위치 기반 인텔리전스를 사용해야 하는 6가지 산업

주말 동안 맨해튼을 거닐다 보면 섬 전체에 매장이 있는 소수의 브랜드를 볼 수 있습니다. 어퍼 이스트 사이드 위치는 더 작고 선택 항목이 더 적을 수 있으며 SoHo 매장은 방대할 수 있으며 Midtown 위치에서 물건을 찾기 어려울 수 있습니다.

그러나 그들은 모두 같은 브랜드이며 각 매장에서 고객의 경험은 회사 전체에 대한 느낌에 영향을 미칩니다.

브랜드가 어떻게 인식되는지 이해하려고 노력할 때 매장 내 경험이 위치마다 어떻게 다른지 인식하는 것이 중요합니다. 판매 데이터, 판매 시점 데이터 및 일화적인 증거는 가치가 있지만 전체 그림을 제공하지는 않습니다.

위치 기반 인텔리전스(LBI) 입력: 소셜 웹에서 정보를 가져와 고객의 생각과 감정에 대한 공간적, 시간적 통찰력을 제공하는 텍스트 분석 기술입니다.

다음은 회원이 위치 기반 인텔리전스를 사용하여 혜택을 받을 수 있는 산업의 6가지 예입니다.

음식 및 음료

스타벅스와 맥도날드와 같이 맨해튼의 모든 길모퉁이에 오프라인 매장이 있는 것처럼 보이는 회사는 각 매장마다 고객 경험이 어떻게 다른지 이해해야 합니다.

LBI를 통해 회사는 특정 지점이 아침 러시(화난 소셜 미디어 게시물에서 알 수 있듯이) 동안 대기 시간이 길기로 악명 높으며 고객 주문이 다른 지점에서 더 자주 엉망이 된다는 것을 알 수 있었습니다(동일).

이러한 통찰력은 특정 시간에 직원을 늘리거나 고객이 주문한 것을 신속하게 얻을 수 있도록 워크플로를 재평가하는 데 박차를 가할 수 있습니다.

더 나아가 한 위치에서 놀라운 경험을 제공하는 경우 관리자는 실적이 좋지 않은 인근 매장의 관리자를 교육할 수 있습니다.

환대

북동쪽에 많은 지점이 있는 호텔 브랜드를 예로 들어 보겠습니다. 위치 기반 솔루션은 회사가 위치뿐만 아니라 시간에 따라 고객 경험의 차이를 식별하는 데 도움이 됩니다.

그것은 사람들이 아침에 비해 밤에 체크인하는 경험이 더 나은지 브랜드가 이해할 수 있도록 합니다. 또한 LBI는 직원이 부족한 경향이 있는지, 청결 문제가 있는지 또는 객실이 제 시간에 준비되지 않는지 더 잘 알 수 있도록 경영진을 무장시킬 것입니다.

특정 지점이 지저분한 시트에 대해 지나치게 많은 사회적 잡담을 하고 있다면 해당 브랜드는 이를 신속하고 더 중요하게는 효율적으로 조치할 수 있는 힘을 갖게 될 것입니다.

소매

수많은 도시에 오프라인 매장이 있는 전국적인 대형 소매업체를 상상해 보십시오. 맨해튼과 같은 장소에는 서로 반경 5마일 이내에 4개의 상점이 있습니다. 그들은 크기가 다르며 지역 고객에 따라 약간 다른 선택을 제공합니다.

이와 같은 매장은 LBI를 사용하여 각 매장에서 고객 경험이 어떻게 다른지, 매장 수준에서 고객 충성도를 높이는 요인을 이해할 수 있습니다.

아마도 한 매장에서는 고객 서비스가 탁월할 것입니다. 사람들은 종종 판매 담당자가 적절한 사이즈를 찾는 데 얼마나 도움이 되었는지에 대해 트윗합니다. 다른 하나는 고객 서비스 측면에서 부족할 수 있지만 재고가 없는 품목에 대한 Facebook 게시물이 더 적습니다.

