Digital customer experience management in big data-driven marketing

Digitalisation has shaped the nature of business operations, and the focus of competition has shifted towards distinct and holistic customer experiences through data analysis. The substantial amount of big data compiled today extends the organisational opportunities by thorough execution of customer experience management, as various customer experience insights can be garnered from big data to embellish organisations’ extant strategies by expanding imperative data-driven operations and customer orientation. The aspiration for the thesis was to resolve how digital customer experience management in big data-driven marketing is executed, and thus connectively how big data analytics are used in big data-driven marketing and how big data-driven marketing is used for digital customer experience management. The thesis answers the call for descriptive scientific research that provides theoretical and practical development combining customer experience management and big data-driven marketing as research objects. The study was done as qualitative research. The theoretical framework worked as a process description divided into strategical planning and operational implementation by setting a direction and making choices to implement customer experience and comprehend the success of customer experience management to learn from it. The data were collected by conducting eight semi-structured thematic interviews with a purposeful sampling of professionals from considerable business management, marketing, and technology companies. Analysis was done with qualitative thematic analysis on NVivo. According to the research findings, continual big data analytics and data-driven marketing are the underlying driving forces for customer experience management that require clearly defined objectives and actions that can be measured and monitored to gain the necessary insights with data analytics. The capabilities of customer experience management necessitate comprehensive processes at the strategic and operational level, technology through data manoeuvrability, intelligence, and interpretation, as well as people who bring a strong and supportive organisational culture by understanding the value of customer experience for business growth and that they are responsible for it within their allocated roles in the process. Further, implementing customer experience happens by piloting on a smaller scale before moving towards larger target groups and thereafter maybe even modelling the concept into continuous use. Comprehensive management must be done systematically, in a structured manner so that it can be adhered to and documented. Moreover, customer experience management requires constant learning to renew customer experience by continually developing, maintaining, and repeating operations. The results of the study altogether support extant theory and research in many aspects. Still, this study provides a deeper practical look into the customer experience with the provided detailed process description. Significantly, customer experience management cannot be compromised since it is critical to the organisation's competitiveness in the 2020s to provide incredible and customised data-driven experiences whereby big data analytics and data-driven marketing play a crucial role when attracting, converting, and advocating customers.Digitalisaatio on muokannut liiketoiminnan luonnetta kilpailun painopisteen siirtyessä kohti erottuvaa ja kokonaisvaltaista asiakaskokemusta data-analyysin myötä. Nykyään kerätyn big datan huomattava määrä laajentaa organisaatioiden mahdollisuuksia perusteelliseen asiakaskokemuksen johtamiseen, sillä big datasta voidaan kerätä erilaisia ​​asiakaskokemusta koskevia oivalluksia, joilla voidaan täydentää organisaatioiden nykyisiä strategioita laajentamalla välttämättömiä dataan perustuvia toimintoja sekä asiakaslähtöisyyttä. Opinnäytetyön tavoitteena oli selvittää, miten digitaalinen asiakaskokemuksen johtaminen big dataohjatussa markkinoinnissa toteutetaan ja siten yhdistettynä, kuinka big data-analytiikkaa käytetään big dataohjautuvassa markkinoinnissa sekä vastaavasti, kuinka big dataohjautuvaa markkinointia käytetään digitaalisen asiakaskokemuksen johtamiseen. Opinnäytetyö vastaakin tieteenalan kehotukseen kuvailevasta tieteellisestä tutkimuksesta, joka tarjoaa teoreettista ja käytännöllistä kehitystä yhdistäen asiakaskokemuksen johtamisen ja big dataohjautuvan markkinoinnin tutkimuskohteina. Tutkimus tehtiin laadullisena tutkimuksena. Teoreettinen viitekehys toimi prosessikuvauksena, joka jakautui strategiseen suunnitteluun ja operatiiviseen toteutukseen asettamalla haluttu suunta ja tekemällä valintoja asiakaskokemuksen toteuttamiseksi ja ymmärtämiseksi. Aineisto kerättiin tekemällä kahdeksan puolistrukturoitua teemahaastattelua, joihin osallistui tarkoituksenmukaisesti valikoituja ammattilaisia liikkeenjohdon, markkinoinnin ja teknologian alan yrityksistä. Analyysi tehtiin kvalitatiivisella temaattisella analyysillä NVivossa. Tutkimustulosten mukaan jatkuva big data-analytiikka ja dataohjautuva markkinointi ovat asiakaskokemuksen johtamisen kantavia tekijöitä, jotka edellyttävät selkeästi määriteltyjä, mitattavia ja seurattavia tavoitteita ja toimia, jotta tarvittavat näkemykset data-analytiikalla ovat saavutettavissa. Asiakaskokemuksen johtamisen valmiudet edellyttävät kattavia prosesseja strategisella ja operatiivisella tasolla, teknologiaa datan ohjattavuuden, älykkyyden ja tulkinnan kautta sekä ihmisiä, jotka tuovat vahvan ja tukevan organisaatiokulttuurin ymmärtämällä asiakaskokemuksen arvon liiketoiminnan kasvulle ja sen, että he ovat vastuussa kokemuksesta omissa rooleissaan prosessin aikana. Lisäksi asiakaskokemuksen toteuttaminen tapahtuu pilotoimalla pienemmässä mittakaavassa ennen kuin siirrytään suurempiin kohderyhmiin ja sen jälkeen ehkä jopa mallintamalla konsepti jatkuvaan käyttöön. Kokonaisvaltainen johtaminen on myös tehtävä järjestelmällisesti ja jäsennellysti, jotta sitä voidaan noudattaa ja dokumentoida jatkoa varten. Asiakaskokemuksen johtaminen edellyttääkin jatkuvaa oppimista asiakaskokemuksen uudistamiseksi kehittämällä, ylläpitämällä ja toistamalla toimintoja jatkuvasti. Tutkimuksen tulokset tukevat kaiken kaikkiaan olemassa olevaa teoriaa ja tutkimusta monilta osin, mutta ennen kaikkea tämä tutkimus tarjoaa yksityiskohtaisella prosessikuvauksella syvemmän käytännön katsauksen asiakaskokemukseen. Asiakaskokemuksen johtamisessa ei voida tinkiä, sillä organisaation kilpailukyvyn kannalta 2020-luvulla on ratkaisevan tärkeää tarjota uskomattomia ja räätälöityjä dataohjautuvia kokemuksia, joissa big data-analytiikka ja dataohjautuva markkinointi ovat ratkaisevassa asemassa asiakkaiden houkuttelemisessa, käännyttämisessä ja kannattamisessa

