljati povzetke in oblikovati priporočila. Kakovost takšne podpore je odvisna od podatkov, zastavljenega vprašanja in preverjanja izhodov.
Uspešnost zato merimo tudi po tem, ali ugotovitve vodijo do konkretnih odločitev in ali te prestanejo preverjanje v praksi. Več analiz samo po sebi še ni poslovni rezultat.