カスタマージャーニー管理
「Pegaは、長く稼働するほど、適応型モデルの学習が進みます。 そこからトリガーや遅延、リアルタイムコンテナを構築し、カスタマージャーニーがどうあるべきかを決定できます。」
カスタマージャーニー管理の役割
企業は、カスタマージャーニーの最適化に莫大な時間とリソースを費やします。 顧客の購入経路を把握し、それぞれの段階でどのチャネルとオファーが最も効果的であるかを認識し、顧客各人がどの時点で購入を本気で検討し始め、また、購入意欲を完全に失うかということを理解する必要があるからです。
また、シームレスなエクスペリエンスを創造するため、また、顧客の購入プロセスの妨げとなるものを排除するために、完璧なジャーニーを確立する必要もあります。 しかし、本当の課題は顧客中心に捉える必要があり、ワークフローのことではありません。
カスタマージャーニーのマッピングの問題点
今日におけるコネクテッドカスタマーは、自身の進む経路を選択する主導権を握っています。 自身の条件に基づいて企業ブランドと関りをもち、チャネル間を横断し、好みを変え、予測不可能な経路をとって流動的な結論へとたどり着きます。
彼らは、同時に多数の経路を別々に進みつつも、企業にニーズを理解してもらうことを期待しています。 そのため、固定したカスタマージャーニーを確立しようとする企業は、すぐに、どこにもたどり着けないジャーニーの工程を描こうとしていることに気づきます。顧客が想定外の行動をとると、すべてが破たんしてしまうのです。
カスタマーエンゲージメントへのより優れたアプローチ
Pegaは、顧客に合わせた「動的」なジャーニーを実現します。企業のマーケティング、営業、およびサービスの各プログラムにまたがってリアルタイムで適応できます。
Pega MarketingとそのCustomer Decision Hubを利用して、あらゆるチャネルとタッチポイントにアクセスできます。したがって、企業全体から収集したビッグデータとCRM情報を組み合わせて、ベストカスタマーを獲得、維持、および増加できるようになります。
インテリジェンスと機械学習による予測分析
Pegaは、機械学習と予測分析を速やかにソフトウェアに統合します。 システムは、データを収集しながら「学習」し、効果的な顧客対応の方法に関するインテリジェンスを向上させます。したがって、すべての対応は、従来よりも獲得しやすくするものになります。
リアルタイムでのネクストベストアクション
顧客との対応時には、顧客の要望と各アクションの潜在的価値に関する予測をシステムが常に更新します。そうすることで、仮に顧客の気が変わり、新たな方向に進んだ場合でも、最適なオファー、サービスオプション、教育パッケージ、または顧客維持計画をその場で速やかに提示できるようにします。
カスタマージャーニーの可視化
Pegaの可視化ツールを利用すれば、ジャーニーの過程で顧客が企業ブランドとどのように関わっているかを確認できます。主要なイベントおよびアクションを切り分け、段階を定義し、タッチポイント間の顧客フローを分析できるようになります。 顧客経路が当初のものと変わった場合でも、すべてのコネクテッドチャネルにまたがって経路を可視化できます。
関連リソース
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ネクストベストアクション アナリティクス
ビッグデータと分析の真価は、あらゆる顧客対応で適切なメッセージ、適切な提案、および適切なレベルのサービスを提供して、優れたカスタマーエクスペリエンスと最大限の顧客価値の両方を実現することにあります。
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リアルタイム アナリティクスおよび機械学習
コンテキスト情報や適応型機械学習を用いてネクストベストアクションを劇的に改善します。 また、継続的かつ自動的にカスタマーエクスペリエンスをリアルタイムに最適化します。
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ペイドメディアとネクストベストアクション
ペイドキャンペーンは多くの場合、極めて包括的で、顧客の状況に合わない広告を提示したり、顧客が既に購入済みの商品を提示したり、維持すべき顧客にアップセルを提示するようなものばかりです。
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アナリティクスによるカスタマージャーニーの最適化
現在、企業は「完璧」なカスタマージャーニー、つまり企業にとって利益が出るよう、顧客の判断を誘導するカスタマージャーニーの構築に余念がありません。
関連機能
コンテキスト対応のネクストベストアクション
顧客データを分析して、すべてのチャネルで連携をとりながら、リアルタイムで判断するために重要な顧客のインサイトを導き出します。