Dane o kliencie mogą być największą przewagą konkurencyjną — albo największym niewykorzystanym zasobem w organizacji. Wszystko zależy od tego, czy potrafimy je połączyć, zrozumieć i wykorzystać w praktyce. Jak robią to firmy, które są o krok dalej? Katarzyna Klimkiewicz, dyrektor zarządzającą brave conferences, zapytała o to ekspertów tegorocznej edycji Forum Loyalty PLanet360°.
Jak w organizacji z rozproszonymi systemami połączyć dane o kliencie z POS, e-commerce, CRM, customer service i social media, aby uzyskać jeden spójny obraz klienta?
Anna Winnicka, Data and Customer Growth Officer (DECATHLON): Integracja danych o kliencie jest kluczem do budowania autentycznej i pozytywnej relacji. Nic tak skutecznie nie niszczy zaufania do marki, jak sytuacja, w której lojalny klient po raz kolejny musi tłumaczyć swoją historię konsultantowi lub otrzymuje ofertę na produkt, który właśnie zwrócił w innym kanale tej samej sieci. Klienci zostawiają po sobie setki cyfrowych śladów, które powinniśmy, a nawet musimy ze sobą integrować. Technologia Customer Data Platform pozwala łączyć rozproszone sygnały w jedną, spójną historię i - co najważniejsze - traktować klienta jako tę samą osobę, niezależnie od tego, czy właśnie finalizuje zakup przy kasie, czy szuka wsparcia na czacie.
Niestety, budowa systemów CDP zbyt często jest błędnie postrzegana jako zadanie działów IT i analitycznych. Tymczasem klucz do sukcesu leży w zaangażowaniu biznesu od samego początku. Musimy przedefiniować rolę danych w organizacji: ich faktycznymi właścicielami nie powinni być administratorzy baz danych, lecz ich realni odbiorcy – managerowie CX, marketingu i sprzedaży. Konieczne jest narzucenie perspektywy “customer-first”, gdzie to klient, a nie system są w centrum uwagi. To jedyna droga do rzetelnego zarządzania wskaźnikiem Customer Lifetime Value (CLV).
Paradoksalnie, w dobie transformacji cyfrowej, to właśnie rzetelne dane są jedynym sposobem na „skalowanie ludzkiego podejścia”: im lepiej nasze systemy ze sobą współpracują, tym bardziej spersonalizowana, autentyczna i „ludzka” staje się nasza obsługa, nawet jeśli w tle wspierają ją zaawansowane algorytmy.
Krzysztof Stremler, Kierownik Działu Programu Lojalnościowego (MEDICOVER): Wyzwanie integracji danych o kliencie z wielu, rozproszonych systemów to dla nas codzienność. Prowadząc w ramach grupy Mediover program lojalnościowy MediClub, na co dzień łączymy dane pochodzące z POSów, ecommerce, systemów CRM, obsługi klienta oraz kanałów social media, aby budować spójny i użyteczny obraz klienta.
Specyfika naszego biznesu dodatkowo komplikuje to zadanie – działamy w ramach grupy kapitałowej, w której poszczególne spółki korzystają z różnych systemów, często o odmiennych standardach danych i poziomie dojrzałości technologicznej. Bezpośrednia integracja systemów w modelu pointtopoint szybko przestaje być skalowalna i efektywna kosztowo.
Dlatego zaprojektowaliśmy dedykowany hub integracyjny, który stanowi warstwę pośrednią do zbierania i wymiany danych poprzez wystandaryzowane interfejsy API. Kluczowym elementem naszej architektury jest centralna hurtownia danych pełniąca rolę jednego „źródła prawdy” o kliencie. To właśnie tam konsolidujemy dane z wielu źródeł w spójnym modelu, tworząc profil klienta 360°, obejmujący dane demograficzne, transakcyjne, behawioralne oraz historię interakcji w różnych kanałach.
Kluczowe jest zapewnienie spójnego rozpoznawania klienta we wszystkich punktach styku z organizacją oraz skutecznej konsolidacji danych pochodzących z różnych systemów. Wymaga to zarówno uporządkowanego modelu danych, jak i ich standaryzacji oraz przetwarzania w architekturze, która gwarantuje szybki, bezpieczny i skalowalny dostęp do informacji.
Dopiero połączenie spójnej architektury integracyjnej, centralnej hurtowni danych oraz świadomego zarządzania jakością danych pozwala przejść od silosów informacyjnych do realnej wartości biznesowej, jaką daje pojedynczy, wiarygodny widok klienta.
Jak sprawić, żeby dane o kliencie były nie tylko zintegrowane, ale też użyteczne dla różnych zespołów – marketingu, sprzedaży, e-commerce czy obsługi klienta?
Agnieszka Obstarczyk, Head of CRM & Marketing Automation (TRIVERNA): Integracja danych to dopiero pierwszy krok. W wielu organizacjach kończy się ona na raportach i dashboardach, które dobrze wyglądają, ale nie wpływają na codzienną pracę zespołów. Realna wartość danych pojawia się dopiero wtedy, gdy zaczynają wspierać decyzje i działania.
