Vista panoramica a 360° | società

MOB: Sig. Falman, perché un database completo non è abbastanza spesso per rivolgersi a potenziali nuovi clienti?
Daniel Fahlmann: Se questo non è collegato ad altre informazioni, il database completo fornisce solo una vista dettagliata. Tuttavia, ciò che è interessante sono le relazioni tra nuovi clienti, casi d’uso, richieste di supporto, interesse per eventi, risoluzione del contratto, ecc., che spesso non sono chiare a prima vista. È quindi necessario raccogliere questa varietà di informazioni sparse per creare una vista a 360 gradi. Perché meglio l’azienda conosce i suoi (potenziali) clienti, più personale sarà l’indirizzo.

MOB: Qual è il problema più comune con l’email marketing?
Valman: Le aziende spesso impostano le loro campagne di marketing su una scala molto ampia. Questo crea enormi sprechi. Grazie alla digitalizzazione, ci sono sufficienti opportunità per rivolgersi in modo specifico a gruppi target al fine di aumentare il tasso di successo nell’acquisizione di nuovi clienti. Per il successo a lungo termine dell’azienda, anche l’interesse per i clienti esistenti gioca un ruolo importante. Qui è importante identificare in anticipo le tendenze per identificare le possibilità di acquisto e vendita e, soprattutto, stabilire fatti concreti sul tema del “ritorno dell’investimento” e dei casi aziendali reali. Questo è fondamentale per raggiungere una fedeltà sostenibile dei clienti, soprattutto nello spazio B2B.

Questo è un articolo della nostra edizione 11-12 / 2021. Richiedi un abbonamento di prova gratuito.

Mob: Come fai a conoscere i clienti di domani?
Valman: La risposta è molto chiara: attraverso la valutazione intelligente dei dati. Come accennato, le informazioni generali e di collegamento sono importanti. Di solito ci sono abbastanza dati in ogni azienda, ma devono essere usati per identificare e riempire i punti ciechi. Invece, il problema è che le aziende non ne fanno un uso sufficiente, soprattutto perché mancano delle conoscenze (esperti) e delle risorse (tempo) per analizzare così tante informazioni. Qui vengono utilizzati sistemi di gestione della conoscenza intelligenti come Insight Engines – sistemi basati sull’intelligenza artificiale. Sei in grado di analizzare e correlare grandi quantità di dati da diverse fonti, estraendo informazioni rilevanti e rendendole disponibili quando necessario. Per fare ciò, combinano metodi del campo dell’intelligenza artificiale (AI) con potenti funzioni di ricerca aziendale.

Mob: Puoi spiegare il ruolo dell’IA in modo più dettagliato?
Valman: In questo contesto, l’IA supporta principalmente l’elaborazione rapida di enormi quantità di dati, nonché la loro analisi e riconoscimento di modelli. L’apprendimento automatico e le reti neurali sono tra i capisaldi più importanti. Queste tecnologie consentono alle aziende di comprendere meglio i dati dei clienti. Collega i set di dati esistenti e crea quindi una visione completa a 360 gradi di un argomento correlato. Invece di compilare e aggiornare le tabelle di Excel, le soluzioni basate sull’intelligenza artificiale, ad esempio, mostrano le relazioni tra nuovi clienti, prodotti e clienti esistenti. Integrando fonti esterne generali come reti professionali, è possibile identificare nuovi contatti. Il reparto vendite utilizza questo collegamento intelligente per acquisire clienti nuovi ed esistenti e aiuta i team di marketing a ricavare informazioni pertinenti e fruibili. Un altro punto importante è il dialogo naturale, durante la ricerca tra l’enorme quantità di dati non vogliamo solo una risposta precisa alla domanda, ma anche tutte le altre informazioni che possono essere rilevanti per l’utente. Questo è il motivo per cui anche le tecniche di elaborazione del linguaggio naturale come l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) o la comprensione del linguaggio naturale (NLU) svolgono un ruolo cruciale.

Fonte immagine: Mindbreeze