如何利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行用戶(hù)分析

　　根據(jù)百度的調(diào)查結(jié)果，超過(guò)50%的客戶(hù)期望在發(fā)布查詢(xún)或投訴后的一小時(shí)內(nèi)(甚至在周末)得到客戶(hù)支持的響應(yīng)。根據(jù)百度報(bào)告說(shuō)，如果沒(méi)有從公司獲得個(gè)性化的體驗(yàn)，則71%的客戶(hù)會(huì)對(duì)商業(yè)企業(yè)表示沮喪。此外，淘寶預(yù)測(cè)，到2020年，所有客戶(hù)支持操作中有25%將使用聊天機(jī)器人或虛擬助手(2019年僅為2%)。
 

　　盡管過(guò)去一直使用客戶(hù)數(shù)據(jù)來(lái)改善客戶(hù)服務(wù)，但大小型企業(yè)現(xiàn)在都在使用高級(jí)數(shù)據(jù)分析來(lái)收集和分析來(lái)自在線(xiàn)客戶(hù)的更多信息，從而實(shí)現(xiàn)更高的個(gè)性化和更好的客戶(hù)體驗(yàn)(或CX)。
 

　　這些趨勢(shì)的結(jié)果是，跨國(guó)公司正在投資于實(shí)時(shí)客戶(hù)分析，以提高客戶(hù)體驗(yàn)和客戶(hù)忠誠(chéng)度。超過(guò)60%的企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者相信跨各種客戶(hù)接觸點(diǎn)的數(shù)據(jù)分析潛力不斷增長(zhǎng)。預(yù)計(jì)未來(lái)幾年該百分比將增長(zhǎng)到79%。
 

　　根據(jù)行業(yè)估計(jì)，到2020年，每個(gè)在線(xiàn)用戶(hù)預(yù)計(jì)每秒將產(chǎn)生1.7MB的數(shù)據(jù)?？梢岳脤?shí)時(shí)客戶(hù)分析的跨行業(yè)領(lǐng)域的公司可以基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的業(yè)務(wù)戰(zhàn)略并改善其運(yùn)營(yíng)流程，以更多的回報(bào)。
 

　　aaa教育小編帶領(lǐng)大家討論有效的數(shù)據(jù)分析如何改善整個(gè)企業(yè)的潛在客戶(hù)需求。
 

1、客戶(hù)分析的類(lèi)型
 

　　為了改善客戶(hù)服務(wù)，公司必須考慮以下三種主要的客戶(hù)分析類(lèi)型，并以最佳方式使用它們來(lái)改善客戶(hù)體驗(yàn)：
 

　　a、描述性分析
 

　　描述性分析被確定為公司使用的最常見(jiàn)的數(shù)據(jù)分析類(lèi)型，包括從業(yè)務(wù)趨勢(shì)或原始客戶(hù)數(shù)據(jù)收集的所有數(shù)據(jù)洞察力。這包括圍繞產(chǎn)品銷(xiāo)售，供求比率和轉(zhuǎn)換的數(shù)據(jù)。
 

　　描述性分析對(duì)于確定未來(lái)需求，產(chǎn)品預(yù)算和運(yùn)營(yíng)效率非常有用。簡(jiǎn)而言之，就是“發(fā)生了什么?”
 

　　b、預(yù)測(cè)分析
 

　　在對(duì)客戶(hù)服務(wù)經(jīng)理最有效的工具中，預(yù)測(cè)分析可以分析過(guò)去的業(yè)務(wù)趨勢(shì)以及對(duì)下一步的預(yù)測(cè)。預(yù)測(cè)分析可用于確定客戶(hù)行為，需求預(yù)測(cè)并增強(qiáng)客戶(hù)體驗(yàn)。簡(jiǎn)而言之，就是“可能發(fā)生什么?”。
 

　　c、規(guī)范分析
 

　　規(guī)范性分析(由人工智能或AI系統(tǒng)提供支持)作為一種預(yù)測(cè)性分析的前瞻性方法而開(kāi)發(fā)，為企業(yè)提供了有關(guān)如何應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)趨勢(shì)及其可能結(jié)果的優(yōu)化建議。規(guī)范分析可以有效地優(yōu)化客戶(hù)體驗(yàn)。簡(jiǎn)而言之，就是“應(yīng)該做什么?”。
 

