W badaniu firmy Walker z 2013 r. przewidywano, że do 2020 r. głównym czynnikiem sukcesu przedsiębiorstw będzie obsługa klienta, która w tym aspekcie prześcignie cenę i produkt. Mimo że większość przedsiębiorstw i marketerów już od kilku lat traktuje wysokiej jakości obsługę klienta jako najważniejszy priorytet biznesowy, to nie zawsze wiedzą oni, jak wprowadzić ją w życie.
| REKLAMA |
 |
Marketerzy zapewniający optymalną obsługę klienta zdają sobie sprawę z tego, że kluczowe znaczenie mają tutaj dane. Aby naprawdę zrozumieć klienta, trzeba zbierać, analizować i interpretować dane dotyczące klienta oraz wykorzystywać je do zapewnienia mu spersonalizowanej obsługi. Analizy wykorzystujące kontekst umożliwiają maksymalną personalizację tej obsługi i zwiększenie lojalności klienta. Na przykład dzięki przetwarzaniu języka naturalnego z analizami przebiegającymi w tle konsumenci poczują się tak, jakby otrzymywali wyjątkową, spersonalizowaną obsługę, nawet jeśli nie rozmawiają akurat z żadną osobą z danej firmy.
Niezależnie od tego, za pomocą jakiego urządzenia klient nawiąże kontakt z firmą, dostępna będzie technologia, która będzie tłumaczyć, interpretować i rozumieć jego zachowania oraz przewidywać potrzeby. Tak właśnie wyglądają ekstremalne analizy w akcji: nowe źródła danych są wykorzystywane do zapewnienia każdemu klientowi atrakcyjnej i wyjątkowej obsługi niezależnie od tego, czy kontaktuje się z przedsiębiorstwem osobiście, czy w sposób cyfrowy.
Mimo że wielkie zbiory danych i analityka są teraz obecne w prawie wszystkich obszarach codziennej pracy marketerów, to wciąż jeszcze towarzyszy im dużo mitów i szumu medialnego. W naszym tak bardzo połączonym świecie zdumiewające jest to, jak bardzo niepołączone są nasze podejścia do obsługi klienta. Wiele przedsiębiorstw wciąż jeszcze nie wypracowało sposobów na stworzenie przejrzystych, połączonych zasobów danych.
Specjaliści ds. marketingu cyfrowego powinni być w stanie wykorzystywać dane do optymalizacji obsługi klienta w kilku kluczowych obszarach:
1. Nieograniczona skala i elastyczność: Rozwiązanie analityczne musi od samego początku być tworzone z uwzględnieniem technologii analizy wielkich zbiorów danych, aby poradziło sobie z ogromną skalą wymaganą w przypadku urządzeń Internetu Rzeczy (IoT).
2. Analiza danych na poziomie indywidualnym: Ujednolicona i intuicyjna obsługa użytkownika umożliwiająca spełnienie wymagań dotyczących całkowicie różnych zadań, roli i ludzi, ułatwiająca naukę i zarządzanie.
3. Dokładność i skalowalność: Dane analityczne muszą wyjść poza przybliżone określanie trendów i stać się dokładnym cyfrowym źródłem informacji, na podstawie którego przedsiębiorstwo może podejmować trafne decyzje.
4. Analiza wielokanałowa: Umożliwia zbieranie i łączenie ze sobą informacji o interakcjach klientów z marką niezależnie od używanego urządzenia. Umiejętność zbierania i łączenia ze sobą wszystkich tych danych jest niezbędna do tego, aby przekształcić marketing z serii niezależnych interakcji z anonimowym „gościem” w jedną rozmowę z konkretną osobą.
5. Aktywacja i otwartość danych: Dane analityczne powinny być otwarte i dostępne, tak aby były łatwe do uzyskania i integracji z narzędziami marketingowymi.
Strategiczne zbieranie i wykorzystywanie danych może pomóc Twojej firmie zdobyć przewagę nad konkurencją. Utrzymaj się na czele stawki, analizując pięć kroków integracji ekstremalnych analiz ze swoją strategią obsługi klienta.