Next best action – a data-driven marketing approach

Project Work presented as the partial requirement for obtaining a Master's degree in Data Science and Advanced AnalyticsThe Next Best Action (NBA) is a framework that is built in order to assign to each client three (or more) actions that are considered to be the best actions to perform with the client. These actions can range from product offering to pro-active retention actions and upselling recommendations. It can be a useful tool to generate leads for ongoing campaigns but also an excellent tool for analysis and a driver for the creation of new campaigns, being a key element in Customer Relationship Management (CRM) as a Data-Driven Marketing approach. Initially planned as a joint collaboration between a Bank and an Insurance Company to improve the Bancassurance business model, three versions of the NBA were built with the first two being tested on a campaign setting showing promising results. The last version, NBA 3.0, later became a sole project of the Insurance Company due to GPDR compliance policies and due to time constraints could not be evaluated

How machine learning informs ride-hailing services: A survey

In recent years, online ride-hailing services have emerged as an important component of urban transportation system, which not only provide significant ease for residents’ travel activities, but also shape new travel behavior and diversify urban mobility patterns. This study provides a thorough review of machine-learning-based methodologies for on-demand ride-hailing services. The importance of on-demand ride-hailing services in the spatio-temporal dynamics of urban traffic is first highlighted, with machine-learning-based macro-level ride-hailing research demonstrating its value in guiding the design, planning, operation, and control of urban intelligent transportation systems. Then, the research on travel behavior from the perspective of individual mobility patterns, including carpooling behavior and modal choice behavior, is summarized. In addition, existing studies on order matching and vehicle dispatching strategies, which are among the most important components of on-line ride-hailing systems, are collected and summarized. Finally, some of the critical challenges and opportunities in ride-hailing services are discussed