<img src="https://secure.leadforensics.com/133892.png" alt="" style="display:none;">

Många pratar om kundupplevelsen nuförtiden men vad innebär det egentligen? Vi menar att det är allt som era kunder tycker, tänker och känner i kontakten med er. Hur kunden upplever era produkter och tjänster. I det långa loppet är det ert varumärkes positionering i era kunders ögon. Även om ni är ett B2B-företag, så påverkas kundupplevelsen av individen som interagerar med er. Vi som köpare av produkter och tjänster har samma krav och behov som när vi är konsumenter.

Tre stora fördelar med att förbättra kundupplevelsen är att du kan öka er effektivitet, bibehålla kunder längre och öka merförsäljningen.

1. Öka effektiviteten  för både din kund och dig

Dina kunder gillar inte när de måste vänta för att få det de behöver. Hur känner du själv när du får sitta i telefonkö i en halvtimme? Att kunna få hjälp snabbt och effektivt är viktigt för de flesta företag och individer. Genom att bygga upp en effektiv självbetjäning (Self-Service) som är anpassad efter  dina kunders behov kan du möta dessa krav och därmed stärka kundupplevelsen.

När du ger kunden möjlighet att hantera återkommande beställningar och avtalade tjänster på egen hand, när som helst, kan du underlätta mycket för dina kunder. Självbetjäning gör även att kunden enkelt kan hantera och uppdatera sin data. Alla vinner på det. Även ert arbete blir mer effektivt och ni minskar administrativa kostnader. 

77procent-2-Jan-22-2021-04-01-55-18-PMMed smarta chattbotar kan du bidra till en bra självbetjäning och ytterligare lyfta kundupplevelsen. Kunden får snabbare hjälp dygnet runt medan er kundsupport sparar värdefull tid. Genom att använda chattbotar kommer ni som företag och era kunder spara 2,5 miljarder timmar i kundsupport fram till år 2023 enligt en prognos av Juniper Research.

2. Stärk dina kundrelationer

En annan sak som kan slösar med dina kunders tid är när de får helt irrelevanta erbjudanden. Se därför till att inte bli ett irritationsmoment för dina kunder. Skicka bara erbjudanden som är relevanta för just dem. Det visar att du förstår deras behov och att du faktiskt bryr dig om dem. Då positionerar du ert företag som en strategisk partner som tillför värde samtidigt som du stärker kundrelationerna.

Starka kundrelationer är guld värda, speciellt i det nya normala då direktförsäljningen prioriteras bland annat på grund av ett försvinnande återförsäljarnät.

98 procent av marknadsförare anser att personalisering gynnar kundrelationerna – Evergage “2018 Trends in Personalization" 

Ett bra sätt att öka relevansen i er kundupplevelse är att bli bättre på att både förstå och förutse kundernas behov. Det kan underlättas om du samlar ihop all information om dina kunder från alla olika beröringspunkter i kundprofiler inom ett företagsgemensamt system till exempel ett CRM-system. På så sätt skapar du en 360-graders vy av dina kunder och kan smidigt fånga upp kundbehoven. Då har du mer data att tillgå, vilket innebär att du även skulle kunna nyttja prediktiv analys (maskininlärning) för att förutse dina kunders behov och problem så att de inte faller mellan stolarna. Resultatet blir starkare kundrelationer, vilket leder till minskat kundbortfall och högre Customer Lifetime Value.

3. Sälja mer till befintliga kunder

I det nya normala läggs större fokus på att ta hand om befintliga kunder. Framför allt finns det behov och möjligheter på eftermarknaden.  Med ny teknik och på grund av rådande omständigheter har du möjlighet att följa dina kunder länger. Men hur adresserar du dessa behov och tillvaratar möjligheterna för att stärka kundupplevelsen? I en artikel på CMSWire lyfts tjänstefiering (Servitization) som exempel på ett nytt sätt för tillverkande företag att skapa mervärde för sina kunder.

Tack vare AI (Artificiell intelligens) IoT (internet-of-things) och sensorer som fångar upp exakt information om när service behövs av  t ex en maskin, kan ni erbjuda service som tjänst. Ni kan skicka aviseringar när det är dags för service och paketera tjänster med produkter på helt nya sätt. Resultatet blir ökad försäljning till befintliga kunder samtidigt som kunderna ser får mervärde i form av bland annat minskad nertid.

Läs mer om hur du går tillväga med att ge kundupplevelsen ett lyft i vår guide!