Kluczowe jest przejście z myślenia „dane do analizy” na „dane do działania”. Dane muszą trafiać tam, gdzie podejmowane są decyzje – do marketingu, sprzedaży, e-commerce i obsługi klienta. Dzięki temu marketing może reagować na zachowania klienta w czasie rzeczywistym, sprzedaż lepiej dopasowuje ofertę, obsługa klienta działa szybciej dzięki pełnej historii kontaktu, a e-commerce skuteczniej personalizuje ofertę.
Warunkiem jest jedno źródło prawdy oraz dopasowanie danych do potrzeb konkretnych zespołów. Równie ważne jest uproszczenie dostępu do danych – zamiast surowych informacji zespoły powinny otrzymywać gotowe insighty i rekomendacje.
Dopiero połączenie spójnych danych, łatwego dostępu i wspólnych KPI sprawia, że dane realnie wspierają organizację i łączą jej działania.
Krzysztof Stremler: Równie ważne jak integracja danych jest ich realne wykorzystanie przez różne zespoły – marketing, sprzedaż, e-commerce czy obsługę klienta, które działają w oparciu o inne cele i procesy.
Kluczowe jest przekształcenie danych w konkretne informacje wspierające działania biznesowe – m.in. komunikację, sprzedaż czy obsługę klienta. Pomagają w tym dopasowane widoki danych i ustandaryzowane metryki, dzięki którym wszystkie zespoły pracują na tych samych definicjach.
Dane zaczynają mieć realną wartość dopiero wtedy, gdy są wykorzystywane w codziennym funkcjonowaniu organizacji.
W jaki sposób AI może pomóc w łączeniu danych o kliencie i generowaniu insightów, które realnie wspierają decyzje biznesowe?
Anna Winnicka: Pojawienie się dużych modeli językowych (LLM) otworzyło przed nami zupełnie nowe możliwości budowania wiedzy o kliencie i zrozumienia sposobu, w jaki postrzega on naszą firmę. Swobodne wypowiedzi – pochodzące z recenzji, mediów społecznościowych czy kontaktów z Customer Relations Center – odpowiednio przetworzone i poddane masowej analizie, generują bezcenne insighty. Pozwalają one precyzyjnie zidentyfikować zarówno punkty zapalne (pain points), jak i momenty zachwytu, które pojawiają się na każdym etapie styku z marką.
W Decathlon zatrudniliśmy AI do przetwarzania tysięcy opinii, czatów, rozmów z CRC oraz recenzji produktowych. Dzięki temu w czasie niemal rzeczywistym otrzymujemy rzetelne raporty o nastrojach klientów i głównych wyzwaniach w ich doświadczeniu zakupowym. Wiedza ta pozwala nam na błyskawiczne eliminowanie błędów, zanim wpłyną one negatywnie na wizerunek marki, oraz na projektowanie długoterminowych strategii w oparciu o realne oczekiwania odbiorców.
Sztuczna inteligencja, a konkretnie agenci AI, rewolucjonizują również sposób, w jaki sposób „rozmawiamy” z naszymi danymi. Zamiast statycznych tabel w Excelu, zyskujemy system, który nie tylko widzi dane całościowo, ale przede wszystkim rozumie ich kontekst. Zamiast przeglądania dziesiątek dashboardów, użytkownik otrzymuje konkretne odpowiedzi na pytania zadane językiem naturalnym. To radykalnie skraca czas potrzebny do podejmowania decyzji biznesowych opartych na twardych danych.
Dla nas AI to nie tylko technologia, ale przede wszystkim narzędzie, które pozwala nam być bliżej klienta. Dzięki automatyzacji analizy i lepszemu łączeniu kropek, przechodzimy od intuicji do precyzyjnego działania, co w dzisiejszym handlu staje się kluczową przewagą konkurencyjną.
Anna Konopka, CRM Manager & Loyalty Project Owner (PHILIPS): Dzisiaj, AI może wspierać łączenie danych o kliencie poprzez automatyczne dopasowywanie, ujednolicanie i wzbogacanie informacji z różnych, często niespójnych źródeł. Algorytmy uczenia „maszynowego” umożliwiają wykrywanie wzorców, przewidywanie zachowań oraz generowanie rekomendacji i insightów w czasie zbliżonym do rzeczywistego. Dzięki temu organizacja przechodzi od statycznych raportów do proaktywnych, kontekstowych wskazówek realnie wspierających decyzje biznesowe. W ten sposób dbamy o jakość i efektywność komunikacji z klientem na każdym etapie, optymalizujemy czas pracy zespołów i jesteśmy w stanie budować najbardziej wydajne modele podejścia na przyszłość. Tu śmiało można powiedzieć, że najlepiej sprawdzają się platformy CDP wyposażone w mechanizmy AI oraz narzędzia integracyjne iPaaS wspierane przez sztuczną inteligencję. W przypadku wdrażania takich rozwiązań w organizacji rola AI w integracji i nadzorze nad danymi staje się w praktyce - już dzisiaj - nieodzowna.
Te tematy to tylko część wyzwań, z którymi dziś mierzą się organizacje pracujące na danych o kliencie. Do rozmowy o nich organizator wróci podczas VI Forum Loyalty Planet360°, które odbędzie się w dniach 20–21 maja br. w Warszawie. Szczegółowy program forum: https://loyalty-planet.com/program-1-dzien (dzień 1) oraz https://loyalty-planet.com/program-2-dzien (dzień 2).H
