Big Data का उपयोग करके Customer सहायता को बढ़ावा देने के तरीके! चरण दर चरण प्रक्रिया!

कोई फर्क नहीं पड़ता कि आपकी कंपनी किस आकार की है, बड़ा डेटा आपकी ग्राहक सेवा पर महत्वपूर्ण प्रभाव डाल सकता है । और बेहतर ग्राहक सेवा से ग्राहकों को खुशी मिलती है और बिक्री में वृद्धि होती है । वास्तव में, अपने ग्राहक प्रतिधारण को केवल 5% बढ़ाने से मुनाफे में 25% की वृद्धि हो सकती है । 1. लेकिन समस्या यह है कि आसपास के कई सबसे बड़े व्यवसाय भी अपने डेटा का प्रभावी ढंग से उपयोग नहीं कर रहे हैं ।

यदि आप केवल सामयिक छूट या कूपन के लिए इसका उपयोग करने के लिए डेटा एकत्र कर रहे हैं, तो आप महान उल्लेखनीय ग्राहक अनुभवों के अवसरों को फेंक रहे हैं । शुक्र है, ऐसे कई कुशल तरीके हैं जिनसे आप अपने बड़े डेटा का उपयोग करके अपनी ग्राहक सेवा को नाटकीय रूप से बेहतर बना सकते हैं । इस पोस्ट में, मैं आपको बड़े डेटा का उपयोग करने के लिए छह तरीके दिखाने जा रहा हूं । लेकिन पहले, यह समझना महत्वपूर्ण है कि बड़ा डेटा क्या है ।

बिग डेटा परिभाषित

बिग डेटा एक प्रकार के डेटा और डेटा प्रोसेसिंग के एक रूप दोनों को संदर्भित कर सकता है ।

एक प्रकार के डेटा को संदर्भित करते समय, बड़े डेटा का अर्थ है डेटा जो बहुत बड़ा, असंरचित और संभावित समय संवेदनशील है । यह डेटा है जो आपके ग्राहकों द्वारा उपयोग किए जाने वाले सभी डिजिटल उपकरणों और प्लेटफार्मों से एकत्र किया गया है, जैसे:

  • आपकी वेबसाइट
  • सोशल मीडिया
  • आपका ग्राहक सेवा कॉल सेंटर

इस डेटा को पारंपरिक डेटाबेस प्रक्रियाओं और विधियों द्वारा संसाधित नहीं किया जा सकता है । इसके बजाय, इसके लिए एक अलग प्रसंस्करण दृष्टिकोण की आवश्यकता होती है, जिसे आमतौर पर बिग डेटा भी कहा जाता है । इस बड़ी डेटा प्रक्रिया का उपयोग तब किया जाता है जब पारंपरिक डेटा खनन और हैंडलिंग तकनीक डेटा के अर्थ और अंतर्दृष्टि को उजागर करने में विफल होती है । प्रसंस्करण दृष्टिकोण सूचना विश्लेषण का एक अपेक्षाकृत नया तरीका है । यह कंपनियों को ग्राहक व्यवहार पर शोध करने और उपयोगी अंतर्दृष्टि प्राप्त करने में सक्षम बनाता है ।

बिग डेटा का उपयोग अत्यंत सटीक मॉडल बनाने के लिए भी किया जा सकता है जिसका उपयोग वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों के सिमुलेशन चलाने के लिए किया जा सकता है । उदाहरण के लिए, आप विभिन्न उत्पाद कीमतों के लिए अपेक्षित बिक्री की मात्रा निर्धारित करने के लिए बिग डेटा मॉडलिंग और विश्लेषण का उपयोग कर सकते हैं ।

बड़े डेटा का मूल्य

डेटा का निर्माण अभूतपूर्व दर से बढ़ रहा है । वास्तव में, कई डेटा विश्लेषक सुझाव दे रहे हैं कि डिजिटल ब्रह्मांड 40 द्वारा 20202 गुना बड़ा होगा! तेजी से विकास के साथ सरासर मात्रा को मिलाएं, और यह स्पष्ट है कि डेटा प्रोसेसिंग और विश्लेषण के पुराने तरीके अब इसे नहीं काटेंगे ।

आज एकत्र किए गए अधिकांश डेटा असंरचित हैं और पारंपरिक संबंधपरक डेटाबेस को संभालने की तुलना में विभिन्न भंडारण और प्रसंस्करण की आवश्यकता होती है । बड़े डेटा विश्लेषण के माध्यम से पता चला मात्रात्मक अंतर्दृष्टि ग्राहकों को क्या चाहिए और क्या चाहिए, इसकी अधिक सटीक तस्वीर पेश करती है ।

