Datadrevet kundereise er en metode for å forstå og analysere kundenes atferd, preferanser og behov gjennom hele kundereisen, fra potensielle kunder til lojale kunder. Metoden bruker kundedata, inkludert personlige og økonomiske profiler, adferd, interaksjoner og sosiale medieaktiviteter, for å identifisere trender og mønstre i kundenes oppførsel og preferanser.

Ved å bruke datadrevet kundereise kan bedrifter, inkludert bank og finansinstitusjoner, forbedre kundeopplevelsen ved å tilby mer personlig tilpassede tjenester og øke kundetilfredsheten. Ved å analysere kundedata kan bedriftene identifisere ulike kundesegmenter og utvikle målrettede kampanjer og tilbud for hvert segment. Bedrifter kan også tilpasse tilbudene og kommunikasjonen med kundene basert på deres individuelle behov og preferanser.

Datadrevet kundereise kan også hjelpe bedrifter med å identifisere potensielle risikoer og problemer før de oppstår, og ta tiltak for å minimere risikoen. Bedrifter kan også bruke datadrevet kundereise til å forbedre produktutviklingen og øke konverteringsraten ved å tilby kundene de produktene og tjenestene de trenger og ønsker.

I sum kan datadrevet kundereise hjelpe bedrifter med å forstå og møte kundenes behov og ønsker på en mer effektiv og målrettet måte, noe som kan bidra til økt engasjement, tilfredshet og lojalitet blant kundene.

Bank- og finansbransjen har i lang tid vært avhengig av kundedata for å forbedre kundeopplevelsen. Men med stadig økende krav til personvern og sikkerhet, har bransjen blitt tvunget til å finne nye og innovative måter å bruke kundedata på. En av de mest effektive metodene som har blitt utviklet i denne forbindelse er datadrevet kundereise.

Med kundes fokus gjennom kundereisen

Datadrevet kundereise i bank og finans brukes for å forstå kundenes oppførsel og behov gjennom hele kundereisen, fra før de blir kunder til de blir lojale kunder og ambassadører for banken eller finansinstitusjonen. Det er en prosess som tar hensyn til all informasjon om kunden, inkludert deres personlige og økonomiske profil, adferd, preferanser og til og med sosiale medieaktiviteter.

Denne typen analyse av kundedata kan hjelpe bankene og finansinstitusjonene med å forstå hvordan kundene oppfører seg, hva de vil ha, og hva som påvirker deres beslutninger. Det kan også hjelpe bankene med å tilby mer personlig tilpassede tjenester som passer til kundens livssituasjon.

Oppsummert kan datadrevet kundereise som metode gi

  • innsikt til å forstå og analysere kunders atferd preferanse og behov
  • mer personlig tilpassede tjenester
  • økt kundetilfredshet
  • mer målrettede aktiviteter
  • bedre konverteringsrate ved å tilby tilpassede produkter og tjenester 

Brukerreiser - eller kundereiser - setter mennesket i sentrum av en prosess, enten vi har rollen som pasient, kunde, innbygger eller ansatt. Customer Journey Modelling Language (CJML) hjelper deg å holde styr på detaljene i brukerreisen og hvordan den henger sammen med IT-systemene. Vil du vite mer om det så kan vi anbefale deg å besøke SINTEF, som forsker på tjenester og brukerreiser fra en teoretisk og praktisk synsvinkel. CJML er et enkelt, visuelt modelleringsspråk som bidrar til en felles forståelse av detaljene i brukerreiser. CJML består av terminologi, syntaks og diagrammer, og skiller mellom planlagte og reelle brukerreiser.

Vi er ingen ekspert på verktøy for modellering, men UXpressia oppleves i alle tilfeller å være brukervennlig, enkelt, men allikevel dekkende for komplekse behov. Dessuten har de også en del bransjemaler for eksempel for bank, finans og forsikring.

I Cube verden er vi mer opptatt av å realisere disse kundereisene ved hjelp av teknologien, og legge tilrette for den digitale flyten og de beste prosessene for at kundereisene skal bli så strømlinjeformet som mulig.

Abonnér på bloggen