इस समय कई ग्राहक डेटा एक्टिवेशन प्रोजेक्ट चल रहे हैं। कुछ कंपनियाँ उन्हें चालू पहल के रूप में रखती हैं, कुछ उन्हें पूरा कर लेती हैं और कभी वापस नहीं आती हैं।
यहाँ ग्राहक डेटा एक्टिवेशन परियोजनाओं की शीर्ष कहानियाँ और उदाहरण दिए गए हैं, जिनका उल्लेख करना ज़रूरी है। वाइबट्रेस CX प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग करते समय दिए गए अनुभव जैसा ही अनुभव इस्तेमाल किया गया।
1. उद्यम कंपनियाँ
आईबीएम: वॉटसन मार्केटिंग
- परियोजनाआईबीएम ने व्यक्तिगत विपणन अभियानों के लिए ग्राहक डेटा का विश्लेषण और सक्रियण करने के लिए अपने एआई प्लेटफॉर्म, वॉटसन का उपयोग किया।
- नतीजाउपयोगकर्ताओं को उनके व्यवहार और प्राथमिकताओं के आधार पर अत्यधिक लक्षित और वैयक्तिकृत सामग्री प्रदान करके ग्राहक जुड़ाव और रूपांतरण दर में वृद्धि।
Microsoft: Azure ग्राहक अंतर्दृष्टि
- परियोजनाMicrosoft ने कई स्रोतों से डेटा को एकीकृत करने और ग्राहक का 360-डिग्री दृश्य प्रदान करने के लिए Azure ग्राहक अंतर्दृष्टि का लाभ उठाया।
- नतीजा: व्यक्तिगत ग्राहक अनुभव को सक्षम किया गया और ग्राहक संतुष्टि में सुधार हुआ, जिससे प्रतिधारण दर में वृद्धि हुई।
2. फुटकर उद्योग
अमेज़न: व्यक्तिगत अनुशंसाएँ
- परियोजनाअमेज़न का अनुशंसा इंजन व्यक्तिगत उत्पाद सुझाव प्रदान करने के लिए ग्राहक डेटा का उपयोग करता है।
- नतीजाअत्यधिक प्रासंगिक उत्पाद अनुशंसाओं के माध्यम से बिक्री और ग्राहक जुड़ाव में उल्लेखनीय वृद्धि, जिससे अमेज़न को बाज़ार में अग्रणी स्थान प्राप्त करने में मदद मिली।
वॉलमार्ट: डेटा-संचालित इन्वेंट्री प्रबंधन
- परियोजनावॉलमार्ट ने ग्राहक खरीद डेटा का उपयोग करके इन्वेंट्री प्रबंधन को अनुकूलित करने के लिए उन्नत एनालिटिक्स को लागू किया।
- नतीजास्टॉकआउट और अतिरिक्त इन्वेंट्री में कमी, आपूर्ति श्रृंखला दक्षता में सुधार, और बेहतर उत्पाद उपलब्धता के माध्यम से ग्राहक संतुष्टि में वृद्धि।
लक्ष्य: विपणन अभियानों के लिए पूर्वानुमानित विश्लेषण
- परियोजनाटारगेट ने पूर्वानुमानात्मक विश्लेषण का उपयोग उन ग्राहकों की पहचान करने के लिए किया, जो विशिष्ट खरीदारी करने की संभावना रखते हैं, जैसे कि गर्भवती माताएं।
- नतीजालक्षित विपणन अभियानों के परिणामस्वरूप उच्च रूपांतरण दरें प्राप्त हुईं और सही उत्पादों के साथ सही समय पर ग्राहकों तक पहुंचने से बिक्री में वृद्धि हुई।
सेफोरा: ब्यूटी इनसाइडर प्रोग्राम
- परियोजनासेफोरा का लॉयल्टी कार्यक्रम सौंदर्य संबंधी सिफारिशों और विशेष ऑफरों को निजीकृत करने के लिए ग्राहक डेटा का उपयोग करता है।
- नतीजा: अनुकूलित उत्पाद सुझावों और व्यक्तिगत प्रचार के माध्यम से ग्राहक निष्ठा में वृद्धि और प्रति ग्राहक खर्च में वृद्धि।
3. वित्तीय उद्योग
अमेरिकन एक्सप्रेस: धोखाधड़ी का पता लगाना और रोकथाम
- परियोजनाअमेरिकन एक्सप्रेस धोखाधड़ी गतिविधियों का पता लगाने के लिए लेनदेन डेटा का विश्लेषण करने हेतु मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करता है।
- नतीजाधोखाधड़ी से होने वाले नुकसान में उल्लेखनीय कमी और ग्राहकों के लिए बढ़ी सुरक्षा, जिससे ब्रांड में विश्वास मजबूत हुआ।
जेपी मॉर्गन चेस: एआई-संचालित ग्राहक सेवा
- परियोजनाजेपी मॉर्गन चेस ने ग्राहकों के प्रश्नों को संभालने और व्यक्तिगत वित्तीय सलाह प्रदान करने के लिए एआई-संचालित वर्चुअल असिस्टेंट को लागू किया।
- नतीजात्वरित, सटीक प्रतिक्रिया और व्यक्तिगत वित्तीय मार्गदर्शन प्रदान करके ग्राहक सेवा दक्षता और संतुष्टि में सुधार।
एचएसबीसी: ग्राहक डेटा प्लेटफ़ॉर्म
- परियोजनाएचएसबीसी ने विभिन्न टचपॉइंट्स से ग्राहक डेटा को एकीकृत करने और व्यापक ग्राहक प्रोफाइल बनाने के लिए एक ग्राहक डेटा प्लेटफॉर्म (सीडीपी) तैनात किया।
- नतीजा: एकाधिक चैनलों पर ग्राहक के एकल दृश्य का लाभ उठाकर व्यक्तिगत विपणन को सक्षम किया गया और ग्राहक सहभागिता में सुधार किया गया।
बैंक ऑफ अमेरिका: एरिका, वर्चुअल असिस्टेंट
- परियोजनाबैंक ऑफ अमेरिका ने एरिका नामक एक एआई-संचालित वर्चुअल सहायक को लॉन्च किया है, जो वित्तीय जानकारी और सलाह प्रदान करने के लिए ग्राहक डेटा का उपयोग करता है।
- नतीजा: व्यक्तिगत वित्तीय प्रबंधन उपकरण और अंतर्दृष्टि प्रदान करके ग्राहक अनुभव को बढ़ाया, जिससे ग्राहक संतुष्टि और वफादारी बढ़ी।
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