LA VALEUR DES DONNÉES
Connaissant la valeur des données, Like Reply s'attaque aux défis auxquels les entreprises et les institutions sont confrontées, en sélectionnant soigneusement les données à collecter et, surtout, en planifiant leur utilisation.
Les équipes de Like Reply collectent et traitent des ensembles de données pour élaborer des modèles qui fournissent des réponses adaptées aux besoins des consommateurs. Ils collectent également desdonnées comportementales comme source primaire, qu'ils utilisent ensuite comme point de départ pour les contacts. Ils montrent ainsi une réelle conscience de la valeur des données que le consommateur leur permet toujours d'utiliser.
Dans les évaluations de projets menées en collaboration avec les entreprises, Like Reply présente la méthode la plus appropriée pour collecter les données analytiques comme une occasion d'interagir avec les clients, en montrant le lien avec le retour sur investissement.Pour ce faire, les équipes sélectionnent soigneusement les cas d'utilisation, puis lancent les phases d'essai qui permettent de déterminer les facteurs ayant le plus d'impact.
Dans de nombreux cas, Like Reply utilise des outils analytiques avancés pour étudier les facteurs qui ont conduit au résultat actuel (analyse diagnostique). L'analyse prédictive leur permet de déterminer ces facteurs à l'avance, en utilisant des modèles prédictifs basés sur des techniques d'apprentissage automatique et de régression. L'analyse prescriptive permet à l'équipe Like Reply de recommander de manière proactive les décisions que la marque devrait prendre à tout moment.
Comprendre à quelles occasions, de quelle manière et pour quelles raisons primaires les consommateurs interagissent avec la marque permet un contact permanent ainsi qu'un partage d'informations bidirectionnel précieux.
Les données comportementales constituent la mémoire à court terme de l'interaction avec le consommateur, qui, bien qu'incomplète, est cruciale pour structurer l'opportunité de contact. En complément, les données du CRM permettent d'élargir le portefeuille de consommateurs. Cela permet à la marque d'interagir sur la base d'une relation existante, plutôt que de ne contacter le consommateur qu'occasionnellement. C'est l'une des raisons pour lesquelles le consommateur se détourne souvent de la marque.
Si Like Reply élargit le champ des données fournies par l'analyse avancée aux données transactionnelles et opérationnelles, les possibilités d'application augmentent considérablement. Par exemple, l'analyse diagnostique peut être utilisée pour comprendre les facteurs critiques du processus d'acquisition de clients, et l'analyse prédictive peut être utilisée pour déterminer à l'avance les coûts associés à ce processus. L'analyse prescriptive, par exemple, peut être utilisée pour déterminer les principaux facteurs à l'origine du désangagement des clients. Cela peut aller jusqu'à l'automatisation des actions des consommateurs et la prise en charge proactive des clients.