- Přehledy IS
- APS (20)
- BPM - procesní řízení (22)
- Cloud computing (IaaS) (10)
- Cloud computing (SaaS) (33)
- CRM (51)
- DMS/ECM - správa dokumentů (20)
- EAM (17)
- Ekonomické systémy (68)
- ERP (77)
- HRM (27)
- ITSM (6)
- MES (32)
- Řízení výroby (36)
- WMS (29)
- Dodavatelé IT slueb a řeení
- Datová centra (25)
- Dodavatelé CAD/CAM/PLM/BIM... (39)
- Dodavatelé CRM (33)
- Dodavatelé DW-BI (50)
- Dodavatelé ERP (71)
- Informační bezpečnost (50)
- IT řeení pro logistiku (45)
- IT řeení pro stavebnictví (26)
- Řeení pro veřejný a státní sektor (27)
ERP systémy
CRM systémy
Plánování a řízení výroby
AI a Business Intelligence
DMS/ECM - Správa dokumentů
HRM/HCM - Řízení lidských zdrojů
EAM/CMMS - Správa majetku a údrby
Účetní a ekonomické systémy
ITSM (ITIL) - Řízení IT
Cloud a virtualizace IT
IT Security
Logistika, řízení skladů, WMS
IT právo
GIS - geografické informační systémy
Projektové řízení
Trendy ICT
E-commerce B2B/B2C
CAD/CAM/CAE/PLM/3D tisk![]() | |
| Přihlaste se k odběru newsletteru SystemNEWS, který kadý týden přináí výběr článků z oblasti podnikové informatiky | |
![]() | |
Jak se vydat vstříc lepí zákaznické zkuenosti?
Odpověď na otázku, co vechno tvoří zákaznickou zkuenost, je jasná ‒ kadý kontakt zákazníka s firmou. Od momentu, kdy zákazník o firmě poprvé uslyí, přes úspěné uzavření prodeje (či jiné konverze) a po poskytování nepřetritých slueb, dodávek a podpory. Jak se na to má firma připravit?

Pokud je firma připravena orchestrovat data z různých míst, kde s ní zákazník přichází do styku, řeení se vdycky najde. Odměna je toti lákavá ‒ monost predikovat zákaznické chování, doručit správný obsah správným kanálem ve správný čas na základě signálů vysílaných uivatelem a díky vlastnictví vech dat nechat AI ovlivňovat, jak budou vypadat zákaznické cesty.
Stejně lákavý je i dopad na výsledky firmy. Holistický pohled na zákazníka umoní odemknout novou dimenzi práce s CLV (ivotní hodnotou zákazníka). Spojení transakčních, behaviorálních a demografických údajů změní pohled na inzerci, obchod, servis, e-commerce nebo retail.
Pokud se ptáte, zda je moné to dělat ve velkém měřítku, s dostatečnou ochranou soukromí a pořádkem a v souhlasech se sbíráním údajů, reakce je vdy ano. Rostoucí tlak na ukončení podpory cookies, pokračující fragmentace digitálních identit a zvyující se nároky zabezpečení profilů zákazníků jen umocňují potřebu robustní platformy pro zákaznická data.
Sníení nákladů na akvizici zákazníků, zvýení hodnoty zákazníka, podpoření loajality a zesílení zapojení uivatelů je nejvyí prioritou kadého podnikání. Dříve stačily komplexní analýzy, ale dnes připravená umělá inteligence vytvoří nejlepí manaerské přehledy i doporučení. Právě díky nim rozhodnete, kam budou dalí investice směřovat.
Ve výe zmíněné u není budoucnost, ale realita. Bohuel ji vak jen zřídka vidíme v praxi. Při implementaci CRM jsem měl jako business architekt monost vyuít vdy jen část dostupných moností, ale u před časem jsem si vymyslel ideálního prodejce automobilů, na kterém si můeme technologie zmíněné výe ukázat. Vůči zákazníkům by vystupoval asi takto...
Představte si situaci, e potenciální zákazník potřebuje pro svou rodinu nový vůz. Zhodnotí, e by rád koupil nový neojetý vůz, a začnete hledat na internetu. Vyhledá si dostupné autosalony v Praze. Reklama ve vyhledávání je pro prodejce ideální způsob, jak získat pozornost. Mimo jiné i samotný vyhledávač bude o potenciálním zákazníkovi vědět, e máte tzv. nákupní záměr, a začne mu nabízet dalí reklamy v obsahové síti (bannery) i jiných formátech. Tam bude i konkurence, proto i tyto formáty inzerce by měl mít prodejce aktivní.
Vyhledávání prodejců zahájí potenciální zákazník na mobilu a prokliká několik webů. Na hlubí průzkum, o několik dní později, u přejde na počítač. Pokud má prodejce chytré CRM, ví, e se jedná o toho stejného člověka.
Po hlubím průzkumu potenciální zákazník vyhodnotí, jaké prodejce navtíví. Vyplní formulář na webu, kde vybere termín setkání a doplní své jméno, telefon a e-mail. Pro prodejce automobilů je první důleitý milník na cestě k prodeji splněn, ale právě nyní je automatizace a orchestrace dat a firemních systémů klíčová. Není u potenciální zákazník vyplňující formulář stávajícím zákazníkem? Odeslal se potenciálnímu zákazníkovi e-mail se shrnutím vyplněných informací a událost do jeho kalendáře? Je e-mail potenciálního zákazníka zařazen do seznamu příjemců, na který v následujících dnech odejde sekvence e-mailů představující společnost prodejce? A v neposlední řadě, uloili jsme pečlivě a systematicky souhlas se zpracováním osobních údajů pro marketingové a obchodní účely?
