Koupí či nekoupí? O „momentech pravdy“ v cestě zákazníka rozhodují i nástroje SAS.

Přesná segmentace cílových skupin zákazníků je dnes nezbytností prakticky pro jakoukoli firmu. Využití celé škály analytických nástrojů a následná optimalizace procesů na základě znalosti stávajících i potenciálních zákazníků se proto stává součástí většiny marketingových i prodejních činností. Pojem „moments of truth“ – tedy zásadních událostí majících vliv na rozhodnutí zákazníka – pronikl do managementu Customer Experience a na jeho identifikaci a analýze se významně podílejí i nástroje SAS.

 

V čem konkrétně spočívá důležitost těchto „moments of truth“? Jejich identifikace představuje nejlepší způsob, jak pochopit uvažování zákazníka a nabídnout mu relevantní produkty a služby. Významný analytik Denis Pombriant popisuje moment pravdy de facto jako slib zákazníka konkrétní značce či produktu nebo příslib obchodu s konkrétní společností. Jde o okamžik, kdy se společnosti jakéhokoli odvětví  musí ukázat v nejlepším světle, jinak riskuje zákazníkovo zklamání a tím i ztrátu možného výnosu. „Moment-of-truth“ je chvíle, kdy zákazník čeká, že společnost dodrží  nejen, co řekla, že udělá a ale zároveň očekává, že udělá i to, co sice nemuselo být řečeno, ale zákazník to jednoduše očekává

A jak tedy mohou v souvislosti s momenty pravdy pomoci pokročilé analytické nástroje? „Na jedné straně dokáží tyto okamžiky identifikovat, na straně druhé monitorují a vyhodnocují, zda a nakolik došlo k naplnění zákazníkova očekávání. Historicky byl sběr velkého množství dat složitý a firmy tak tyto momenty řešily v podstatě intuitivně. Teprve díky analytickým řešením jako jsou například nástroje SAS, bylo možné tyto otázky řešit,“ přibližuje Lucie Staňková, Business Consultant ve společnosti SAS Institute ČR.

Identifikací klíčových událostí ale celý proces zapojení analytických nástrojů teprve začíná. Společnosti musí následně nastavit specifická kritéria pro jejich měření a vyhodnocování. Nástroje SAS úspěšně používá mnoho bank při řešení problémů od schvalovacích procesů, přes identifikaci a řízení následných nabídek klientovi až po analýzu spokojenosti. Všechny ukazatele lze dnes přitom měřit a analyzovat každý měsíc, každý den nebo třeba v reálném čase.

V praxi může být důsledek zapojení analytických nástrojů výrazně znát na nastavení prodejních i marketingových procesů a ve výsledku samozřejmě i na obchodních výsledcích. Pokud se zákazník určitým způsobem zachová například v internetovém bankovnictví, analytické nástroje okamžitě vyhodnocují další nejvhodnější kroky. Je možné například upravit obsah či formu marketingového sdělení nebo nabídky vůči zákazníkovi. Při mapování chování zákazníků lze ale zajít dále a například predikovat důsledky rozhodnutí – odezvu zákazníků, efektivitu či přínos pro banku nebo přímo customer experience. „Pochopení minulosti spolu s analytickými modely mohou pomoci obchodníkům předvídat budoucnost a dokonce ovlivňovat žádoucí výsledky. Pokud obchodník rozumí tomu, co se stane a jak se zákazník v daný čas v daném komunikačním kanále rozhodne, pak dokáže velmi dobře nastavit prodejní a marketingové procesy, a to i v dlouhodobějším horizontu,“ pokračuje Lucie Staňková.

Přesné výsledky z analytických nástrojů aplikované do reálného života tak mohou velmi účinně nejen zvýšit počet zákazníků a navýšit prodeje, ale hlavně také dlouhodobě řídit a zlepšit vztahy mezi společnostmi a zákazníky.

Analytické mapování zákaznického chování je prvním krokem pro efektivní modelování toho, jak se zákazníci v rámci zásadních událostí zachovají. Je kriticky důležité pro případné udržení nebo navození pozitivního vztahu např. mezi bankou a jejím klientem. Ve výsledku se navíc jedná o nákladově velmi efektivní cestu. Může totiž také identifikovat případný moment ztráty zákazníka.

Neméně důležitá než real-time analýza, je analýza dat z minulosti. Ta umožňuje snadno identifikovat zákaznické signály a následně je jednoduše implementovat do prodejních a marketingových procesů. Je ovšem nutné počítat se změnou chování zákazníků v čase, což se samozřejmě projevuje i na změně signálů o koupi. Jinými slovy, co funguje dnes, nemusí fungovat zítra. Většina dat je přitom dnes velmi lehce dostupných, stejně jako analytické nástroje pro jejich zpracování. Byla by škoda toho nevyužít.