پیش‌بینی آینده تجربه مشتری(CX)

مقدمه:

آینده تجربه مشتری Customer Experience یا (CX) به طور جدی به استفاده از سیستم‌های داده‌محور و پیش‌بینی‌کننده بستگی دارد. با پیشرفت تحلیل‌های پیش‌بینی‌گر، طراحی تجربه‌های عالی برای مشتریان راحت‌تر شده است. شرکت‌های پیشرو دیگر فقط به سیستم‌های نظرسنجی قدیمی متکی نیستند، بلکه اطلاعات مختلف از منابع گوناگون مثل مشتریان، امور مالی و عملیات را به صورت منظم جمع‌آوری می‌کنند.

این شرکت‌ها با استفاده از داده‌ها، رفتار مشتریان را پیش‌بینی می‌کنند، ارتباطشان را نزدیک‌تر می‌کنند، ایرادات و فرصت‌های جدید را سریع شناسایی می‌کنند و حتی مشکلات احتمالی در مسیر مشتری را قبل از بروز رفع می‌کنند. به این ترتیب خدماتی مثل جبران فوری تأخیر پرواز یا ارتباط proactive شرکت بیمه با مشتری ممکن می‌شود.

در آینده، برنامه‌های تجربه مشتری جامع، دقیق، پیش‌بینی‌گر و به وضوح به نتایج کسب‌وکار وابسته خواهند بود. گذر از شیوه‌های سنتی به این سیستم‌های نوین، برای شرکت‌هایی که زیرساخت و مهارت لازم دارند، مزایای زیادی به همراه می‌آورد. شرکت‌هایی که به روش‌های قدیمی ادامه دهند، به تدریج عقب می‌افتند.

 نواقص اندازه‌گیری سنتی تجربه مشتری (CX):

سیستم‌های قدیمی ارزیابی تجربه مشتری (CX) که بیشتر بر اساس نظرسنجی‌ها بنا شده‌اند، دیگر پاسخگوی نیازهای امروزی شرکت‌ها نیستند و در آینده با ورود تحلیل‌های پیش‌گویانه، این موضوع بهبود پیدا خواهد کرد. بسیاری از شرکت‌ها با اینکه سرمایه‌گذاری زیادی روی ابزارهای CX انجام داده‌اند، هنوز به روش‌های سنتی مثل نظرسنجی بسنده می‌کنند. این نظرسنجی‌ها برای پیگیری عملکرد برند و جمع‌آوری بازخورد پس از تعامل با مشتری استفاده می‌شود. اما مدیران ارشد بیشتر به این نتیجه رسیده‌اند که این مدل سنتی دیگر برای درک درست از تجربه مشتری کفایت نمی‌کند.

چهار مشکل اصلی در این رویکرد سنتی عبارتند از:

1. محدودیت: نظرسنجی‌ها معمولاً فقط بخش کوچکی (مثلاً ۷ درصد) از مشتریان را تحت پوشش قرار می‌دهند. به همین دلیل تصویر کاملی از وضعیت مشتریان به دست نمی‌آید و مدیران به نتایج این روش اطمینان کافی ندارند.

2. واکنشی بودن: این سیستم‌ها کاملاً گذشته‌نگر هستند و نمی‌توانند به موقع به مشکلات واکنش نشان دهند. در دنیای امروز که لازم است خیلی سریع به مسائل مشتری رسیدگی شود، این ضعف بیشتر دیده می‌شود.

3. ابهام: نظرسنجی‌ها معمولاً دلیل دقیق رضایت یا نارضایتی مشتری را مشخص نمی‌کنند. بنابراین تحلیل ریشه مشکلات با این روش دشوار است.

4. بدون تمرکز: اینکه ارتباط دقیقی بین نتایج نظرسنجی و میزان موفقیت مالی شرکت وجود داشته باشد، در بسیاری از مواقع مشخص نیست. به همین دلیل سازمان‌ها نمی‌توانند به درستی اثبات کنند که اقداماتشان چه تاثیری بر درآمد داشته است.(در مقاله "ارتباط بین cx و خلق ارزش" به این موضوع اشاره شده است)

چرا آینده CX است؟ پیشرفت چشمگیری در جمع‌آوری و تحلیل داده‌ها رخ داده است. در حالی که حوزه‌های دیگری مانند بازاریابی مدت‌هاست از این ظرفیت داده‌ها بهره گرفته‌اند، تجربه مشتری نیز حالا آماده چنین تحولی است. مدیران متوجه شده‌اند که شیوه‌های قدیمی مبتنی بر نظرسنجی، به خاطر نمونه‌گیری محدود، واکنشی بودن، مبهم بودن و نبود ارتباط مستقیم با نتایج کسب‌وکار، دیگر پاسخگوی نیازهای CX نیستند. بینش پیش‌بینی‌کننده دقیقاً این نقطه‌ضعف‌ها را برطرف می‌کند.

بینش پیش‌بینی‌کننده مشتری (آینده) چیست؟

بینش پیش‌بینی‌کننده مشتری یعنی استفاده از حجم وسیعی از داده‌های مربوط به ارتباطات، تراکنش‌ها، پروفایل‌ها، منابع ثالث و حتی داده‌های دستگاه‌های هوشمند(IoT) تا بتوانیم میزان رضایت و رفتار آینده مشتریان، مانند وفاداری یا ترک برند را پیش‌بینی کنیم. این رویکرد کاملاً متفاوت از سیستم‌های سنتی مبتنی بر پرسشنامه است که فقط بعد از وقوع اتفاقات، نظر مشتریان را می‌پرسند. اما این بینش را چگونه میتوان ایجاد کرد؟ این آینده با پلتفرمی ممکن می‌شود که سه عنصر اصلی دارد:

پلتفرم تجربه مشتری پیش‌بینی‌کننده: 

• دریاچه داده در سطح مشتری: پایه این کار، جمع‌آوری و ذخیره‌سازی جامع و به‌روز داده‌های مختلف درباره تمام مشتریان است؛ نه فقط نمونه‌ای محدود و یکباره مثل نظرسنجی‌ها. این امکان فهم بهتر تجربه و شناسایی دلایل اصلی نارضایتی را ممکن می‌سازد.

• امتیازهای پیش‌بینی‌کننده مشتری: با استفاده از هوش مصنوعی و تحلیل داده، برای هر مشتری امتیازهایی پیش‌بینی می‌شود که میزان رضایت، احتمال خرید مجدد، وفاداری و حتی هزینه خدمت‌رسانی را مشخص می‌کند. این امتیازها به مدیران کمک می‌کند تا تأثیر سرمایه‌گذاری‌های خود را روی CX و نتایج مالی، به‌طور مستقیم بسنجند.

• موتور اقدام و بینش: این جز، بینش‌ها و پیشنهادهای لحظه‌ای را از طریق ابزارهایی مثل CRM یا به کارکنان خط مقدم منتقل می‌کند تا بتوانند در لحظه و به‌شکل شخصی‌سازی شده واکنش نشان دهند؛ قابلیتی که در مدل‌های سنتی ممکن نبود.

این رویکرد، امکان تعامل نزدیک‌تر با مشتریان، پیش‌بینی رفتار آنان، شناسایی آسان‌تر مشکلات و فرصت‌ها، و اقدام مناسب و بموقع را فراهم می‌کند. شرکت‌ها با این روش می‌توانند وضعیت CX را دقیق‌تر بسنجند، برنامه‌ریزی راهبردی بهتری داشته باشند و اقدامات خود را مستقیماً به ارزش‌آفرینی و نتایج مالی متصل کنند. مثال‌هایی از صنایع مختلف نشان می‌دهد این رویکرد موفق شده است میزان رضایت را افزایش داده و ریزش مشتریان مهم را به‌شدت کاهش دهد.

چگونه به بینش پیش‌بینی‌کننده تغییر مسیر دهیم؟

حرکت به سمت استفاده از تحلیل‌های پیش‌بینانه در حوزه تجربه مشتری (CX) یک فرایند ساختاریافته است که هم به تغییرات فنی و فناوری نیاز دارد و هم به تحول سازمانی و تغییر نگرش‌ها. هرچند این تغییر یک‌شبه رخ نمی‌دهد و هنوز بسیاری از شرکت‌ها به نتایج نظرسنجی‌ها تکیه دارند، اما رهبران کسب‌وکار اکنون این فرصت را دارند که برنامه‌های تجربه مشتری خود را به مرحله بعدی وارد کنند. در مقاله چهار قدم کلیدی برای شروع موفق این تحول و حرکت به سمت بینش داده‌محور و اقدام سریع‌تر را معرفی شده است:

۱. تغییر نگرش و ذهنیت‌ها

• اولین قدم، ایجاد تغییرات در نگرش تیم‌های CX و مدیران است.

• برخی رهبران ممکن است ابتدا سیستم‌های پیش‌بینانه را متعلق به حوزه IT یا تیم داده‌ ببینند و خود را درگیر نکنند.

• اما نقش رهبر CX در حال تغییر است؛ اکنون مدیران CX باید همان‌قدر بر داده تمرکز کنند که قبلاً بر امتیازهای نظرسنجی تمرکز داشتند.

• لازم است فراتر و جسورانه‌تر فکر کنند، و به جای پرداختن سطحی به داده، برنامه‌ای سیستماتیک طراحی نمایند.

• همچنین باید دیدگاه‌ها را تغییر دهند تا CX تنها وابسته به بازاریابی نباشد، بلکه حوزه فناوری نیز نقش پررنگی در آن بیابد؛ مخصوصاً با توجه به رشد استفاده از تحلیل‌های پیش‌بینی در شرکت‌ها.

۲. حذف جزیره‌ای عمل کردن و ساخت تیم‌های بین‌وظیفه‌ای

• اکثر تیم‌های CX جدا و جزیره‌ای فعالیت می‌کنند؛ بنابراین برای آغاز این تحول، لازم است همکاری و ادغام بهتری با بخش‌های دیگر شکل گیرد.

• مالکیت داده‌ها معمولاً میان بخش‌هایی مانند عملیات، بازاریابی، مالی و فناوری توزیع شده است. گردهم آوردن مدیران ارشد این حوزه‌ها برای دسترسی موثر به داده‌ها ضروری است.

• جهت‌گیری و استراتژی را تیم CX تعریف می‌کند اما طراحی الگوریتم‌ها بر عهده تیم تحلیل داده خواهد بود.

• جلب حمایت و انگیزه تمامی ذینفعان کلید موفقیت و تعمیم دستاوردهاست.

• همکاری‌های قوی مانند مشارکت نزدیک تیم CX با بخش خدمات سازمان، می‌تواند حتی با محصولات اولیه به سرعت ارزش‌آفرینی و کارآمدی سیستم پیش‌بینانه را ثابت کند و توسعه آن را سرعت بخشد.

۳. شروع با داده‌های کلیدی و بهبود دقت به شکل تدریجی

• کیفیت و دسترسی به داده‌ها چالش رایجی است و بدون داده، این تحول غیرممکن می‌شود. خبر خوب این است که می‌توان حتی با داده‌های پایه و نه چندان کامل شروع کرد.

• گام نخست، جمع‌آوری داده‌های عملیاتی و مالی در سطح مشتریان حقیقی است، مانند پروفایل‌ها و نقاط تماس دیجیتال یا تلفنی.

• تیم‌ها باید یک دسته‌بندی دقیق از مسیرهای مشتری تهیه کنند تا عوامل احتمالی رضایت یا نارضایتی شناسایی شود.

• با گذشت زمان و تحلیل مدل‌های یادگیری ماشین، تیم‌ها متوجه خواهند شد کدام داده‌ها کافی یا ناقص‌اند و می‌توانند استراتژی جمع‌آوری داده را اصلاح کنند. در صورت نیاز از منابع داده‌ای جدید یا ابزارهای جدید (مانند سنسورهای IoT) بهره بگیرند.

• در نهایت داده‌‌هایی مثل چت، تماس، ایمیل، شبکه‌های اجتماعی، اپلیکیشن‌ها و دستگاه‌های هوشمند در این بستر یکپارچه خواهند شد.

• رعایت کامل اصول حریم خصوصی و امنیت داده، حذف اطلاعات شناسایی یا دسته‌بندی‌های آسیب‌پذیر، رمزگذاری داده‌ها و کنترل مداوم جهت جلوگیری از انحراف الگوریتم‌ها ضروری است و رهبران CX باید مسئولیت کامل حفاظت داده مشتری را بپذیرند.

۴. تمرکز بر موارد کاربردی با ارزش سریع و ملموس

• یکی از مهم‌ترین ویژگی‌های تحلیل پیش‌بینانه ارتباط دادن برنامه‌های CX به ارزش واقعی و قابل اندازه‌گیری است.

• در ابتدای مسیر، لازم است کاملاً مشخص باشد که این بینش‌ها کجا و چگونه استفاده خواهند شد و تمرکز روی چند مورد کاربردی باشد که بازگشت سریع و آشکار ایجاد ‌کند.

• کافی است چند فرصت اصلی یا نقاط دردناک در مسیرهای فعلی شناسایی شود و بررسی گردد که سامانه پیش‌بینانه چگونه می‌تواند با مداخلات مناسب بهبود ایجاد کند یا رفتار مشتری (مانند وفاداری، فروش متقابل یا کاهش هزینه خدمات‌رسانی) را تغییر دهد.

• برای مثال، شرکتی با کمک سامانه پیش‌بینانه خود توانست بودجه‌ای که برای جبران خسارات مشتریان ناراضی اختصاص داده بود ۲۵ درصد کمتر مصرف کند، چون به کمک الگوریتم‌ها دقیقاً مشتریان باارزش و ناراضی را شناسایی و هدف‌گذاری کرد.

• رهبران باید با این نمونه‌ها، حمایت سازمان و هیجان تیم را جلب کنند تا تحول با سرعت بیشتری رخ دهد.

در مجموع، این اقدامات نشان می‌دهد که تحول به سوی بینش‌های پیش‌بینانه نه‌تنها یک موضوع فناورانه، بلکه تحولی فرهنگی و ساختاری است که با تکیه بر داده‌ها و تحلیل‌ها می‌تواند ارزش تجاری آشکاری برای سازمان‌ها ایجاد کند. شرکت‌هایی که این مسیر را آغاز کنند، به سرعت برتری رقابتی قابل ملاحظه‌ای کسب خواهند کرد.

 ویژگی‌های تجربه مشتری در آینده

آینده تجربه مشتری یا CX توسط تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده متحول می‌شود و با برنامه‌هایی شناخته خواهد شد که کاملاً متفاوت از سیستم‌های سنتی مبتنی بر نظرسنجی هستند. مقاله به روشنی بیان می‌کند که "برنامه‌های CX آینده، جامع، پیش‌بین، دقیق و کاملاً مرتبط با نتایج کسب‌وکار خواهند بود". در ادامه هر یک از این ویژگی‌ها در قالب زبان ساده‌تر و با توجه به نقش تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده توضیح داده شده است:

• جامع (Holistic):
  آینده مدیریت تجربه مشتری از ابعاد محدود و ناکافی نظرسنجی‌های سنتی، که فقط بخش کوچکی از مشتریان را پوشش می‌دهند، فراتر می‌رود. به‌جای آن، شرکت‌ها از پلتفرم‌های هوشمند و داده‌محور استفاده می‌کنند که بر پایه بانک‌های اطلاعاتی بزرگ و پویا درباره کل مشتریان، در طول تمام مراحل سفر مشتری ایجاد شده‌اند. این داده‌ها نه تنها اطلاعات پایه مشتری، بلکه تعاملات مالی، عملیاتی، رفتار آنلاین و حتی داده‌های دستگاه‌های IoT را دربرمی‌گیرند تا تصویری فراگیر و واقعی از تجربه مشتری ساخته شود و محدودیت‌های نظرسنجی‌ها را رفع کند.

• پیش‌بین (Predictive):
  محور اصلی آینده CX، حرکت از تحلیل‌های واکنشی و گذشته‌نگر به سمت پیش‌بینی مسائل و نیازهای مشتریان است. این سیستم‌ها با کمک علم داده و الگوریتم‌های یادگیری ماشین، بر اساس داده‌های رفتار و تعامل مشتریان، احتمال رضایت، وفاداری یا حتی ریسک ریزش مشتریان را پیش‌بینی می‌کنند. نتیجه این روند، قابلیت اقدام پیشگیرانه و بجای شرکت‌هاست؛ مثلاً قبل از وقوع مشکل یا نارضایتی، اقدامات مناسب را انجام دهند یا منابع را هوشمندانه‌تر تخصیص دهند.

• دقیق (Precise):
  برخلاف نظرسنجی‌های کلی و گاهی مبهم که ابعاد دقیق مشکلات ریشه‌ای را مشخص نمی‌کنند، تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده با جزئیات فراوان، عوامل تأثیرگذار در تجربه مشتری را مشخص می‌کنند. بانک‌های جامع داده به رهبران CX امکان می‌دهد که دقیقاً علت و نقاط ضعف یا قوت هر بخش از سفر مشتری را بشناسند و برنامه‌های بهبود هدفمند ارائه کنند.

• ارتباط مستقیم با نتایج کسب‌وکار (Clearly tied to business outcomes):
  یکی از بزرگ‌ترین ضعف‌های روش‌های سنتی این بود که اثرگذاری سرمایه‌گذاری در CX به سختی قابل اندازه‌گیری و اثبات بود. اما در آینده، سیستم‌های پیش‌بینی‌کننده قادرند تأثیر مستقیم هر اقدام یا تصمیمCX را بر درآمد، وفاداری و کاهش هزینه‌ها به صورت دقیق اندازه‌گیری و قابل اثبات سازند. این شفافیت مالی باعث می‌شود که شرکت‌ها به راحتی بتوانند برای بهبود CX سرمایه‌گذاری کنند و مزایای رقابتی به دست آورند.

 مزایا برای پذیرندگان اولیه

شرکت‌هایی که زودتر از دیگران به استفاده از آنالیتیکس پیش‌بینی‌کننده در زمینه تجربه مشتری (CX) روی می‌آورند، سود قابل توجهی به‌دست خواهند آورد. این پیشگامان روشی بسیار بهتر از سیستم‌های سنتی مبتنی بر نظرسنجی ایجاد کرده‌اند، روش‌هایی که امروزه بیشتر سازمان‌ها به آن وابسته هستند اما برای نیازهای واقعی مشتریان ناکافی‌اند، چرا که با مشکلاتی مانند پاسخ‌دهی پایین مشتریان، تأخیر در جمع‌آوری داده‌ها، ابهام در کشف علل اصلی و دشواری در ارتباط دادن نتایج به سود مالی مواجه هستند.

• درک بهتر و پیش‌بینی قوی‌تر: سازمان‌هایی که سریع‌تر سراغ این رویکرد می‌روند، می‌توانند از حجم عظیم داده‌های در دسترس بیشترین بهره را ببرند. به‌جای اتکا به نمونه‌های محدود نظرسنجی (که معمولا فقط ۷ درصد مشتریان را پوشش می‌دهد)، با راه‌اندازی پلتفرم‌های تجربۀ مشتری داده‌محور و ساخت استخر داده کامل و پویا، تصویر دقیق‌تری از انتظارات و تجربیات مشتریان خود به‌دست می‌آورند. با استفاده از تحلیل‌های داده و الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند رضایت مشتری، رفتارهای آینده (مانند وفاداری یا ریزش) و ارزش هر مشتری را به‌درستی پیش‌بینی کنند، و به علت‌های اصلی مشکلات پی ببرند. چنین بینشی مزیت رقابتی قابل توجهی ایجاد می‌کند.

