Belangrijk is het gedrag van uw klant in elk stadium van de ’customer lifecycle’ te begrijpen en te voorspellen. Hoe gedetailleerder en gerichter uw analyse van toekomstig gedrag is, hoe beter de bedrijfsresultaten. ‘Customer Lifecycle Analytics’ is de belangrijkste weg om dit te bereiken (zie figuur 2).


Figuur 2. Customer Lifecycle

In elke fase van de ‘customer lifecycle’ is het steeds van belang om efficiënt te evalueren of het voor uw organisatie interessant is om een klantrelatie te behouden, uit te breiden of, indien de omzet en marge doelstellingen niet worden gerealiseerd, de relatie te beëindigen. Voor klanten en prospects, die geïdentificeerd zijn als target voor klantenbinding of acquisitie, is het noodzakelijk om op basis van Predictive Analytics (voorspellende analyse) te besluiten welke producten en/of diensten u gaat aanbieden via welke afzetkanalen.

Veel organisaties vertrouwen op eerste generatie data mining oplossingen voor deze voorspellende analyse. Hoewel deze een stap verder zijn ten opzichte van “terugkijkende” business intelligence oplossingen, zijn deze eerder geschikt voor gedetailleerd, tijdsintensief academisch onderzoek dan voor de huidige wensen en eisen van de snel ontwikkelende zakelijke markt.

Er zijn veel stadia in de ‘customer lifecycle’. In elk stadium moet u strategische beslissingen nemen over hoe uw klant te behouden en tactische beslissingen over concrete aanbiedingen die het beste aansluiten bij uw strategie. Het optimaliseren van deze beslissingen voor elke combinatie in uw klanten segmentatie, producten en afzetkanalen vereist een zeer groot aantal voorspellende modellen in combinatie met een geautomatiseerde oplossing die de modellen creëert en beheert. Infinite Insight™ is die oplossing!

Ga naar KXEN's Infinite Insight ™

Ga terug naar het Predictive Analytics menu