Аналитика и данные, собранные искусственным интеллектом, помогают компаниям лучше взаимодействовать с клиентами

Новое исследование «Ландшафт бизнес-аналитики», проведенное по заказу Sisense и The Harris Poll среди лиц, ответственных за принятие решений о продуктах, подчеркивает, что компании, предлагающие данные и аналитику своим клиентам, имеют конкурентное преимущество и получают выгоду от увеличения доходов и лояльности. 

Тем не менее, отчет показывает, что есть некоторые проблемы, которые необходимо преодолеть. Например, 53% респондентов хотели бы, чтобы их аналитический опыт был больше связан с удобными развлекательными приложениями, такими как Netflix и Spotify.

Аналитика повышает ценность бизнеса

92% лиц, принимающих решения о продуктах, говорят, что данные и аналитика имеют решающее значение для успеха их бизнеса. Более 4 из 5 (86%) говорят, что предоставление данных и аналитики своим клиентам играет решающую роль не только в удовлетворении потребностей клиентов, но и в создании и поддержании лояльности клиентов.  

Что касается прямой связи с итоговым результатом, 96% отмечают, что увеличение средней цены продаж было бы возможно с помощью персонализированной и индивидуальной аналитики, при этом 46% отмечают, что они могли бы взимать на 10-19% больше за свои продукты и услуги из-за аналитики, которую они предоставляют.

Преимущества встроенного персонализированного интеллекта

Почти все лица, принимающие решения (94%), считают, что компании, способные предоставлять данные и аналитику в нужное время нужным людям, считаются инновационными.

Другие ключевые моменты:

• 96 % считают, что их клиенты заинтересованы в получении аналитических данных на основе ИИ, которые могут предоставить персонализированную аналитику в контексте их деятельности;
• 97% считают, что их клиенты заинтересованы в аналитике, предоставляемой в контексте задачи, которую выполняет пользователь;
• 97% отмечают, что клиенты хотят, чтобы аналитика была более персонализированной для конкретного конечного пользователя;
• 96% считают, что клиенты хотят, чтобы данные соответствовали их отраслям или потребительской активности;
• 95% считают, что их клиентам нужна интерактивная аналитика;
• 56% считают, что клиенты сочтут предписывающую аналитику наиболее полезной;

Заглядывая в будущее, 81% лиц, принимающих решения о продуктах, говорят, что если бы они могли предоставить своим клиентам персонализированные данные и аналитику, это должно быть обеспечено путем их встраивания в коммуникационное программное обеспечение или платформы, специально созданные приложения, готовые решения или приложения SaaS.

Текущие барьеры на пути к успеху с аналитикой

Хотя приведенные выше цифры говорят о возможностях, 83% лиц, принимающих решения, считают, что их клиенты в настоящее время принимают решения без надлежащих данных и аналитики, по крайней мере иногда. 

Тем не менее, лица, принимающие решения о продуктах, ссылаются на барьеры, препятствующие предоставлению таких предложений. 41% лиц, принимающих решения, называют юридические требования и требования соблюдения нормативных правил проблемой. 38% говорят, что их клиенты испытывают трудности с доступом к информации. Этот доступ может быть в значительной степени связан с тем фактом, что 92% лиц, принимающих решения, доставляют данные и аналитику клиентам с помощью сторонних методов, таких как электронная почта и информационные панели, что требует от них прерывания рабочих процессов для получения важной информацию в другом месте.

Прогнозы данных и аналитики в ​​2022 году

«Результаты этого независимого исследования полностью соответствуют тому, что мы слышим от наших клиентов и что мы ожидаем в 2022 году для аналитики. Во-первых, мы ожидаем, что организации пересмотрят то, что значит создать «культуру аналитики», донося информацию до сотрудников в более удобоваримой форме, например, встраивая ее в обычные процессы, чтобы не требовалось никаких новых навыков. Во-вторых, большинство организаций, ориентированных на данные, будут бороться с износом инструментов, предоставляя данные работникам там, где они есть, непосредственно в рамках рабочих процессов», — говорит Эшли Крамер, директор по продуктам и маркетингу Sisense. 

«В конце-концов, мы видим, как автоматизация превращает описательную аналитику, которая демонстрирует, что уже произошло, и прогнозную аналитику, профилирующую то, что произойдет, в предписывающие рекомендации, фокусирующиеся на том, что лучше всего предпринять для принятия разумных, упреждающих решений», — резюмирует Эшли.

По материалам: Аrtificialintelligence-news