那么從哪里開(kāi)始呢？首先，我們需要良好的參與度。當前，最常用的敬業(yè)度衡量指標是凈推薦分數（NPS），但NPS只是對客戶(hù)的即時(shí)衡量。不能全面了解他們對所購買(mǎi)品牌和產(chǎn)品的承諾。理想情況下，承諾要以他們未來(lái)可能的購買(mǎi)金額來(lái)衡量。
最新的面向對象的AI和強化學(xué)習建模為營(yíng)銷(xiāo)人員提供了一種方法，可以建立全面的衡量品牌和產(chǎn)品承諾的方法，這些方法可以從供應商積累的有關(guān)客戶(hù)旅程的所有數字記錄數據中獲取，這些數據包括購買(mǎi)交易，營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)，保修，召回，服務(wù)事件，互聯(lián)網(wǎng)的外部事件，例如社交媒體，甚至是宏觀(guān)經(jīng)濟事件。每位客戶(hù)在一次客戶(hù)旅程中匯總所有數據，并通過(guò)最新的專(zhuān)利AI技術(shù)進(jìn)行處理。
魔術(shù)在于，衡量品牌承諾和參與度只是第一步。營(yíng)銷(xiāo)人員可以將其用作客戶(hù)體驗最重要方面的關(guān)鍵變量--我們在上面概述的客戶(hù)成功--大量銷(xiāo)售給參與的客戶(hù)--但是銷(xiāo)售什么產(chǎn)品以及何時(shí)提供呢？他們可以做些什么來(lái)推動(dòng)這一進(jìn)程呢？我們可以在正確的時(shí)間提供正確的報價(jià)嗎？以及如何提供該報價(jià)？
智能手機和互聯(lián)網(wǎng)已使每個(gè)人都加快了速度。越來(lái)越多的供應商不得不以客戶(hù)和互聯(lián)網(wǎng)的速度工作。您的客戶(hù)剛從一家有競爭力的供應商那里購買(mǎi)了商品，他們在上下班途中就在手機上收到了報價(jià)并進(jìn)行了調查。
如果我們不能以客戶(hù)的速度前進(jìn)，我們將被拋在后面。不幸的是，衡量給定時(shí)間點(diǎn)的客戶(hù)體驗的NPS必須等待可能在數月或數年后發(fā)生的另一種交互。同時(shí)，我們不能每天或每周要求客戶(hù)填寫(xiě)NPS記分卡，他們只會(huì )停止回答或不再閱讀我們的電子郵件。
美元和美分
讓我們回到以美元和美分為單位的衡量指標，動(dòng)態(tài)衡量并確定供應商想要跟蹤的結果。如果客戶(hù)以50，000美元的價(jià)格購買(mǎi)了輛車(chē)，我們希望了解客戶(hù)的每一次互動(dòng)，從營(yíng)銷(xiāo)到保修索賠再到服務(wù)保養。換句話(huà)說(shuō)，所有可能導致客戶(hù)增加或減少從我們這里購買(mǎi)另一輛車(chē)的傾向的事件都要了解；以及高于或低于其原始起點(diǎn)或價(jià)格的價(jià)格點(diǎn)。
如今可用的數據使分析每個(gè)接觸點(diǎn)成為可能，而不僅僅是依靠調查結果。客戶(hù)可能與供應商有數百個(gè)接觸點(diǎn)，但從不填寫(xiě)任何調查問(wèn)卷。從營(yíng)銷(xiāo)到銷(xiāo)售再到支持的更多接觸點(diǎn)，越多效果越好。使用復雜的AI和機器學(xué)習模型來(lái)理解和獲得客戶(hù)承諾正在改變企業(yè)現在或應該如何與客戶(hù)進(jìn)行交互的方式。
這些模型不僅可以衡量，而且現在可以更進(jìn)一步，并推薦營(yíng)銷(xiāo)團隊應與客戶(hù)一起采取的下一個(gè)最佳操作（“NBAs--next best actions”）。每個(gè)客戶(hù)一次一個(gè)結果，根據典型的人口統計信息將成千上萬(wàn)的客戶(hù)匯總在一起。取而代之的是，我們可以認識個(gè)人客戶(hù)，他們被視為個(gè)人并被重視。NBA可以提供極大的幫助，并且可以以數據的速度移動(dòng)，從而為客戶(hù)提供更具針對性的報價(jià)，交易或行動(dòng)。
同樣，目標位置已移動(dòng)。現在，基于使用傳統“基于規則”或“Ai-Lite”技術(shù)的系統的NBAs已過(guò)時(shí)。三年前是很久以前。現在，營(yíng)銷(xiāo)人員可以使用最新的強化學(xué)習技術(shù)來(lái)制作NBAs，對比賽進(jìn)行定時(shí)和評估。甚至允許您包括進(jìn)來(lái)各種事件的利潤，以獲取毛利潤和凈利潤。
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作者：讓·貝朗厄爾（Jean Belanger）
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