대형 소매 브랜드는 종종 단일 도시 또는 지역에 많은 오프라인 매장을 보유하고 있으며 각 매장에서 무슨 일이 일어나고 있는지 정확히 이해해야만 각 매장에서 고객 경험을 최적화하는 방법을 알 수 있습니다.

보건 의료

위치 통찰력의 힘을 활용할 수 있는 것은 거대한 제품 관련 기업만이 아닙니다. 또한 대면 서비스의 품질에 크게 의존하는 의료 제공자와 같이 소규모로 성장하는 비즈니스에도 기회를 제공합니다.

LBI를 통해 이러한 회사는 Yelp에 대한 리뷰를 활용하여 청구 문제 및 특정 제공업체의 문제와 같은 문제점을 파악할 수 있습니다.

전국 500개 이상의 사무실에서 인기 있는 치과 진료를 받고 Google 지역 정보, Yelp, Facebook 및 소비자 리뷰 사이트에서 많은 고객 피드백을 받으세요. 운영은 모든 위치에서 고객 경험의 품질과 서로 비교하는 방법을 이해함으로써 이점을 얻을 수 있습니다.

공공 부문

누군가 DMV에서 면허증을 갱신해야 한다고 상상해 보십시오(재미있죠?). 그녀는 한 시간처럼 느껴질 때까지 줄을 섰지만 마침내 카운터에 도착했을 때 DMV 직원과 유쾌한 대화를 나눴습니다.

그녀는 Google 리뷰의 경험에 대해 씁니다. 기다리는 것은 힘들었지만 직원이 친절하고 도움이 되었다고 언급했습니다.

또는 아주 오랜 시간을 기다리지 않아도 되지만 갱신 과정이 혼란스럽고 답답할 수도 있습니다. 다시, 그녀는 그에 따라 검토합니다.

DMV가 이 피드백을 받아 영원히 사용할 수 있다면 어떨까요? 위치 기반 솔루션을 사용하여 온라인에서 비판과 칭찬을 검토하고 특정 위치에 귀속시키고 피드백에 따라 조치를 취하여 주 전체 사무실에서 고객의 경험을 개선할 수 있습니다.

금융 서비스

온라인 뱅킹의 인기가 빠르게 증가하고 있기 때문에 지점 내 경험이 중요합니다.

LBI를 통해 은행은 고객 경험이 부족한 부분을 이해하고 궁극적으로 고객을 돕기 위한 더 나은 프로세스를 만들 수 있습니다.

또한 이 기술은 은행이 위기로 발전하기 전에 주요 문제를 예측하고 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다. 특정 지점에서 고객이 은행이 대출을 승인하지 않기로 결정하는 데 편견이 있다고 생각하여 트윗을 올리고 있다고 상상해 보십시오.

이와 같은 경우 LBI는 은행이 소셜에 대한 부정적인 감정을 인식하고 해당 지점을 다시 연결하며 고객이 하루 중 특정 시간에 가장 좌절감을 느끼는지 파악할 수 있도록 도울 수 있습니다.

그 시점에서 은행은 암묵적 편향 훈련 또는 기타 조치를 통해 상황을 시정하기 위한 조치를 취할 수 있습니다. 궁극적으로 LBI는 은행에 모든 고객이 동등하게 대우받고 있다고 느낄 수 있는 권한을 줄 수 있습니다.

모든 종류의 조직을 위한 필수 도구

여러 매장 위치를 ​​가진 거의 모든 회사는 위치 기반 인텔리전스 솔루션의 이점을 누릴 수 있습니다.

이를 통해 브랜드는 매장 내 고객 경험을 그 어느 때보다 더 잘 이해할 수 있을 뿐만 아니라 위치별 실행 가능한 통찰력을 수집하고 고객의 요구와 요구에 맞춰 상품과 서비스를 지속적으로 개선하고 추적할 수 있는 수단을 제공합니다. 고객 경험이 항상 개선되고 있는지 확인하기 위해 시간이 지남에 따라 진행합니다.