Kroki te, a także o wiele więcej, znajdziesz w artykule Extreme Analytics Customer Experience with Artificial Intelligence.
Steve Earl, Dyrektor Działu marketingu dla produktów Oracle Marketing Cloud
Źródło: www.oracle.com
Niezależnie od tego, za pomocą jakiego urządzenia klient nawiąże kontakt z firmą, dostępna będzie technologia, która będzie tłumaczyć, interpretować i rozumieć jego zachowania oraz przewidywać potrzeby. Tak właśnie wyglądają ekstremalne analizy w akcji: nowe źródła danych są wykorzystywane do zapewnienia każdemu klientowi atrakcyjnej i wyjątkowej obsługi niezależnie od tego, czy kontaktuje się z przedsiębiorstwem osobiście, czy w sposób cyfrowy.
Mimo że wielkie zbiory danych i analityka są teraz obecne w prawie wszystkich obszarach codziennej pracy marketerów, to wciąż jeszcze towarzyszy im dużo mitów i szumu medialnego. W naszym tak bardzo połączonym świecie zdumiewające jest to, jak bardzo niepołączone są nasze podejścia do obsługi klienta. Wiele przedsiębiorstw wciąż jeszcze nie wypracowało sposobów na stworzenie przejrzystych, połączonych zasobów danych.
Specjaliści ds. marketingu cyfrowego powinni być w stanie wykorzystywać dane do optymalizacji obsługi klienta w kilku kluczowych obszarach:
1. Nieograniczona skala i elastyczność: Rozwiązanie analityczne musi od samego początku być tworzone z uwzględnieniem technologii analizy wielkich zbiorów danych, aby poradziło sobie z ogromną skalą wymaganą w przypadku urządzeń Internetu Rzeczy (IoT).
2. Analiza danych na poziomie indywidualnym: Ujednolicona i intuicyjna obsługa użytkownika umożliwiająca spełnienie wymagań dotyczących całkowicie różnych zadań, roli i ludzi, ułatwiająca naukę i zarządzanie.
3. Dokładność i skalowalność: Dane analityczne muszą wyjść poza przybliżone określanie trendów i stać się dokładnym cyfrowym źródłem informacji, na podstawie którego przedsiębiorstwo może podejmować trafne decyzje.
4. Analiza wielokanałowa: Umożliwia zbieranie i łączenie ze sobą informacji o interakcjach klientów z marką niezależnie od używanego urządzenia. Umiejętność zbierania i łączenia ze sobą wszystkich tych danych jest niezbędna do tego, aby przekształcić marketing z serii niezależnych interakcji z anonimowym „gościem” w jedną rozmowę z konkretną osobą.
5. Aktywacja i otwartość danych: Dane analityczne powinny być otwarte i dostępne, tak aby były łatwe do uzyskania i integracji z narzędziami marketingowymi.
Strategiczne zbieranie i wykorzystywanie danych może pomóc Twojej firmie zdobyć przewagę nad konkurencją. Utrzymaj się na czele stawki, analizując pięć kroków integracji ekstremalnych analiz ze swoją strategią obsługi klienta.
Kroki te, a także o wiele więcej, znajdziesz w artykule Extreme Analytics Customer Experience with Artificial Intelligence.
Steve Earl, Dyrektor Działu marketingu dla produktów Oracle Marketing Cloud
Źródło: www.oracle.com
Najnowsze wiadomości
Customer-specific AI: dlaczego w 2026 roku to ona przesądza o realnym wpływie AI na biznes
W 2026 roku sztuczna inteligencja przestaje być ciekawostką technologiczną, a zaczyna być rozliczana z realnego wpływu na biznes. Organizacje oczekują dziś decyzji, którym można zaufać, procesów działających przewidywalnie oraz doświadczeń klientów, które są spójne w skali. W tym kontekście coraz większe znaczenie zyskuje customer-specific AI - podejście, w którym inteligencja jest osadzona w danych, procesach i regułach konkretnej firmy, a nie oparta na generycznych, uśrednionych modelach.