Pokud je odpověď na vechny otázky ano, věřte, e prodejce automobilů můe být opravdu spokojený s kvalitou svého řeení pro správu vztahů se zákazníky v oblasti jejich spokojenosti a zaujetí. Na výpočet ceny akvizice a ivotní hodnoty zákazníka je relativně brzy, ale dnení CRM ji umí u i v této fázi predikovat. To na základě signálů, které potenciální zákazník vykonává. V nich se toti dají hledat vzorce chování a porovnávat se stávajícími zákazníky, kteří ji proli kompletním procesem. Na základě toho lze najít podobnost se stávajícími daty a dojít k odhadu.

Dobře nastavený lead management proces nyní zajistí, e se příleitost podle přednastavených faktorů dostane do rukou správného obchodního zástupce. Nesmí ale zaspat ani dalí oblasti ‒ marketing můe i nadále pozitivně ovlivňovat nákupní chování potenciálního zákazníka a dalí nástroje by měly sbírat vekeré informace ze vech komunikačních kanálů, aby se s nimi mohlo dále pracovat.
Orchestrace vech činností je nyní klíčová. V mezidobí ‒ od vyplnění formuláře do smluvené návtěvy pobočky prodejce ‒ se můe stát na straně potenciálního zákazníka leccos a je třeba nic neponechat náhodě. V CRM by měl existovat profil klienta, který ponese historii komunikace ve vech komunikačních kanálech. Volal-li klient jetě před vyplněním formuláře na infolinku, je potřeba vědět, o čem rozhovor byl. Přiel-li opakovaně na webové stránky, je na místě zaznamenat do CRM jeho chování, a jaké stránky prohlíel. Pokud mu před osobní schůzkou byly doručeny e-maily, je dobré vědět, zda si je otevřel a jak s nimi interagoval.
Vrame se nyní k dalímu kroku potenciálního zákazníka ‒ ten dorazil na smluvenou schůzku. Obchodní zástupce u díky profilu klienta věděl, k jakým interakcím firmy s potenciálním zákazníkem dolo, take byl perfektně připraven. Potenciální zákazník proel s obchodním zástupcem nabídku, vyjádřil své preference a domluvil se na zpracování personalizované nabídky na tři vozy. Kadý ve dvou reimech financování. Zároveň obchodnímu zástupci popsal své potřeby, které obchodní zástupce pečlivě zanesl do profilu klienta v CRM.
Po skončení schůzky obchodní zástupce zpracoval smluvené nabídky. Díky propojení vech systémů nemusel sloitě vyplňovat z vlastní hlavy do připravené ablony. Jen v CRM navolil poadavky a nechal nabídku vygenerovat, včetně finanční kalkulace. V profilu klienta pak klikl na tlačítko odeslat, a bylo hotovo. Zároveň přepnul stav obchodní příleitosti do fáze odeslána první nabídka, čím v CRM aktivoval dalí automatizované procesy. Jako například sekvenci e-mail newsletterů, které byla personalizovaná na základě obsahu nabídky, či alert pro telefonické kontaktování potenciálního zákazníka dle domluvy z nabídky. Uetřený čas a automatizované procesy mohou být dalím krokem k úsporám ve firmě.
Protoe jsou vechna data na jednom místě, můe i manaer na svém dashboardu sledovat, jak se dění na jednotlivých obchodních příleitostech vyvíjí či jak vypadá pipeline příleitostí v jeho oddělení.
Potenciální zákazník si v průběhu několika dní proel nabídku, co obchodní zástupce perfektně věděl. CRM toti zaznamená, kdy si potenciální zákazník nabídku stáhne a otevře. Proběhlo několik dalích interakcí a osobních schůzek a vůz byl úspěně objednán. Po pár měsících i doručen.
Tím ale celý proces nekončí, protoe získaná data a definované postupy nám umoňují dále zvyovat hodnotu zákazníka v čase. I po dokončení prodeje toti sbíráme informace, jak zákazník zvládá financování vozu, jaké zvolil pojitění, jak probíhá servis, ale i na jakých marketingových kanálech s námi dále komunikoval. Pro příleitosti ve vech těchto oblastech poslouí samotná umělá inteligence, která na základě vlastních dat prodejce vytváří segmenty a pojmenovává příleitosti. Například ‒ má zákazník velký nájezd dle servisní historie, ale neodpovídající pojitění? CRM doporučí zaslat e-mail s lepí personalizovanou nabídkou pojitění. Kliká v poslední době často na e-mailovou nabídku nových skladových vozů? Kvalitní CRM upozorní obchodníka, e je příleitost se stávajícímu zákazníkovi ozvat s doplňujícími informacemi nebo novou personalizovanou nabídkou.
Zákaznické cesty mohou být různé. Díky pořádku v datech a robustnímu CRM je moné se v nich neztratit. A u jste prodejce slueb, produktů, aplikací nebo třeba velký e-shop, nebojte se moderní CRM pustit do svého podnikání.
![]() |
Jiří Jurka Ebon Autor článku je business architekt společnosti Innovation One, s. r. o. |





