Ladda ner guiden här

Subscribe to the blog

Diskutera detta inlägg

Rekommenderad läsning

If you organize your data and use AI strategically, you can make better decisions faster. You can for example improve your market understanding and forecasting, optimize your maintenance or reduce food waste. Choose what is most important for you!
Demand forecasters do the impossible — predict what products and services customers want in the future. Their forecasts inform decision-making about production and inventory levels, pricing, budgeting, hiring and more. "While crystal balls remain imaginary, machine learning (ML) methods can give global supply chain leaders the support they need in the real world to create more accurate forecasts." The goal is to produce exactly the amount of product to meet demand. No more. No less. Demand forecasting is used to anticipate the demand with enough time to manufacture the right stock to get as close to this reality as possible. The cost is high if you don’t get it right. Your customers will go to your competitors if you don’t have what they need. Unfortunately, capacity, demand and cost aren’t always known parameters. Variations in demand, supplies, transportation, lead times and more create uncertainties. Ultimately demand uncertainties greatly influence supply chain performance with widespread effects on production scheduling, inventory planning and transportation. On the heels of the global pandemic, supply chain disruptions and a pending economic downturn, many demand forecasters wish for a crystal ball. While crystal balls remain imaginary, machine learning (ML) methods can give global supply chain leaders the support they need in the real world to create more accurate forecasts.
If you have identified possible AI use cases for your business, the next step will be to test if they are possible to implement and if they will create great value. While there is a lot of momentum and excitement about using AI to propel your business, the reality is only 54% of AI projects are deployed. How do you ensure you’re one of the businesses that does unlock the new opportunities AI promises? Your success with AI begins by discovering AI use cases that work for your business. In the first blog of our Columbus AI blog series, we shared five areas where organizations should focus their efforts to generate ideas for AI implementations based on our experience. After generating some ideas for AI use cases that could potentially benefit your company from the first step of the Columbus AI Innovation Lab, the next step is to test which AI use cases could be operationalized by evaluating them. Columbus AI Innovation Lab
Only half of the companies starting an AI pilot project are actually executing it. The key is to choose an idea that will benefit your business. Read more about how! In 2022, 27% of chief information officers confirmed they deployed artificial intelligence (AI), according to a Gartner AI survey. Even though businesses across all industries are turning to AI and machine learning, prepare your organization before jumping on the AI bandwagon by considering a few factors. Ask yourself: Is AI necessary for achieving the project requirements or is there another way? Does your team have the skills to support AI and machine learning? How will AI impact your current operations if you adopt it? How will you integrate AI with existing systems? What are the data, security and infrastructure requirements of AI and machine learning? The Gartner AI survey found only 54% of projects made it from the pilot phase to production. After significant investment in AI, why aren’t companies deploying it? We found the problem begins when companies define a use case. Too often, companies are not identifying AI use cases that benefit their businesses and end-users will adopt. The question is then, how should companies unlock the value and new opportunities AI promises? It starts with a systematic approach for each stage of the AI life cycle. We developed the Columbus AI Innovation Lab, a comprehensive method to address and account for all challenges when adding AI to your business operations and bring stakeholders into the process at the right time to help you operationalize AI.
It doesn’t matter how good your artificial intelligence technology is. If you have bad data, you’ll get bad results. While AI is one of the most innovative and impactful innovations for businesses today, bad data can prevent AI projects from getting off the ground. Having high-quality data and following data preparation best practices are crucial for a successful AI project. In the Transform phase of the Columbus AI Innovation Lab, the one we detail here, data is collected and prepared for use by AI and machine learning (ML) algorithms. Major phases in Machine Learning Machine learning, frequently used synonymously with “artificial intelligence,” is about using predictive methods to simplify tasks. There are several essential steps to building ML models, and these steps can change based on the issue you are trying to solve and the kind of ML model you are building. However, in general, the steps involved in creating and implementing an ML model are as follows: Define: Different approaches for finding AI use cases Discover: Scope and prioritize ideas before developing an AI solution and implementation strategy Transform: Transforming the business case including data acquisition and preparation with AI/ML (current blog) Model and evaluate: Analyze and enhance the business use cases using AI/ML algorithms Deploy and support: Deployment of AI/ML models and support/monitoring to guarantee quality and effectiveness
right-arrow share search phone phone-filled menu filter envelope envelope-filled close checkmark caret-down arrow-up arrow-right arrow-left arrow-down right-arrow share search phone phone-filled menu filter envelope envelope-filled close checkmark caret-down arrow-up arrow-right arrow-left arrow-down