Ways To Boost Customer Supporting Using Big Data

आंकड़े बताते हैं कि ग्राहक सेवा की सफलता के लिए बड़ा डेटा महत्वपूर्ण होता जा रहा है:

  • परिष्कृत ग्राहक विश्लेषण का उपयोग करने के परिणामस्वरूप 58% उद्यम ग्राहक प्रतिधारण और वफादारी में उल्लेखनीय वृद्धि का अनुभव करते हैं ।
  • 44% उद्यम नए ग्राहक प्राप्त करते हैं और ग्राहक विश्लेषिकी को अपने संचालन में अपनाने और एकीकृत करने के परिणामस्वरूप राजस्व बढ़ाते हैं ।
  • वास्तविक समय ग्राहक विश्लेषण निम्नलिखित क्षेत्रों में सबसे बड़ा व्यापार मूल्य प्रदान करता है:

1. ग्राहक अनुभव में सुधार (85%)

2. ग्राहक प्रतिधारण और वफादारी में सुधार (58%)

दुर्भाग्य से, कई कंपनियां अभी भी इस मूल्य का दोहन करने के लिए संघर्ष कर रही हैं । केवल 16% कंपनियों को लगता है कि वास्तविक समय के ग्राहक अनुभवों के लिए बड़े डेटा का उपयोग करने के उनके प्रयास बहुत प्रभावी हैं । हालांकि यह संख्या अगले दो वर्षों में लगभग दोगुनी होने की भविष्यवाणी की गई है, फिर भी यह बहुत गुलाबी तस्वीर नहीं है ।

लब्बोलुआब यह है कि कंपनियां बड़े डेटा के संभावित मूल्य को समझती हैं लेकिन आईटी के सही कार्यान्वयन के साथ संघर्ष करना जारी रखती हैं । शुक्र है, आप बड़े डेटा के माध्यम से बेहतर ग्राहक सेवा चलाने के लिए नीचे दिए गए छह तरीकों का उपयोग कर सकते हैं ।

1. व्यक्तिगत ग्राहक सेवा के लिए बड़े डेटा का उपयोग करना

आपके पास किसी विशेष उत्पाद के लिए हजारों ग्राहक हो सकते हैं, लेकिन उस उत्पाद को चुनने के कारण उनमें से प्रत्येक के लिए समान नहीं हो सकते हैं । बता दें; एक व्यवसाय स्वास्थ्य पेय बेच रहा है । अब ग्राहकों के कुछ क्षेत्रों को स्वास्थ्य लाभ के लिए इसे चुनना पड़ सकता है । कुछ स्वाद के लिए हैं, और कुछ नियमित विकल्प के रूप में । इस प्रकार इन आंकड़ों का विश्लेषण ग्राहक वरीयताओं पर बेहतर अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकता है, और व्यवसाय उसके आधार पर उत्पाद के विकल्पों का विस्तार कर सकता है । वे इसे उपयोगकर्ताओं के लिए अधिक व्यक्तिगत बना सकते हैं । यह मूल रूप से एक कंपनी को ग्राहक की जरूरतों को जानने से पहले सक्षम बनाता है ।

अतीत में यह काफी चुनौतीपूर्ण काम था, लेकिन बिग डेटा की मदद से अब इसका विश्लेषण करना आसान हो गया है । साथ ही, यह न केवल ग्राहक प्रतिधारण के लिए एक बढ़ावा के रूप में कार्य करता है बल्कि ग्राहक आधार का विस्तार भी करता है । एक अध्ययन के अनुसार, ग्राहक का 5% प्रतिधारण लाभ में 25% वृद्धि उत्पन्न कर सकता है ।

2. बिग डेटा मल्टी-चैनल समर्थन के माध्यम से मंथन दर को कम कर सकता है

ग्राहक सहायता किसी भी व्यवसाय का अभिन्न अंग है । और आज, अधिकांश ग्राहक मल्टी-चैनल समर्थन पसंद करते हैं । यह फोन कॉल, ईमेल, सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म, चैट आदि के माध्यम से हो सकता है । इसके अलावा, यदि कोई व्यवसाय अपने ग्राहकों को उचित सहायता प्रदान नहीं कर सकता है, तो मंथन दर में वृद्धि की संभावना है । किसी कंपनी को इस पर ग्राहक की प्राथमिकता और आवश्यक सहायता प्रदान करने की उसकी क्षमता कैसे पता चलेगी? बिग डेटा इस मामले में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है ।

