Один эффективный способ, который могут использовать фирмы, чтобы прояснить, чего хотят их клиенты – это использование предиктивной аналитики и инструментов обнаружения данных для изучения отзывов и настроений, которыми делятся клиенты – позитивных и негативных.

Потребители становятся все более искренними в своих отзывах о сильных и слабых сторонах продуктов и услуг, которыми они делятся в социальных медиа и при взаимодействии со службой работы с клиентами.

Отзывы клиентов позволяют получить инсайты о новых возможностях, которые они хотят от существующих продуктов.

Например, анализ потребительских мнений в социальных медиа и в записях контакт-центра об определенном бренде холодного чая показывает, что потребители недовольны упаковкой.

Клиенты жалуются на то, что бутылки заполнены доверху, и из них трудно налить чай не расплескав. Дальнейший анализ с Тibco Spotfire показывает, что потребители будут готовы заплатить ту же цену, даже если в бутылках будет немного меньше чая.

За счет сокращения порции в процессе розлива, компания может повысить удовлетворенность клиентов. Тем временем, исследование данных показывает, что потребители склонны покупать тот бренд холодного чая, у которого чаще меняется упаковка, тем самым увеличивая пожизненную ценность клиента.

Предиктивная бизнес аналитика и инструменты для обнаружения данных также могут помочь руководителям определить новые продукты и услуги, которые заинтересуют клиентов.

Например, отзывы о ресторанной сети, которыми делятся клиенты, показывают, что клиентам нужна возможность контактировать с конкретным рестораном через мобильное приложение, чтобы узнать примерное время ожидания и предзаказать закуски по пути в ресторан.

Руководители могут опираться на эти инсайты, чтобы воплотить эти возможности в новом или уже существующем мобильном приложении. Использование предиктивного анализа также помогает определить тип окупаемости, который ожидается от инвестирования в мобильные приложения, включая изменения в доходах и лояльности клиентов.