• اقدام پیش‌دستانه و بلادرنگ: سیستم‌های پیش‌بینی‌کننده، برخلاف نظرسنجی‌های سنتی که فقط وقایع گذشته را بررسی می‌کنند، امکان شناسایی چالش‌ها و فرصت‌های CX را در لحظه فراهم می‌کنند. این پلتفرم‌ها می‌توانند به کارمندان (یا حتی خود سیستم) اخطار دهند تا پیش از بروز مشکل در مسیر مشتری به سرعت واکنش نشان دهند، مثلاً هنگام تاخیر ارائه خدمات، به مشتریان خاص جبران بدهند یا سریعا با آن‌ها ارتباط بگیرند.

• ارتباط مستقیم با ارزش تجاری و بازگشت سرمایه: یکی از مهم‌ترین مزیت‌ها، توانایی این سیستم‌ها در پیوند دادن تجربه مشتری با سودآوری و ارزش کسب‌وکار است. با امتیازهای پیش‌بینی‌کننده برای هر مشتری، رهبران CX می‌توانند به‌روشنی بازگشت سرمایه اقدامات خود را بسنجند و درک کنند که هر سرمایه‌گذاری CX تا چه اندازه به نتایج مالی بهتر ختم می‌شود. بسیاری از شرکت‌ها با استفاده اولیه از این سیستم‌ها توانسته‌اند به سرعت نتایج مالی را بهبود دهند، وفاداری مشتری را افزایش دهند یا هزینه‌های خدمات‌رسانی را به طرز محسوسی کاهش دهند.

• بهبود تصمیم‌گیری راهبردی و عملیاتی: پروژه‌های CX مبتنی بر تحلیل پیش‌بینی‌کننده، دید کاملاً شفاف و عددی از عوامل کلیدی موفقیت به رهبران می‌دهند تا بدانند چه عواملی واقعاً موجب رضایت یا عدم رضایت مشتری شده‌اند و سرمایه و انرژی خود را دقیقاً در جایی صرف کنند که بیشترین اثر را دارد.

• تقویت موقعیت رقابتی: در نهایت، شرکت‌هایی که ورودی داده‌ها و اقدامات خود را مبتنی بر تحلیل و بینش پیش‌بینی‌کننده می‌کنند، فاصله قابل توجهی از رقبا خواهند گرفت و رقبا مجبور به تلاش جبران عقب‌ماندگی خواهند بود. همچنین رعایت استانداردهای حفاظت از داده‌ها (که لازمه این سیستم‌هاست) خود می‌تواند نقطه قوتی در بازار باشد.

مثال‌های ذکرشده در منابع نشان می‌دهد این رویکردها در عمل چقدر می‌توانند موثر باشند، مثلاً یک شرکت کارت اعتباری با این روش توانست هزینه‌های عملیاتی را کاهش دهد، یک بیمه‌گر با دیجیتالی کردن هوشمند مسیر مشتریان، بهره‌وری و پذیرش خدمات الکترونیک را افزایش داد و یک شرکت هواپیمایی با پیش‌بینی رفتار و رضایت مشتریان خاص توانست تا ۸۰۰ درصد رضایت مشتریان کلیدی و ۶۰ درصد کاهش ریزش در آن‌ها را تجربه کند.

مجموعاً، تجربه این شرکت‌های پیشگام نشان می‌دهد حرکت زودهنگام به سوی تحلیل پیش‌بینی‌کننده در تجربه مشتری، می‌تواند ارزش‌افزوده‌ای چشمگیر هم برای مشتری و هم برای کسب‌وکار به ارمغان بیاورد.

منابع ضروری تجربه مشتری در آینده

منظور از "منابع" در بحث آینده تجربه مشتری (CX) و تحلیل پیش‌بینانه، بیشتر به انواع مختلف داده‌هایی اشاره دارد که برای ساخت این سیستم‌های نوین ضروری هستند. باید از داده‌های محدود نظرسنجی عبور کرد و طیف وسیعی از منابع داده را برای ساخت پایگاه داده کامل در سطح مشتری به کار گرفت. این منابع داده شامل موارد زیر است:

• داده‌های داخلی: اطلاعات مربوط به تعاملات مشتری (چه دیجیتال و چه غیر دیجیتال)، تراکنش‌ها، پروفایل مشتریان، داده‌های مالی و عملیاتی، تکرار تماس‌ها، مدت زمان عملیات و تغییر کانال‌ها.