PROMAG S.A. rozpoczyna wdrożenie systemu ERP IFS Cloud we współpracy z L-Systems
PROMAG S.A., lider w obszarze intralogistyki, rozpoczął wdrożenie systemu ERP IFS Cloud, który ma wesprzeć dalszy rozwój firmy oraz integrację kluczowych procesów biznesowych. Projekt realizowany jest we współpracy z firmą L-Systems i obejmuje m.in. obszary finansów, produkcji, logistyki, projektów oraz serwisu, odpowiadając na rosnącą skalę i złożoność realizowanych przedsięwzięć.
SkyAlyne stawia na IFS dla utrzymania floty RCAF
SkyAlyne, główny wykonawca programu Future Aircrew Training (FAcT), wybrał IFS Cloud for Aviation Maintenance jako cyfrową platformę do obsługi technicznej lotnictwa i zarządzania majątkiem. Wdrożenie ma zapewnić wgląd w czasie rzeczywistym w utrzymanie floty, zasoby i zgodność, ograniczyć przestoje oraz zwiększyć dostępność samolotów szkoleniowych RCAF w skali całego kraju. To ważny krok w modernizacji kanadyjskiego systemu szkolenia załóg lotniczych.
Wykorzystanie AI w firmach rośnie, ale wolniej, niż oczekiwano. Towarzyszy temu sporo rozczarowań
Wykorzystanie sztucznej inteligencji w firmach rośnie, ale tempo realnych wdrożeń pozostaje znacznie wolniejsze od wcześniejszych oczekiwań rynku. Dane pokazują, że z rozwiązań AI korzysta dziś wciąż niewiele przedsiębiorstw, a menedżerowie coraz częściej wskazują na bariery regulacyjne, koszty oraz brak powtarzalnych efektów biznesowych. W praktyce technologia jest testowana głównie w wybranych obszarach, a kluczowe decyzje nadal pozostają po stronie człowieka. Również w firmach, które wdrożyły AI, nierzadko towarzyszą temu rozczarowania.
Europejski przemysł cyfryzuje się zbyt wolno – ERP, chmura i AI stają się koniecznością
Europejski przemysł średniej wielkości wie, że cyfryzacja jest koniecznością, ale wciąż nie nadąża za tempem zmian. Ponad 60% firm ocenia swoje postępy w transformacji cyfrowej jako zbyt wolne, mimo rosnącej presji konkurencyjnej, regulacyjnej i kosztowej. Raport Forterro pokazuje wyraźną lukę między świadomością potrzeby inwestycji w chmurę, ERP i AI a realną zdolnością do ich wdrożenia – ograniczaną przez braki kompetencyjne, budżety i gotowość organizacyjną.
Europejski przemysł średniej wielkości wie, że cyfryzacja jest koniecznością, ale wciąż nie nadąża za tempem zmian. Ponad 60% firm ocenia swoje postępy w transformacji cyfrowej jako zbyt wolne, mimo rosnącej presji konkurencyjnej, regulacyjnej i kosztowej. Raport Forterro pokazuje wyraźną lukę między świadomością potrzeby inwestycji w chmurę, ERP i AI a realną zdolnością do ich wdrożenia – ograniczaną przez braki kompetencyjne, budżety i gotowość organizacyjną.
Najnowsze artykuły
5 pułapek zarządzania zmianą, które mogą wykoleić transformację cyfrową i wdrożenie ERP
Dlaczego jedne wdrożenia ERP dowożą korzyści, a inne kończą się frustracją, obejściami w Excelu i spadkiem zaufania do systemu? Najczęściej decyduje nie technologia, lecz to, jak organizacja prowadzi zmianę: czy liderzy biorą odpowiedzialność za decyzje czy tempo jest dopasowane do zdolności absorpcji oraz czy ludzie dostają klarowność ról i realne kompetencje. Do tego dochodzi pytanie: co po go-live - stabilizacja czy chaos w firmie? Poniżej znajdziesz 5 pułapek, które najczęściej wykolejają transformację i praktyczne sposoby, jak im zapobiec.