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बिग डेटा एनालिटिक्स आपको यह समझने में मदद करता है कि आपकी ग्राहक सेवा विभिन्न चैनलों पर कैसे कार्य करती है । संभावित ग्राहक वास्तव में संचार के एक विशेष मोड को पसंद कर सकता है । फिर भी, व्यवसाय दूसरों पर अंक खोने के दौरान केवल एक अत्याधुनिक ग्राहक सेवा चैनल का निर्माण नहीं करना चाहता है । एजेंटों के ज्ञान, दक्षता, प्रतिक्रिया दर आदि पर डेटा विश्लेषण के माध्यम से । , बड़ा डेटा दिखा सकता है कि उन्हें कैसे सुधार करना चाहिए और उन विवरणों को इंगित करना चाहिए ।

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3. समस्या को सुलझाने की दक्षता बढ़ाता है

बिग डेटा ग्राहक यात्रा ग्राहक सहायता तक सीमित नहीं है । ग्राहकों के साथ बातचीत करना और उनके मुद्दों को हल करना ग्राहक सेवा का एक अनिवार्य हिस्सा है । कुछ समस्याएं आम हैं, जो एक व्यवसाय हर बार निपट सकता है और तैयार उत्तर हो सकता है । लेकिन कुछ असामान्य हो सकता है और, अगर तुरंत जवाब नहीं दिया, व्यापार को नकारात्मक रूप से प्रभावित कर सकता है ।

बिग डेटा विश्लेषण उपयोगकर्ताओं के प्रश्नों और समस्याओं के सभी प्रकारों का पता लगा सकता है और उनका विश्लेषण कर सकता है और समान उत्तर निर्धारित कर सकता है । यह ग्राहक सेवा एजेंटों को ज्ञान और दक्षता के साथ समृद्ध करने में मदद करता है ।

4. बेहतर प्रतिक्रिया समय

ग्राहक सेवा से निपटने के दौरान प्रतीक्षा समय एक महत्वपूर्ण कारक है । यह उम्मीद नहीं की जाती है कि आपके संभावित ग्राहक, जो व्यवसाय के लाभ का प्राथमिक स्रोत हैं, लंबे समय तक इंतजार करेंगे । बाजार अध्ययन से पता चलता है कि सोशल मीडिया पर ग्राहक की सिफारिशें व्यावसायिक लाभ को 25% तक बढ़ा सकती हैं । बड़े डेटा का उपयोग करना, कई चैनलों में ग्राहक प्रतिक्रिया समय की गणना करना कठिन नहीं है । यह ग्राहक सेवा प्रक्रिया के मजबूत और कमजोर बिंदुओं को निर्धारित करने और प्रक्रिया को धीमा करने वाले लोगों को बेहतर बनाने में भी मदद करता है ।

एक व्यवसाय सेवा को आउटसोर्स करने की सिफारिश कर सकता है यदि अनुरोध की मात्रा अधिक है या इस एनालिटिक्स डेटा के अनुरोधों को संभालने के लिए पर्याप्त क्षमता नहीं है । इसमें कोई संदेह नहीं है, प्रतिक्रिया समय में कमी ग्राहक अनुभव को बढ़ाती है ।

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5. ग्राहक सेवा कार्यकारी विश्लेषण

कोई ग्राहक आपके व्यवसाय से चिपके रहेगा या दूसरों की तलाश करेगा, यह पूरी तरह से उसके खरीदारी के अनुभव पर निर्भर करता है । जैसा कि ऊपर बताया गया है, ग्राहक सेवा यहां एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है, और यह ग्राहक खरीद अनुभव का हिस्सा है । इस प्रकार ग्राहक सेवा कार्यकारी को 24/7 आधार पर ग्राहक हितों के प्रति सक्षम और झुकाव होना चाहिए । इसलिए, एक व्यवसाय के रूप में, आपको इस बात की जानकारी होनी चाहिए कि वे कैसा प्रदर्शन कर रहे हैं, उनकी योग्यता स्तर आदि ।

Ways To Boost Customer Supporting Using Big Data

बड़ा डेटा विश्लेषण किसी व्यवसाय को ग्राहक सेवा कार्यकारी के औसत प्रतिक्रिया समय, होल्ड टाइम, परित्याग दर और अन्य कारकों का बेहतर विचार दे सकता है जो ग्राहक सेवा उत्पादकता को प्रभावित कर सकते हैं । यह वृद्धि के मुद्दों को भी कम करता है । डेटा विश्लेषण के आधार पर, कर्मचारियों को ग्राहक हैंडलिंग पर आवश्यक प्रशिक्षण प्रदान किया जा सकता है ।