Clientes são o combustível das empresas. Existem inúmeros formas de contato entre os clientes e a empresa, que geralmente passam por sistemas de gerenciamento independentes, o que gera perda de informações.
Estamos falando de todas as interações que temos com os clientes, desde antes deles se tornarem clientes - um prospect - passando pelos pontos de contato - engajamento - até o momento que eles nos deixam - churn.
Já parou para pensar na quantidade de dados e lições aprendidas que existem nessa jornada e que ficam espalhadas nos diferentes sistemas? Como você está fazendo para tirar insights disso?
A intenção não é capturar todas as jornadas possíveis do cliente - e são muitas! - mas entender as jornadas campeãs, respeitando as peculiaridades de cada cliente, e os momentos ideais para oferecer algum produto novo e adequado, entender como otimizar sua felicidade e como torná-lo um entusiasta do seu produto.
Estamos falando de ajudar na decisão e entender os porquês. Tanto na aquisição, na lealdade à marca quanto no aumento de valor dele ao longo do tempo (LTV). Ou seja, não apenas apresentar informações em um painel, mas ser presente com inteligência de recomendações, agrupamentos e influenciar na decisão.
Quer entender de forma orientada a dados a jornada do seu cliente de forma compreensiva e em tempo real? Venha conosco para gerar ações efetivas em escala.
Tenha uma visão geral de performance e melhorias da jornada do cliente graças às recomendações feitas.
Veja os resultados de vendas por setores e recomendação de ações baseadas em atividades do cliente.
Aqui você pode ver a performance de campanhas e vendas anteriores de produtos em municípios.
Tenha também listas de recomendações de clientes na base que se beneficiariam desse mesmo tipo de produto.
Usando o enriquecimento de dados através da RFB, criamos uma lista de potenciais clientes fora da base da empresa
Esses dados podem ser exportados para iniciar uma campanha de marketing e aumentar a boca do funil da empresa.
Pesquise por clientes específicos e tenha um histórico detalhado sobre ele.
A análise histórica mostra todas as interações entre você e esse cliente e as vendas bem sucedidas.
Na recomendação, você pode ver o perfil de comportamento desse cliente em comparação a outros clientes similares e obter uma lista de produtos com maior potencial de compra, baseados no histórico analítico e nos padrões de compras de outros.
Dessa vez focando em regiões do estado e como foram as atividades de engajamento com produtos e temas anteriores. Consumo é local, online? De que tipo de produto?
Além disso, recomendamos que produtos são mais interessantes para serem lançados em uma determinada cidade.