2、客戶(hù)分析如何改變客戶(hù)服務(wù)
 

　　數(shù)據(jù)或客戶(hù)分析如何改變客戶(hù)服務(wù)?以下是一些主要指標(biāo)：
 

　　a、提供個(gè)性化的體驗(yàn)
 

　　無(wú)論是通過(guò)智能手機(jī)應(yīng)用程序還是網(wǎng)站，當(dāng)今的在線(xiàn)客戶(hù)都期望從業(yè)務(wù)中獲得個(gè)性化的體驗(yàn)。2017年《福布斯》(Forbes)報(bào)告強(qiáng)調(diào)指出，有85%的數(shù)字營(yíng)銷(xiāo)人員報(bào)告了使用個(gè)性化營(yíng)銷(xiāo)的成功案例(從較高的參與度，轉(zhuǎn)化率和業(yè)務(wù)收入方面)。在數(shù)字市場(chǎng)中，由于不良的客戶(hù)體驗(yàn)，超過(guò)50%的客戶(hù)已從公司轉(zhuǎn)移。
 

　　數(shù)據(jù)或業(yè)務(wù)洞察力正在改變客戶(hù)與業(yè)務(wù)品牌互動(dòng)的方式。據(jù)麥肯錫公司，個(gè)性化可以用8X提升營(yíng)銷(xiāo)上投資10%，公司的銷(xiāo)售和回報(bào)。此外，63%的旅游公司正在使用數(shù)據(jù)分析來(lái)個(gè)性化其網(wǎng)站內(nèi)容。
 

　　客戶(hù)消息傳遞公司Intercom是個(gè)性化的主要示例，該公司為單個(gè)客戶(hù)啟用了實(shí)時(shí)個(gè)性化的自定義漫游器消息。
 

　　b、預(yù)期客戶(hù)需求和期望
 

　　預(yù)測(cè)分析可以使企業(yè)預(yù)測(cè)客戶(hù)的需求和期望，從而改善客戶(hù)服務(wù)并優(yōu)化目標(biāo)營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)以及其他好處。使用預(yù)測(cè)分析，企業(yè)可以利用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的潛力來(lái)解釋以客戶(hù)為中心的數(shù)據(jù)并找到解決方案。
 

　　例如，在呼叫中心業(yè)務(wù)中，預(yù)測(cè)分析可以改善關(guān)鍵的KPI，例如平均等待時(shí)間(針對(duì)呼叫客戶(hù))，呼叫完成時(shí)間和衡量客戶(hù)滿(mǎn)意度。
 

　　人工智能驅(qū)動(dòng)的預(yù)測(cè)分析正在改變品牌與客戶(hù)互動(dòng)的方式。這種趨勢(shì)的一個(gè)例子是美國(guó)運(yùn)營(yíng)商Sprint 采用了基于AI的算法，該算法可以識(shí)別客戶(hù)(極有可能發(fā)生客戶(hù)流失)，并通過(guò)預(yù)測(cè)并主動(dòng)提供客戶(hù)想要的業(yè)務(wù)來(lái)大幅降低客戶(hù)流失率。同樣，受歡迎的摩托車(chē)公司Harley Davidson成功地使用了預(yù)測(cè)分析工具來(lái)識(shí)別最有可能進(jìn)行高價(jià)值購(gòu)買(mǎi)的潛在客戶(hù)。
 

3、促進(jìn)產(chǎn)品發(fā)布
 

　　推出新產(chