ISSN: 2167-0269
ガブリエル・マリン・ディアス
顧客体験として知られるものは、ここ数十年で変化しており、顧客とブランドの関わり方も今後も変化し続けるでしょう。一方向の製品ベースのコミュニケーション モデルから、顧客があらゆるブランドの戦略の中心となる双方向モデルへと進化しています。情報処理やストレージ容量、インターネットやモバイル テクノロジの使用などの要素がこのプロセスに貢献しています。このプロセスは、第 4 次産業革命として知られるようになりました。
利用できるデータはますます増えており、あらゆる業界のあらゆる運用プロセスにおいて、リアルタイムで適切な決定を下せるようにすることを主な目的として、このデータを情報に変換する必要があります。ここで、人工知能 (AI) と機械学習 (ML) モデルが役立ちます。
顧客関係に関しては、文献には、最新性、頻度、金銭的価値 (RFM) などのパラメータに基づく評価モデルが見つかります。このモデルは、マーケティング キャンペーンの顧客セグメンテーション プロセスで非常に役立ちます。RFM モデルのもう 1 つの重要な用途は、顧客生涯価値 (CLV) の測定に基づいています。これは、顧客エンゲージメント価値 (CEV) と呼ばれる、ブランドを推奨し、影響を与え、知識を提供する能力における顧客の価値を Kumar が強化および拡張したものです。
そのため、関連文献を徹底的に検討した結果、顧客を別の観点から評価し、コンタクト センターとの関係を評価することが有用であることがわかりました。一定期間にわたる顧客とコンタクト センターとのやり取りの最新性、頻度、重要度、期間 (RFID) などのパラメータに基づくモデルを提案し、顧客セグメント別にパーソナライズされた推奨戦略を開発します。