Koncept koji omogućava sveobuhvatnu analizu i individualni pristup kupcima, nazvan je „360° pogled na klijenta“.

Kada se nalazite na strani potrošača, sigurno je da ćete biti zasipani najrazličitijim ponudama na mnogobrojnim kanalima koje koristite. Iz svake kategorije proizvoda ili usluga koji priželjkujete, asortiman je više nego bogat. Često ne postoje ni neke naročite razlike, pa odluka, koju na kraju treba da donesete, često može da bude zasnovana i samo na dobro osmišljenoj prezentaciji.

Kada se nalazite na strani ponuđača, ovo more raznih ponuda otežava borbu za svakog novog ili zadržavanje postojećih klijenata.
Kao firma, koja ima sijaset proizvoda i usluga da ponudi, pogledaćemo iz tog ugla, gde nam je glavni zadatak da pridobijemo i zadržimo klijente. Da biste ih pridobili, danas je više nego ikad potrebno da im se obratite na način sa kojim mogu da se identifikuju. Da biste to mogli efikasno da uradite, potreban vam je dobar alat. On treba da vam omogući da prikupite najraznovrsnije informacije o klijentima i onda da ih obradite tako da obezbede dobru osnovu za kreiranje personalizovanih kampanja.

Koncept koji omogućava sveobuhvatnu analizu i individualni pristup kupcima, nazvan je „360° pogled na klijenta“.

Pored CRM softverskih paketa, koji predstavljaju osnovni alat za upravljanje odnosima sa klijentima, kompanije u sprovođenju koncepta „360° pogled na klijenta“, sve više koriste alate za praćenje društvenih mreža i alate prediktivne analitike. Neophodno je da ovi alati budu integrisani da bi podaci bili tačni, aktuelni i da nema dupliranja.

Informacije koje se razmenjuju putem interneta, a pre svega putem društvenih mreža, omogućavaju da se dobije jedan vrlo detaljan uvid u ponašanje klijenata. Uz pomoć prediktivne analitike definišu se personalizovane marketing strategije i kampanje sa oglasnim porukama koje će odgovarati specifičnostima potencijalnih i postojećih kupaca.

Prediktivna analitika i proces učenja (machine learning) omogućavaju kreiranje sledeće najbolje ponude (next best offer) i sledeće najbolje akcije (next best action). Korišćenjem složenih matematičkih i statističkih metoda za sve događaje i interakcije korisnika, izračunava se verovatnoća ishoda budućih aktivnosti. Sistem detektuje obrazac i daje preporuku za formiranje odnosa sa konkretnim klijentom ili segmentom. Kada određeni kupci pozitivno odreaguju na neku ponudu, ona se brzo i jednostavno može plasirati i drugim klijentima. Sa svakim prihvatanjem ili odbijanjem, sistem ažurira i prilagođava algoritam.

Segmentacija klijenata je u suštini najbolja praksa u upravljanju odnosima sa klijentima. Koncept 360° pogled na klijenta propisuje svrstavanje klijenata određenom segmentu, kako bi se raspodelili odgovarajući resursi u zavisnosti koliko klijent doprinosi profitabilnosti kompanije. Poslovne procese unutar kompanije moguće je tako urediti da, npr. klijenti sa malom profitabilnošću, ili čak sa negativnom profitabilnošću, budu preusmereni na samo-usluživanje (self service). Ovakav pristup daje alternativu da se kroz smanjenje troškova za pružanje usluga ovim klijentima oni ipak zadrže i da se ne prekine saradnja.

Koncept 360° pogled na klijenta predstavlja sveobuhvatan evidencioni profil korisnika, koji obuhvata prikupljanje nekoliko grupa (segmenata) podataka o klijentima u cilju razumevanja onoga što je važno za klijente. Prvi, uobičajeni skup podataka, koji su se do skoro najvećim delom koristili za definisanje marketinških kampanja, su demografski podaci. Danas to više nije dovoljno.

Kompanije su svesne da u njihovim glavnim (core) sistemima i na društvenim mrežama postoje mnogo raznovrsniji podaci kojima se mogu obogaćivati evidencioni profili. Podaci o finansijskim transakcijama, prodaji, frekvenciji kupovina i troškovima su prvi sledeći skup koji se priključuje analizi, nakon čega se mogu dodati i podaci o pritužbama i žalbama prikupljeni iz baza kontakt centara. Na ovaj način detaljnije se profiliše način komunikacije sa svakim klijentom.

Pored transakcionih podataka dodatno su insteresantni i podaci iz okruženja klijenta, koji mogu značajno da upute na njegove buduće aktivnosti i interesovanja. Podaci o obrazovanju, zanimanju, broju članova domaćinstva i ukupnim prihodima mogu da prošire polje za kampanje i na članove porodice, ili druge članove grupa kojima pripada, pa se tako otvara mogućnost definisanja preciznijih kampanja prema klijentima.

Podaci koji se prikupljaju sa interneta govore o tome šta pojedinac voli, želi i za šta je zainteresovan, pa bez sumnje više govore o klijentima od finansijskih i drugih istorijskih podataka. Pored toga što su najkorisniji u isto vreme su i najizazovniji za korišćenje zato što se trendovi ponašanja brzo menjaju pa ih je potrebno stalno pratiti kako bi kampanje i prodajne aktivnosti bile dovoljno dobro prilagođene i aktuelne. Ovako dopunjeni evidencioni profili unapređuju segmentaciju kupaca i doprinose jačanju njihove lojalnosti.

Kada je u segmentaciju klijenata uključena kombinacija demografskih, transakcionih, podataka iz okruženja i podataka sa društvenih mreža, kompanije mogu značajno da unaprede svoje poslovanje kroz unapređenje odnosa sa najvrednijim kupcima. Takođe, dobijaju fleksibilnost pri usklađivanju poruka, proizvoda i usluga sa interesovanjima klijenata. Tako bolje razumeju očekivanja i sklonosti klijenata.

Stiče se utisak da ovaj „Veliki Brat“, koji vidi sve, ipak nije tako loš, složićete se? Sve podatke koje je pronašao o vašoj pasiji – kupovini, iskoristio je da vam pomogne u odluci svaki sledeći put kad provučete karticu, jer ćete kupiti ono što prija vašem karakteru.