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고객 분석

고객 참여를 이끌고 이탈을 방지하며 비즈니스 인사이트를 얻어 성장을 가속화하세요

개요

데이터가 지닌 힘을 십분 활용하여 고객에 대한 이해를 높이고 고객의 행동으로부터 배워 관련성 높은 인터랙션을 제공하세요.

기업 시스템과 다수의 온라인 접점에 존재하는 모든 가용 데이터를 적극 활용해 고객에 대한 포괄적인 시각을 얻음으로써 전략적으로 비즈니스 성장을 이끌 수 있습니다. 이러한 통합 접근 방식은 고객을 더 잘 이해할 수 있게 하여 개인 맞춤/연관성 마케팅을 강화하고 고객 이탈을 줄이는 한편, 고객 경험을 효과적으로 관리하고 마케팅 자동화를 향상시킬 수 있습니다.

주요 사용 사례
  • 개인 맞춤, 관련성 마케팅
  • 고객 이탈 방지 및 유지
  • 고객 경험 관리
  • 마케팅 자동화

개인 맞춤, 관련성 마케팅

고객 경험에 대한 기대치는 채널이 아닌 브랜드로 수렴됩니다. 데이터 기반의 마케팅 접근 방식은 연관성을 향상시키고 개인 맞춤화를 가능하게 하며 고객 참여도를 높임으로써 충성 고객을 양산해 더 많은 구매를 이끌 수 있습니다. 그러나 많은 조직들은 올바른 채널을 적시에 활용해 고객에게 알맞은 서비스를 제공하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 데이터가 지닌 힘을 적극 활용하여 고객에 대한 포괄적인 시각을 구축하고 고객과 의미있는 상호작용을 이어가세요.

AI와 머신러닝을 활용해 고객 참여도를 높이고 성장을 이끄는 방법

고객 이탈 방지 및 유지

고객과 다수의 채널에서 이루어지는 상호작용에 대해 이해하는 것은 고객 충성도를 높이고 이탈을 방지하는 중요한 열쇠입니다. 그러나 많은 조직들은 고객에 대한 전반적인 시각을 갖추는 데 어려움을 겪고 있습니다. 고객 데이터는 여러 곳에 산재해 있기 때문에 이러한 데이터를 수집 및 처리하는 데 오랜 시간이 걸릴 수밖에 없으며 실시간 고객 분석은 턱없이 부족합니다. 머신러닝과 분석의 힘으로 데이터를 결합하여 데이터 사일로를 해체하고 고객에 대한 전반적인 시각을 얻음으로써 고객 행동을 정확하게 예측하는 한편 확실하게 이탈을 방지할 수 있는 전략을 구축하세요.

Big Data를 활용해 Customer 360을 실현하는 방법

고객 경험 관리

고객 참여도를 높이고 고객 경험에 대한 가시성을 얻을 수 있는 실시간 데이터 분석을 시스템에 적용하여 고객 만족을 이끌고 구매를 유도하세요. 서비스 품질 관련 이슈를 식별, 분석해 빠르게 대응함으로써 가장 가치 있는 접점을 자동화해 고객에게 맞춤화된 상호작용을 이어가세요.

Big Data 분석을 활용해 고객에 대한 지식을 업그레이드하기 위한 6가지 전략

마케팅 자동화

다수의 온라인 채널에서 마케팅 및 고객 관리 업무를 자동화해 고객 세분화, 데이터 통합, 캠페인 최적화에 대한 정보를 제공하는 인사이트를 획득하세요. 업무 자동화와 셀프 서비스 BI의 조합을 통해 가공할 만한 마케팅 플랫폼을 생성함으로써 데이터를 활용해 효율성, 고객 참여도, 투자 수익을 높일 수 있습니다.

Big Data가 마케터의 고객 관계 개선에 어떤 도움을 주는지 알아보기

도이치텔레콤

Deutsche Telekom은 사기 행위 감지, 고객 관계 관리, 네트워크 품질, 운영 효율성을 개선했습니다.

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Octo Telematics

Octo Telematics는 1천7백억 마일 거리의 주행 기록과 커넥티드카 5백만 대로부터 얻은 인사이트를 기반으로 고객 안전성과 경험을 개선했습니다.

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Solution Brief

분석이 통신사의 고객 이탈을 감소시킨다

Analyst Report

BI, 분석 그리고 클라우드: 비즈니스 민첩성을 위한 전략

세계적인 수준의 교육, 서비스 및 지원

 

3대 Big Data 인증

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