Оптимизация CLM через Персонализацию и Автоматизацию

[rajia123]

Рост: Анализ данных помогает идентифицировать возможности для перекрестных продаж (cross-sell) и дополнительных продаж (up-sell), предлагая клиенту более дорогие или сопутствующие товары/услуги.
Возвращение/Защита интересов: Данные используются для выявления лояльных клиентов, которых можно стимулировать к написанию отзывов или участию в реферальных программах, а также для реактивации "спящих" клиентов.
(Оптимизация CLM через Персонализацию и Автоматизацию)
Эффективность CLM в значительной степени зависит от персонализации и автоматизации, которые стали возможны благодаря маркетингу баз данных. CRM-системы и платформы автоматизации маркетинга используют клиентские данные для создания триггерных кампаний, которые запускаются автоматически в ответ на определенные действия списки рассылки директоров по маркетингу или бездействие клиента. Например, автоматическое письмо с "брошенной корзиной" или поздравительное сообщение в день рождения клиента с персональной скидкой. Такая автоматизация позволяет поддерживать постоянный и релевантный диалог с клиентом, не требуя ручного вмешательства. Путем непрерывного анализа данных о поведении клиента на каждом этапе жизненного цикла, компании могут динамически адаптировать свои стратегии, повышая лояльность, увеличивая средний чек и максимизируя общую пожизненную ценность клиента (LTV) в условиях динамичного рынка Бангладеш.