توانمندی مدیریتی

سیستم‌های توصیه گر ابزاری برای تقویت روابط با مشتری (بخش دوم)

فیبز، نشریه آنلاین مدیریت کسب وکار

سیستم های CRM

سیستم‌های CRM یا مدیریت روابط با مشتریان، مخزنی از اطلاعات مشتریان می باشد که شامل اطلاعات پروفایل تمام مشتریان می شود. علاوه بر حفظ خصوصیات پایگاه داده های سنتی، قابلیت پوشش نیازهای شخصی و خاص هر کاربر را با ایجاد تمایز در محصولات و خدمات ارائه شده به هر مشتری منحصر به فرد را نیز دارد. فناوری اطلاعات، ابزارهای مناسبی را به منظور خودکارسازی، حفظ و بهره برداری از مشتریان در تمام مراحل طول عمر روابطشان فراهم نموده است و استراتژی‌های بسیاری جهت بهبود مدیریت روابط با مشتریان پیشنهاد گردیده است. کمپانی‌ها باید اطلاعات مشتریان را جمع آوری کنند و با تجزیه و تحلیل مجموعه وسیعی از داده‌ها و الگوهای رفتاری آنها، دانشی را که در این داده‌ها نهفته است استخراج و شناسایی نمایند و قابلیت پیوند اطلاعات مفید را به هم داشته باشند و در نهایت از آنها استفاده نمایند.

سیستم توصیه گر

سیستمی که اطلاعات مفیدی را به کاربران توصیه و یا استراتژی‌هایی که کاربران جهت رسیدن به اهدافشان به کار می‌گیرند را پیشنهاد می‌کند. سیستم‌های توصیه گر کاربردهای فراوانی دارند، در حوزه تجارت الکترونیک جهت پیشنهاد محصولات و خدمات مختلف، در شبکه‌های بنگاهی جهت پیدا کردن افراد خبره در یک زمینه خاص، در کتابخانه‌های دیجیتال جهت پیدا نمودن کتاب، مقاله و …. در حوزه پزشکی جهت انتخاب پزشک و انتخاب دارو به بیمار کمک می‌کند و همینطور در مدیریت ارتباط با مشتری جهت ارائه راهکارهایی برای بهبود روابط تولید کننده و مصرف کننده کاربرد دارد.

امروزه با اطمینان کامل می‌توان ادعا کرد که استفاده از راه حل هوشمندی کسب و کار می‌تواند قدرت رقابت پذیری یک سازمان را افزایش دهد و از دیگر سازمان‌ها متمایز کند. این راه حل این امکان را به سازمان‌ها می‌دهد تا با بکارگیری اطلاعات موجود از مزایای رقابتی و پیشرو بودن بهره برداری کنند. این راه امکان درک بهتر تقاضاها و نیازمندی‌های مشتریان و مدیریت ارتباط با آنان را ممکن می‌سازد. با توسعه کسب و کارهای آنلاین، کاربرد هوشمندی کسب و کار به منظور حفظ روابط با مشتریان افزایش پیدا کرده است. هوشمندی کسب و کار به تجزیه تحلیل و امکان دسترسی به مقادیر زیادی از داده‌ها در تصمیم گیری‌های تجاری کمک می‌کند.

سیستم‌های توصیه گر از تکنیک‌های مشارکت جمعی مورد به مورد استفاده می‌کنند. در این تکنیک به جای استفاده از محتوای اقلام، از نظرات و رتبه بندی‌های انجام شده توسط کاربران برای ارائه پیشنهاد استفاده می‌شود. در واقع عملکرد این سیستم‌ها به این صورت است که کسانی که در گذشته با هم توافق داشته اند به احتمال زیاد در آینده نیز توافق خواهند داشت. با تجزیه و تحلیل آماری اطلاعات و استخراج داده‌های کاربر، خریدهای گذشته او و سایر اطلاعات یک محدوده همسایگی از افراد با سلایق و علایق مشترک ایجاد می‌کند. سپس با یافتن نزدیکترین همسایه‌ها برای هر کاربر، به پیشنهاد انتخاب این همسایگان به کاربر می‌پردازد. در تکنیک‌های مشارکت جمعی پیشنهادات بر اساس تشابه رفتاری کاربر فعال با کاربران دیگر صورت می‌گیرد و نه بر اساس تشابه ویژگی کالاهای پیشنهادی با ویژگی‌های کالاهای مورد علاقه کاربر.

جهت کارایی بیشتر و نتایج دقیق‌تر این سیستم ها، باید به طور مداوم با مشتریان در تعامل بوده و تمام بازخوردهای مرتبط را ثبت کنیم. اینگونه اطلاعات در ارزیابی‌های دوباره و بهبود مدل‌های جدید تاثیر گذار است.
همچنین الگوهای رفتاری مشتریان موجود و مشتریان از دست رفته باید جمع آوری، تحلیل و با هم مقایسه شوند. علل احتمالی ترک مشتری تجزیه و تحلیل شود و با اخذ برنامه‌های پیشگیرانه مناسب به کمک سیستم توصیه گر، مشکل ریزش مشتریان به حداقل برسد.
با توجه به مطالب گفته شده متوجه می‌شویم که مدیریت روابط با مشتریان به کمک هوش کسب و کار و سیستم‌های توصیه گر، منجر به افزایش رضایت در روابط با مشتریان می‌گردد.

 

سیستم‌های توصیه گر ابزاری برای تقویت روابط با مشتری(بخش اول)

 

برچسب ها

کیانوش مولودی

برایم مهم است که در فیبز بتوانم به افزایش علم و آگاهی مردمم کمک کنم. همه ما به این دلیل اینجا جمع شده ایم تا بتوانیم مشکلی را برطرف کنیم.

نوشته های مشابه

پاسخی بگذارید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

بستن
بستن