Այսօրվա խիստ մրցակցային շուկայում հաճախորդների համար բացառիկ փորձի ապահովումը առաջնային է այն ձեռնարկությունների համար, ովքեր ձգտում են առանձնացնել իրենց: Հաճախորդներն այժմ ակնկալում են անհատականացված փոխազդեցություններ և արագ արձագանքներ՝ հարմարեցված իրենց հատուկ կարիքներին՝ անգնահատելի դարձնելով այնպիսի գործիքներ, ինչպիսիք են կանխատեսող վերլուծությունները:
Կանխատեսող վերլուծությունը օգտագործում է պատմական տվյալները՝ կանխատեսելու հաճախորդների ապագա վարքագիծն ու նախասիրությունները: Այս հնարավորությունը բիզնեսին թույլ է տալիս ճշգրիտ կանխատեսել հաճախորդների կարիքները՝ հեշտացնելով ավելի անհատականացված և ակտիվ ներգրավվածությունը: Հաճախորդների հետ հարաբերությունների կառավարման (CRM) համակարգերում կանխատեսող վերլուծություններ ներառելով՝ ընկերությունները կարող են ոչ միայն բավարարել, այլև գերազանցել հաճախորդների սպասելիքները՝ դրանով իսկ ապահովելով գոհունակություն և հավատարմություն:
Այս ոլորտում Չիտրապրադա Գանեսանն առանձնանում է որպես վճռորոշ ներդրող։ Ունենալով ավելի քան 18 տարվա փորձ CRM տիրույթում, նա ունի տվյալների վրա հիմնված պատկերացումների օգտագործման հարուստ պատմություն՝ հաճախորդների փոխգործակցությունը բարելավելու համար: Ներկայումս Salesforce-ի տեխնիկական անձնակազմի ավագ անդամ Չիտրապրադան կիրառում է իր փորձը կանխատեսող վերլուծության մեջ՝ բարձրացնելու հաճախորդների բավարարվածությունը:
Հետաքրքրության կայծ
Իր կարիերայի սկզբում Չիտրապրադան ճանաչեց կանխատեսող վերլուծության փոխակերպող ուժը Հաճախորդների հետ հարաբերությունների կառավարման մեջ: Ավելի քան 19 տարի ՏՏ ոլորտում և այդ տարիներից 18-ը կենտրոնանալով CRM-ի վրա՝ նա աշխատել է այնպիսի խոշոր հարթակներում, ինչպիսիք են Oracle CRM-ը և Salesforce CRM-ը: Նրա ճանապարհորդությունը սկսվեց դերերով, որոնք ներառում էին տվյալների ընդարձակ փոխազդեցություններ և հաճախորդների կառավարման լուծումներ:
Այս ձևավորման տարիներին Չիտրապրադան հայտնաբերել է տվյալների վրա հիմնված պատկերացումների ներուժը՝ հաճախորդների ներգրավվածությունը անհատականացնելու և նրանց կարիքները կանխատեսելու համար: Անդրադառնալով այս առանցքային պահին՝ նա կիսում է. «Ես հասկացա, որ տվյալների վրա հիմնված պատկերացումները կարող են վճռորոշ դեր խաղալ հաճախորդների կարիքները կանխատեսելու գործում՝ հանգեցնելով ավելի անհատականացված և արդյունավետ ներգրավվածության»:
Այս գիտակցումը ոչ միայն առաջնորդեց նրա մասնագիտական ուղին, այլև ազդեց նրա կրթական գործունեության վրա: Նա ավարտել է արհեստական ինտելեկտի և մեքենայական ուսուցման ասպիրանտուրան Օսթինի Տեխասի համալսարանի ՄաքՔոմբսի բիզնեսի դպրոցում, նա շարունակում է կատարելագործել իր փորձը: Տվյալների վերլուծությունը հաճախորդների գոհունակության հետ միաձուլելու տեսլականից առաջնորդվելով՝ Չիտրապրադան օգտագործում է իր լայնածավալ տեխնիկական նախապատմությունը՝ մշակելու լայնածավալ, բարձր արդյունավետությամբ լուծումներ, որոնք բավարարում են զարգացող CRM կարիքները:
Հասկանալով կանխատեսող վերլուծություն
Իր հիմքում կանխատեսող վերլուծությունը ներառում է պատմական տվյալների օգտագործումը ապագա արդյունքները կանխատեսելու համար: Այս մոտեցումը օգտագործում է մի շարք վիճակագրական տեխնիկա՝ ներառյալ տվյալների արդյունահանումը, մեքենայական ուսուցումը և կանխատեսող մոդելավորումը՝ ընթացիկ և պատմական փաստերը վերլուծելու համար՝ հնարավորություն տալով կազմակերպություններին կատարել տեղեկացված կանխատեսումներ ապագա իրադարձությունների վերաբերյալ: Ընկերություններն օգտագործում են այս պատկերացումները՝ կանխատեսելու հաճախորդների վարքագիծը և նախասիրությունները՝ դրանով իսկ հարմարեցնելով իրենց ծառայությունները՝ ապագա պահանջներին համապատասխան:
Չիտրապրադան, CRM-ի և տվյալների վերլուծության իր լայնածավալ ֆոնով, հակիրճ կերպով ընդհատում է գործընթացը: Ընկերությունները հավաքում են հաճախորդների տվյալները բազմաթիվ աղբյուրներից, ինչպիսիք են անցյալ գնումները, զննարկման պատմությունը և հաճախորդների սպասարկման հետ փոխգործակցությունը: Այս տվյալները սնվում են կանխատեսող մոդելների մեջ, որոնք օգտագործում են ալգորիթմներ՝ օրինաչափություններն ու միտումները բացահայտելու համար՝ օգնելով բիզնեսներին կանխատեսել ապագա հաճախորդների կարիքները կամ նախասիրությունները:
«Օրինակ, եթե հաճախորդը հաճախակի գնում է որոշակի տեսակի ապրանք», - նշում է Չիտրապրադհան, «մոդելը կարող է կանխատեսել, թե երբ նրանք կանեն իրենց հաջորդ գնումը և առաջարկեն նմանատիպ ապրանքներ, որոնք կարող են հետաքրքրվել»: CRM-ում կանխատեսող վերլուծության օգտակարությունը հսկայական է: Մանրակրկիտ վերլուծելով պատմական տվյալները՝ ընկերությունները կարող են մատնանշել հաճախորդների սեգմենտները, որոնք ցուցաբերում են հատուկ վարքագիծ, կանխատեսել պոտենցիալ անկում և նույնիսկ կանխատեսել մարքեթինգային արշավների հաջողության մակարդակը: Այս գործընթացը ներառում է մի քանի քայլ՝ տվյալների հավաքագրումից և մաքրումից մինչև բարդ ալգորիթմների կիրառում, որոնք տալիս են գործնական պատկերացումներ:
Հաճախորդների կարիքների և նախասիրությունների կանխատեսում
Կանխատեսող վերլուծությունը գերազանցում է հաճախորդների կարիքները զգալի ճշգրտությամբ կանխատեսելու հարցում: Վերլուծելով պատմական տվյալները՝ ձեռնարկությունները կարող են բացահայտել օրինաչափություններ և միտումներ, որոնք կանխատեսում են ապագա վարքագիծը: Այս տեխնիկան ներառում է տվյալների հավաքագրում տարբեր հպման կետերից, ինչպիսիք են անցյալ գնումները, առցանց զննարկման պատմությունը և հաճախորդների սպասարկման փոխազդեցությունները, և դրանք սնուցելով բարդ կանխատեսող մոդելներով: Այս մոդելները, որոնք գործում են մեքենայական ուսուցման ալգորիթմներով, այնուհետև պատկերացումներ են ստեղծում հաճախորդների հավանական նախասիրությունների և ապագա կարիքների վերաբերյալ:
Chitrapradha-ն օգտագործում է մի շարք տեխնիկա և գործիքներ այս կանխատեսումները իրականացնելու համար: Իր դերում նա օգտագործում է Salesforce-ի բնիկ արհեստական ինտելեկտի հնարավորությունները, ներառյալ Einstein GPT-ն, ավտոմատացնելու և կատարելագործելու հաճախորդների կարիքները կանխատեսելու գործընթացը: «Կանխատեսող վերլուծությունն օգնում է բիզնեսին կանխատեսել հաճախորդների կարիքներն ու նախասիրությունները՝ վերլուծելով պատմական տվյալները՝ բացահայտելու օրինաչափություններն ու միտումները, որոնք ցույց են տալիս ապագա վարքագիծը», - բացատրում է նա: Այս գործիքները հնարավորություն են տալիս իրական ժամանակի տվյալների մշակմանը և գործնական պատկերացումների ստեղծմանը, ինչը թույլ է տալիս բիզնեսին ավելի արդյունավետ ներգրավել հաճախորդներին: Վերլուծելով հաճախորդի գնումների օրինաչափությունները՝ կանխատեսող մոդելները կարող են կանխատեսել նրանց հաջորդ գնումը և առաջարկել հարակից ապրանքներ՝ բարձրացնելով հաճախորդների գոհունակությունն ու հավատարմությունը անհատական ներգրավվածության միջոցով:
Կանխատեսող մոդելներում ճշգրտության և հուսալիության ապահովում