SAP vs Oracle vs Microsoft: jak naprawdę wygląda chmura i sztuczna inteligencja w ERP
Wybór systemu ERP w erze chmury i sztucznej inteligencji to decyzja, która determinuje sposób działania organizacji na lata — a często także jej zdolność do skalowania, adaptacji i realnej transformacji cyfrowej. SAP, Oracle i Microsoft oferują dziś rozwiązania, które na pierwszy rzut oka wyglądają podobnie, lecz w praktyce reprezentują zupełnie odmienne podejścia do chmury, AI i zarządzania zmianą. Ten artykuł pokazuje, gdzie kończą się deklaracje, a zaczynają realne konsekwencje biznesowe wyboru ERP.
Transformacja cyfrowa z perspektywy CFO: 5 rzeczy, które przesądzają o sukcesie (albo o kosztownej porażce)
Transformacja cyfrowa w finansach często zaczyna się od pytania o ERP, ale w praktyce rzadko sprowadza się wyłącznie do wyboru systemu. Dla CFO kluczowe jest nie tylko „czy robimy pełną wymianę ERP”, lecz także jak policzyć ryzyko operacyjne po uruchomieniu, ocenić wpływ modelu chmurowego na koszty OPEX oraz utrzymać audytowalność i kontrolę wewnętrzną w nowym modelu działania firmy.
Agentic AI rewolucjonizuje HR i doświadczenia pracowników
Agentic AI zmienia HR: zamiast odpowiadać na pytania, samodzielnie realizuje zadania, koordynuje procesy i podejmuje decyzje zgodnie z polityką firmy. To przełom porównywalny z transformacją CRM – teraz dotyczy doświadczenia pracownika. Zyskują HR managerowie, CIO i CEO: mniej operacji, więcej strategii. W artykule wyjaśniamy, jak ta technologia redefiniuje rolę HR i daje organizacjom przewagę, której nie da się łatwo nadrobić.
Composable ERP: Przewodnik po nowoczesnej architekturze biznesowej
Czy Twój system ERP nadąża za tempem zmian rynkowych, czy stał się cyfrową kotwicą hamującą rozwój? W dobie nieciągłości biznesowej tradycyjne monolity ustępują miejsca elastycznej architekturze Composable ERP. To rewolucyjne podejście pozwala budować środowisko IT z niezależnych modułów (PBC) niczym z klocków, zapewniając zwinność nieosiągalną dla systemów z przeszłości. W tym raporcie odkryjesz, jak uniknąć pułapki długu technologicznego, poznasz strategie liderów rynku (od SAP po MACH Alliance) i wyciągniesz lekcje z kosztownych błędów gigantów takich jak Ulta Beauty. To Twój strategiczny przewodnik po transformacji z cyfrowego "betonu" w adaptacyjną "plastelinę".
Wykorzystanie AI w firmach rośnie, ale wolniej, niż oczekiwano. Towarzyszy temu sporo rozczarowań
Wykorzystanie sztucznej inteligencji w firmach rośnie, ale tempo realnych wdrożeń pozostaje znaczni… / Czytaj więcej
Vertiv Frontiers: 5 trendów, które przeprojektują centra danych pod „fabryki AI”
Centra danych wchodzą w erę „fabryk AI”, gdzie o przewadze nie decyduje już sama skala, lecz zdolno… / Czytaj więcej
Cyberbezpieczeństwo 2026. 6 trendów, które wymuszą nowe podejście do AI, danych i tożsamości
Rok 2026 zapowiada się jako moment przełomu w świecie cyfrowego bezpieczeństwa. W obliczu dynamiczn… / Czytaj więcej
Jurysdykcja danych w chmurze: dlaczego polskie firmy coraz częściej wybierają „gdzie leżą” ich system
Jurysdykcja danych przestała być detalem w umowach chmurowych – dziś decyduje o zgodności, bezpiecz… / Czytaj więcej
Tylko 7% firm w Europie wykorzystuje w pełni potencjał AI
72% firm w regionie EMEA uznaje rozwój narzędzi bazujących na sztucznej inteligencji za priorytet s… / Czytaj więcej
Chmura publiczna w Unii Europejskiej – między innowacją a odpowiedzialnością za dane
Transformacja cyfrowa w Europie coraz mocniej opiera się na chmurze publicznej, która stała się fun… / Czytaj więcej
