Le nuove funzionalità consentono al advertising di visualizzare i percorsi dei clienti, simulare in anticipo l’impatto delle nuove campagne e coinvolgere i clienti con i contenuti più adatti
Teradata (NYSE: TDC), la società chief nelle soluzioni per analytics, ha annunciato oggi diversi perfezionamenti alla sua Buyer Journey Resolution che permetterà al advertising delle aziende un accesso più facile agli analytics, alle visualizzazioni dinamiche, al machine studying e alle simulazioni predittive. La maggior parte delle aziende fatica a capire il buyer journey dei propri clienti, e ancor meno è capace di gestirli attivamente. Questo aggiornamento, che combina l’esperienza di Teradata nell’integrazione dei dati, nell’superior analytics e nella gestione multicanale delle interazioni, aumenta la capacità del advertising di trattare ogni cliente come un individuo aumentando i tassi di risposta, riducendo quelli di abbandono e garantendo una maggiore soddisfazione del cliente.
I clienti si aspettano un’esperienza personalizzata e pertinente attraverso tutti i canali – siano essi digitali, mobili o sul punto vendita. Uno studio condotto da Gartner indica che “entro il 2018, le aziende che avranno pienamente investito nella personalizzazione on-line venderanno oltre il 30% in più rispetto a quelle aziende che non l’avranno fatto.” Tuttavia, con la complessità del canale che aumenta in modo sempre più marcato e i clienti che interagiscono in modi sempre più numerosi e attraverso più dispositivi, è difficile per le aziende capire, guidare e ottimizzare la buyer journey che spesso coinvolge miliardi di interazioni per milioni di clienti. Teradata fornisce alle aziende una piattaforma flessibile e scalabile per analytics multi genere e per la gestione delle interazioni multi-canale in tempo reale.
“Puntiamo advert aiutare le imprese a crescere attraverso l’aumento delle vendite, la riduzione del tasso di abbandono e il miglioramento della soddisfazione del cliente. In questa versione della Buyer Journey mettiamo a disposizione del advertising più analytics per realizzare una comprensione più dettagliata delle esperienze dei loro clienti e quindi in modo proattivo ottimizzare la buyer journey correlato,” ha detto Dan Harrington, Govt Vice President, Consulting & Assist Companies di Teradata. “La nostra soluzione unisce tutta la tecnologia necessaria con l’esperienza consulenziale per un più rapido time-to-market. Con Teradata le aziende riescono advert avere un hub completo per la buyer journey, senza dover raffazzonare una soluzione usando fornitori diversi”.
“Coinvolgere i clienti è diventato più complesso, costoso e problematico per la molteplicità di canali, tecnologie, applicazioni analitiche e per la pressione della concorrenza”, ha detto Suzanne Smith, direttore Enterprise Analytics di Lowe Firms, Inc. “Ma stiamo facendo buoni progressi grazie alla grande esperienza dei consulenti Teradata che ci stanno aiutando a scoprire, guidare e ottimizzare la buyer journey e aumentare così il ritorno sul advertising.”
La Buyer Journey Resolution di Teradata aiuta le aziende a comprendere e ottimizzare l’esperienza di ogni cliente nel corso del tempo, attraverso tutti i canali e i punti di contatto, in tempo reale. Se il advertising dispone di questa visione olistica, degli perception analitici corretti e di automatismi incorporati, allora potrà eseguire migliaia di campagne multi-canale in contemporanea e individualizzate senza dover aumentare l’organico.
Le nuove funzionalità generano risultati più velocemente, sono facili da implementare e migliorano l’esperienza degli utenti.
- Gli analytics integrati per il percorso del cliente offrono una migliore comprensione del buyer journey e sono un punto di ingresso ideale per entrare in contatto con loro.
Il advertising può utilizzare questa funzionalità per raggiungere i clienti in un momento specifico – come advert esempio durante la decisione di abbandono – con offerte personalizzate per influenzarne le decisioni e ottenere i risultati desiderati. - Le visualizzazioni relative alla comunicazione mostrano come si comportano i clienti quando sono oggetto di una campagna multi-step, e premettono al advertising di valutare i fattori che determinano la decisione di accettare o declinare l’offerta. I parametri possono essere raffinati per migliorare le prestazioni del advertising.
- Le visualizzazioni relative ai modelli di auto-apprendimento mostrano la relazione tra gli attributi del cliente (età, reddito, fase di vita, eventi di vita, and so on.) e tassi di risposta. Questo aiuta il advertising a comprendere quale sia il profilo cliente con più probabilità di risposta positiva a un’offerta e pianificare così la comunicazione.
- La simulazione di un’offerta in tempo reale fornisce al advertising la capacità predittiva di vedere l’impatto di un nuovo messaggio, una nuova offerta o strategia sulle campagne esistenti. Comprendendo l’impatto sul numero di clienti oggetto dell’azione e, in definitiva il potenziale di risposta, il advertising può dare vita a campagne più efficaci, ottimizzando la strategia di offerta.
- La funzionalità “Convey your individual mannequin rating” permette al advertising di inserire modelli di punteggio generati internamente o di terze parti nella logica di arbitrato di modelli di auto-apprendimento per ottimizzare il messaggio per un dato cliente, senza sprecare così il lavoro fatto in precedenza.
Oltre alla tecnologia chief del settore, Teradata offre anche risorse di consulenza per garantire alle aziende di riuscire a realizzare queste funzionalità, in modo rapido ed al giusto prezzo, per ottenere un valore di enterprise superiore. I consulenti Teradata sono professionisti esperti di superior analytics e di advertising che hanno ricoperto posizioni manageriali in aziende di primo piano in diversi settori. Orientato al enterprise e indifferente alla tecnologia utilizzata, il nostro staff fornisce soluzioni specifiche per ogni cliente a livello di dati, strumenti ed esigenze organizzative.
La Buyer Journey Resolution di Teradata è già disponibile in tutto il mondo. Le nuove funzionalità inizieranno a essere disponibili a partire da Q2 2017 con tutte le caratteristiche implementate entro giugno 2017.
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