Կանխատեսող վերլուծության մեջ մոդելների ճշգրտությունն ու հուսալիությունը առաջնային են: Chitrapradha-ն ընդգծում է բարձրորակ տվյալներից սկսելու կարևորությունը, որոնք կազմում են ցանկացած կանխատեսող մոդելի հիմքը: «Բարձրորակ տվյալները երաշխավորում են, որ կանխատեսող մոդելներն արտադրում են ճշգրիտ և գործնական պատկերացումներ, որոնք կարևոր են տեղեկացված բիզնես որոշումներ կայացնելու համար», - բացատրում է նա: Նա պաշտպանում է տվյալների կառավարման ամուր շրջանակը, որը ներառում է տվյալների կանոնավոր մաքրում, վավերացում և հարստացման գործընթացներ՝ սխալները, անհամապատասխանությունները և հնացած տեղեկատվությունը վերացնելու համար: Տվյալների հետևողական հավաքագրումը բոլոր հպման կետերում և կենտրոնացված պահեստավորումը նույնպես կարևոր են տվյալների սիլոսներից խուսափելու համար:
Հուսալի կանխատեսող մոդելների մշակումը չի դադարում բարձրորակ տվյալներով: Չիտրապրադան ուրվագծում է նախքան տեղակայումը խիստ փորձարկման և վավերացման անհրաժեշտությունը: Սա ներառում է մոդելների գործարկում պատմական տվյալների վրա՝ կանխատեսման ճշգրտությունը գնահատելու և անհրաժեշտ ճշգրտումներ կատարելու համար: Մոդելների շարունակական մոնիտորինգը և թարմացումը կարևոր են հաճախորդների վարքագծի և շուկայական պայմանների փոփոխության համար: Այս պրակտիկան ապահովում է, որ կանխատեսող մոդելները մնան հուսալի և արդյունավետ հաճախորդների վարքագծի և նախասիրությունների կանխատեսման համար:
Մարտահրավերներ և էթիկական նկատառումներ
CRM համակարգերում կանխատեսող վերլուծության ինտեգրման հիմնական մարտահրավերներից մեկը տվյալների որակի ապահովումն է: Chitrapradha-ն ընդգծում է, որ թերի կամ հնացած տվյալները կարող են վտանգել կանխատեսող մոդելի հուսալիությունը: «Եթե օգտագործված տվյալները թերի են, հնացած կամ ոչ ճշգրիտ, ապա կանխատեսող մոդելները կհանգեցնեն անվստահելի արդյունքների», - բացատրում է նա: Ձեռնարկությունները պետք է ներդրումներ կատարեն տվյալների կառավարման կայուն գործելաոճում, ներառյալ տվյալների կանոնավոր մաքրումը և վավերացումը:
Մեկ այլ կարևոր մարտահրավեր է կանխատեսող վերլուծությունների ինտեգրման բարդությունը գոյություն ունեցող CRM համակարգերի հետ: Ժառանգական ենթակառուցվածքները հաճախ չունեն ճկունություն, որն անհրաժեշտ է առաջադեմ վերլուծություններն անխափան կերպով ներառելու համար: Ընկերությունները պետք է ընտրեն հարմարվողական, մասշտաբային վերլուծական լուծումներ, որոնք սահուն կերպով ինտեգրվում են իրենց ներկայիս տեխնոլոգիական փաթեթին: Համապատասխան ուսուցումը և կանխատեսող վերլուծության շոշափելի օգուտների ընդգծումը կարող են նաև օգնել նվազեցնելու կազմակերպությունների ներսում փոփոխությունների դիմադրությունը:
Էթիկական տեսանկյունից, կանխատեսող վերլուծության օգտագործումը CRM համակարգերում առաջացնում է տվյալների գաղտնիության վերաբերյալ կարևոր մտահոգություններ: Կանխատեսող վերլուծությունը մեծապես հիմնված է հաճախորդների տվյալների հավաքագրման և վերլուծության վրա, ինչը հանգեցնում է տվյալների կառավարման և պաշտպանության խնդիրների: Ձեռնարկությունները պետք է զգուշությամբ նավարկեն այս էթիկական ջրերում՝ ապահովելով տվյալների պաշտպանության կանոնակարգերի համապատասխանությունը և հաճախորդների հետ տվյալների օգտագործման վերաբերյալ թափանցիկություն պահպանելով: Տվյալների չարաշահման ներուժը պահանջում է խիստ ներքին քաղաքականություն՝ պահպանելու էթիկական չափանիշները և խթանելու հաճախորդների վստահությունը:
Հաճախորդների բավարարվածության և հավատարմության հետևում
Հաճախորդների հետ հարաբերությունների կառավարման ոլորտում հաճախորդի բավարարվածության և հավատարմության քանակական գնահատումը շատ կարևոր է: «Հաճախորդների գոհունակությունը կարող է չափվել հարցումների, հետադարձ կապի ձևերի և զուտ խթանողի գնահատականների (NPS) միջոցով կանխատեսող վերլուծությունների իրականացումից առաջ և հետո», - բացատրում է Չիտրապրադան: Այս մոտեցումը բիզնեսին թույլ է տալիս հետևել իրական ժամանակի արձագանքներին և տրամադրություններին, այս միավորների տեղաշարժերով արժեքավոր պատկերացումներ են տալիս այն մասին, թե որքանով են կանխատեսող մոդելները բավարարում հաճախորդների կարիքները:
Գոհունակությունից բացի, հաճախորդի հավատարմությունը գնահատող չափանիշները հավասարապես կարևոր են: Հաճախորդների պահպանման դրույքաչափերը արտացոլում են շարունակական ներգրավվածությունը, մինչդեռ կրկնվող գնման դրույքաչափերը առաջարկում են պատկերացումներ հաճախորդների հետևողական վարքագծի վերաբերյալ: Վերլուծելով այս միտումները՝ ընկերությունները կարող են գնահատել, թե որքան արդյունավետ են իրենց կանխատեսող վերլուծական նախաձեռնությունները խթանում հաճախորդների ավելի ամուր կապերը և մեծացնում հավատարմությունը:
CRM-ում կանխատեսող վերլուծությունների ապագան
Չիտրապրադան նախատեսում է ապագա, որտեղ կանխատեսող վերլուծությունը նույնիսկ ավելի անբաժանելի դեր է խաղում CRM համակարգերում: Նա ակնկալում է իրական ժամանակի տվյալների մշակման առաջընթացներ, որոնք բիզնեսներին հնարավորություն են տալիս կանխատեսել և արձագանքել հաճախորդների կարիքներին գրեթե ակնթարթորեն:
Նայելով առաջ՝ Չիտրապրադան ընդգծում է. «Կանխատեսող վերլուծությունների ընդգրկումը այլ զարգացող տեխնոլոգիաների հետ, ինչպիսիք են արհեստական ինտելեկտը և իրերի ինտերնետը (IoT), հնարավորություն կտա հաճախորդների ավելի ամբողջական և անհատականացված փորձառություն ունենալ»: Տեխնոլոգիաների այս էվոլյուցիան ճանապարհ կհարթի CRM համակարգերի համար, որոնք ավելի հարմարեցված են, պատասխանատու և ի վիճակի են ապահովելու հաճախորդների ավելի մեծ գոհունակություն և հավատարմություն՝ ավելի ու ավելի ճշգրիտ կանխատեսումների միջոցով:
Հաճախորդների փորձի բարելավման համար կանխատեսող վերլուծությունների մեր ուսումնասիրությունը ընդգծում է տվյալների վրա հիմնված պատկերացումների զգալի ազդեցությունը: Հաճախորդների կարիքների կանխատեսումից մինչև ներգրավվածության ռազմավարությունների օպտիմալացում, կանխատեսող վերլուծությունները թույլ են տալիս ընկերություններին կապվել իրենց հաճախորդների հետ ավելի անհատական և արդյունավետ մակարդակով: Chitrapradha-ի աշխատանքը ցույց է տալիս այս գործիքների ներուժը՝ փոխակերպելու CRM համակարգերը և խթանելու հաճախորդների բավարարվածության և հավատարմության բարելավումները:
Բիզնեսների համար, որոնք մտածում են կանխատեսող վերլուծություն ընդունելու մասին, ուղերձը պարզ է. ներդրումները ոչ միայն տեխնոլոգիաների, այլ ավելի անհատականացված, պատասխանատու և արդյունավետ հաճախորդների հետ հարաբերությունների ռազմավարության մեջ են: Ինչպես ցույց է տալիս Չիտրապրադայի տեսլականը, կանխատեսող վերլուծության իրական ներուժը կայանում է նրանում, որ խթանում է հաճախորդների ավելի խորը կապերը և կայուն հավատարմությունը: Ապագան պայծառ է այն ընկերությունների համար, ովքեր ցանկանում են ընդունել այս պատկերացումները և այն հսկայական արժեքը, որը նրանք բերում են հաճախորդների փորձի կառավարմանը:
