Már nem terra incognita

A globális kiskereskedelem sokak szerint olyan, mint a régi korok világtérképe: tele van fehér foltokkal. Eddig talán így is volt. A kiskereskedelmi cégek óriási összegeket költenek annak kitalálására, hogy mit akarnak ügyfeleik, s miként fognak viselkedni a jövőben. Ráadásul ebben a szegmensben élesebb a verseny, mint valaha. Ha azt vesszük, hogy az ügyfelek egyre igényesebbek lesznek, a kiskereskedők csakhamar még kényelmetlenebb helyzetbe kerülnek.

Információs kincsesláda

A jó hír az, hogy a kiskereskedelmi cégek valóságos információs kincsesládán ülnek, azaz azon a tranzakciósadat-halmazon, amelyet a vevőkkel való kapcsolattartás során gyűjtöttek össze. A rossz hír viszont az, hogy az elszigetelt adatok mindaddig értelmetlen bitek maradnak, amíg össze nem kapcsolják, ügyfél-intelligenciává nem alakítják őket.

E láncszem révén a kiskereskedők megérthetik az ügyfélkapcsolatokat - kik az ügyfeleik, mit akarnak, hogyan vásárolnak -, s ez alapján meghozhatják stratégiai döntéseiket.

A SAS Customer Relationship Management for Retail megoldást arra tervezték, hogy az ügyfél-információk hatalmas raktárában segítsen eligazodni, s az adatokat intelligenciává alakítva megadja mindazt a szükséges tudást, amellyel hatékonyabb ügyfélstratégiát lehet kidolgozni. A SAS biztosítja az egyedi adatok elemzésének képességét, legyenek ezek az adatok bármilyen rendszerben és platformon.

A kiskereskedelmi cégek ezzel nemcsak azt tudják meg, mi történt a múltban, hanem arra is választ kapnak - a múltbeli információkat prediktív tudássá alakítva -, hogy mi fog történni a jövőben az ügyfelekkel. Ezzel a tudással felvértezve a cégek egyrészt olyan termékeket kínálhatnak ügyfeleiknek, amelyeket azok valójában szeretnének, másrészt pedig maguk is nagyobb megtérülést érhetnek el befektetéseiken.

Nem megérzés, intelligencia!

A SAS CRM for Retail révén a vállalatok nem megérzés, hanem biztos alapokon nyugvó intelligencia révén hozhatják meg döntéseiket. A szoftver számos előnyt nyújt használója számára.

Megbízható ügyfél-intelligencia. Az összes csatornán elérhető ügyféladat hasznosítható ügyfél-intelligenciává alakítható, s ezt a tudást konzisztensen és költséghatékonyan lehet megosztani a különböző csatornákon, illetve a csatornák kombinációin. De mi is tartozik az ügyfél-intelligencia fogalomkörébe? Többek között az ügyfelek viselkedésének előrejelzése, a nyereséget hozó ügyfelek azonosítása, csatorna- és termékpreferenciák előrejelzése, homogén ügyfélcsoportok feltárása.

Teljes körű ügyfélkép. A szoftver segítségével feldolgozott adatok révén teljes körű kép nyerhető az ügyfélről, azaz azonosítani lehet őket, s megtudható, mit vásárolnak. A SAS-ban a tranzakciós és a viselkedésről gyűjtött adatok összevetésével nemcsak azt lehet megtudni, hogy a vevők most mit csinálnak, hanem jövőbeli vásárlásaik is előre jelezhetők.

A befektetés jelentős mértékű megtérülése. A bevételek nagymértékben növelhetők azáltal, ha hosszú távon építhetünk a legjövedelmezőbb ügyfelekre: az értékes ügyfelek teljes életciklusán át tartó értékére, megelégedettségére és hűségére. A SAS CRM for Retail segítségével idő és érték szerint rangsorolhatók az üzleti igények és folyamatok; a kampányok és az erőforrás-kihasználás automatizálása révén idő és pénz takarítható meg.

Mérhető, integrált marketingprogramok. Az erőfeszítések maximalizálása érdekében a cégek összeegyeztethetik stratégiájukat, tevékenységüket és folyamataikat a mindennapi működéssel és az ebből szerzett információkkal, eredményekkel. A marketingprogramokat személyre szabással, eseményvezérelt promóciós kampányokkal és online kommunikációval lehet kiegészíteni, implementálni és értékelni, miközben a nyereség érdekében hatékonyan használjuk ki a személyi és pénzügyi erőforrásokat.

Az ügyfél jövedelmezőségének, megnyerésének és megtartásának maximalizálása. Az elemzőeszközök jóvoltából ügyfélszegmensek és profilok határozhatók meg, a jövedelmező, a potenciálisan lemorzsolódó és a megnyerhető ügyfelek is azonosíthatók, definiálhatjuk ügyfélfókuszunkat, illetve optimális értékesítési mixet kínálhatunk.

A meglévő technológiák kihasználása. A SAS képes arra, hogy ráépüljön bármilyen egyedi rendszerre, alkalmazásra vagy platformra, s ezzel lehetővé teszi az adatok kinyerését és értelmezését bármilyen forrásból. A SAS Intelligence Architecture integrált, skálázható és nyílt szoftverkeretrendszer, amely biztosítja, hogy felhasználójának elemzései és jelentései előmozdítják a cég növekedését.

Versenyelőnyök. A SAS skálázható megoldása képes nagy mennyiségű adat és tranzakció feldolgozására és elemzésére eddig ismeretlen jellemzők feltárása érdekében. A kiskereskedelmi cégek mindezzel versenyelőnyt érhetnek el a gyorsan változó piacon.

Közös fedél alatt

A SAS CRM for Retail egy fedél alá hozza a vállalati adatkezelést, a fejlett elemzést, illetve a kampánytervezést és -menedzsmentet. Mindezek segítségével összegezhetők az ügyféladatok az összes kiskereskedelmi csatornán és interakciós ponton - beleértve az internetről, az ügyfélszolgálatról és az eladás helyéről származó adatokat.

A fentiek eredményeként előre lehet jelezni az ügyfelek viselkedését, bármely csatornáról is legyen szó, továbbá különféle akciókkal a megfelelő ügyfelek megfelelő időben szólíthatók meg. Az ügyfél-intelligenciának ezen a fokán már hatékonyan lehet cselekedni, az eredmény pedig mérhető és értékelhető lesz, s ennek eredményeként a cégek optimálisan gazdálkodhatnak erőforrásaikkal, s növelhetik ügyfeleik jövedelmezőségét. A SAS teljes mértékben testre szabható CRM-megoldásai messzemenően igyekeznek választ adni a kiskereskedelem kihívásaira. Olyan eszközök állnak rendelkezésre, mint:

• az adattárház, amely integrálja a heterogén forrásokból származó információkat;
• a dinamikusan integrált elemzési modell az ügyfelek elvárásainak és viselkedésének pontos előrejelzésére;
• a kereszt- és újtermék-értékesítési modellek annak kiderítésére, hogy az egyes ügyfelek a termékek és szolgáltatások milyen kombinációit fogják nagy valószínűséggel megvásárolni;
• a szegmentáció és profilkészítés az üzleti szabályok elemzői modellek kombinálására;
• a kattintáselemzés (clickstream analysis) és kimutatások a weben bonyolított forgalom elemzésévelkapcsolatban;
• az ügyfél-intelligencia elosztása a front-office rendszerek között az ügyfelekkel való intelligensebb interakció érdekében;
• az elemzések integrálása piackutatási anyagokkal.