• داده‌های ثالث: مجموعه داده‌هایی که در مورد نگرش‌ها، رفتار خرید و ترجیحات مشتری و فعالیت‌های دیجیتالی مانند رفتار در شبکه‌های اجتماعی فراهم هستند. شرکت‌ها حتی می‌توانند به خرید داده‌های جدید، مانند داده‌های اعتباری، فکر کنند.

• داده‌های اینترنت اشیا (IoT): اطلاعات جدیدی که توسط دستگاه‌های متصل مثل سنسورها درباره وضعیت سلامت، احساسات یا موقعیت مکانی مشتری‌ها تولید می‌شود.

• داده‌های سفر مشتری: داده‌هایی که در طی مسیر تعامل مشتری جمع‌آوری می‌شود، مانند اطلاعات چت، تماس‌ها، ایمیل‌ها و اپلیکیشن‌ها. در یک مثال به "دریاچه سفر" اشاره شده که اطلاعات را بین سامانه‌های بازاریابی، عملیات، فروش و دیجیتال همگام می‌کند.

• عوامل جزئی‌تر: مثل داده‌هایی درباره نحوه برخورد شرکت با نتایج منفی و نوع ارتباط با مشتری در مراحل مختلف.

• داده‌های موجود در سیستم‌های داخلی بازاریابی، عملیات، فروش و دیجیتال.

نکته مهم دیگر این است که جمع‌آوری، ذخیره و استفاده از این داده‌ها باید با بهترین استانداردهای امنیت و حفظ حریم خصوصی هماهنگ باشد. اصول حفاظت از داده مشتری حتی می‌تواند به مزیت رقابتی برای شرکت‌ها تبدیل شود. همه این منابع داده غالباً در یک بستر ابری ذخیره و پردازش می‌شوند تا یک مجموعه داده پویا و متصل در سطح هر مشتری ایجاد شود.

علاوه بر تنوع منابع داده، یک لایه API در این پلتفرم پیش‌بین CX به عنوان "منبع حقیقت" عمل می‌کند و موتورهای پیشنهاد‌دهنده را بر اساس داده‌ها و امتیازات پیش‌بینی مشتری تغذیه می‌کند.

از زاویه دیگر، منابع فرصت‌ها و چالش‌ها نیز اهمیت دارند؛ شرکت‌هایی که به سوی سیستم‌های داده‌محور حرکت می‌کنند باید بتوانند منابع اصلی فرصت‌ها یا نقاط درد موجود در سفر مشتری را شناسایی کنند تا مدل‌های پیش‌بین واقعاً بر وفاداری، هزینه خدمات، فروش متقاطع یا افزایش فروش تأثیر بگذارند.

در مجموع، موفقیت در آینده تجربه مشتری بر پایه استفاده گسترده و هوشمندانه از مجموعه وسیع و متنوعی از منابع داده استوار است. عبور از نمونه‌گیری محدود نظرسنجی‌ها، شرکت‌ها را به بینشی عمیق‌تر، قابلیت پیش‌بینی بهتر و ارتباط روشن‌تر میان تلاش‌های CX و نتایج واقعی تجاری مجهز می‌سازد.

جمع بندی

در کل، آینده تجربه مشتری به سوی سیستمی حرکت می‌کند که به‌جای اتکا به نظرسنجی‌های محدود و واکنشی، بر پایه داده‌های دقیق و تحلیل‌های پیش‌بینی‌گر استوار بوده و ارزش بیشتری برای کسب‌وکار و مشتری خلق می‌کند؛ مسیری که البته نیازمند تلاش و تغییر است، اما مزایای رقابتی قابل توجهی به همراه دارد.