Céges bankkártyák – Hogyan osszunk?
Folyamatosan bővül a céges bankkártyapiac. A kínálaton egyre inkább látszik, hogy a neobankok megjelenése versenyre készteti a hagyományos bankokat is.
Ijesztően nagy szám: az ügyfélkapcsolat-kezelő rendszert alkalmazó vállalkozások 66 százaléka bármiféle pontos terv nélkül használja a CRM szoftvert. A marketingtechnológiákban utazó Wiraya által mért kétharmados adat ugyan az Egyesült Királyságból származik, de gyaníthatóan itthon sem sokkal jobb a helyzet.
Ami viszonylag nagy baj, hiszen a CRM-megoldások egyik nagy előnye éppen az, hogy egyre több és egyre pontosabb adat áll a vállalatok rendelkezésére az ügyfeleikről. Nem sokat érnek azonban az adatok, ha nem tudjuk, hogy mit keresünk, így aztán arra sincs tervünk, hogy milyen összefüggéseket figyeljünk és mit szeretnénk elérni.
A világ legnagyobb kereskedelmi láncaként működő Walmartnál például óránként (!) 2,5 petabájtnyi információt dolgoznak fel. A Forbes esettanulmánynak is beillő beszámolója szerint az arkansasi központban egyszerre 40 petabájtnyi adatot látnak feldolgozott, vizualizált formában, így gyorsabban dönthetnek egy-egy beszerzési, árazási, üzleti kérdésben – ilyen adatmennyiséggel és minőséggel még a bonyolultabb ügyekben is.
Walmart
A cégméret csökkenésével arányosan csökken az adatmennyiség is, és még ha az üzleti kérdések kevésbé komplexek is, az adatok értő olvasása azért a kis cégek számára is kecsegtet előnyökkel. Persze csak akkor, ha ott van a rendszerben nem csak az adat, hanem a mesterséges intelligenciára alapuló feldolgozó algoritmusok is. És, ahogy már említettük, az is szükséges összetevő, hogy a vállalat is tudja, mikor mire kíváncsi.
Hogy csak a legegyszerűbb példát hozzuk: gyorsan kirajzolódhat például az, hogy egy kor, nem és demográfiai adatok alapján jól meghatározható ügyfélkörben hirtelen megugrott az igény egy bizonyos termék/szolgáltatás iránt. Ennek időben történő észrevétele nem csak a jelenlegi ügyfélkörből hozhat pluszbevételt, hanem a hirdetések megfelelő célzását is segíti, így az adott célcsoportból újabb vásárlókat is elérhet a cég.
Pixabay / Lalmch
Hibára is fényt deríthet a dolog: a Walmartnál például észrevették, hogy hirtelen és váratlanul visszaesett a kereslet egy termékkategória iránt. A big datához nyúltak, amelybe ásva kiderült: tévedés miatt az adott termékeket bizonyos helyeken alaposan felülárazták, így aztán senki nem akart belőlük vásárolni. A hiba gyors észlelése és lereagálása után aztán helyreállt a rend, így akadályozták meg, hogy napokon át tartó bevételkiesést okozzon az észre nem vett probléma. Ez például bármilyen jellegű webshopnál is hasznos funkció lehet.
Mindez ráadásul csak a jelen, ami legjobb esetben is egy figyelemfelkeltő kezdetnek tekinthető. Ahogy sikerül újabb és újabb, egyre okosabb algoritmusokat építeni a rendszerekbe, úgy kapnak majd a cégek egyre gyorsabb és pontosabb segítséget. Sőt, egy idő után a CRM-rendszerek valószínűleg maguk is képesek lesznek meghozni a döntést egy-egy kritikus, azonnali beavatkozást igénylő probléma esetében.
Erre szükség is lesz, ahogy ugyanis egyre több adatból egyre több hasznosítható információt nyernek majd ki a rendszerek, az ember számára annál nehezebben átláthatók és kezelhetők lesznek. Nagy kérdés, hogy erre mit találnak majd ki a rendszerfejlesztők.
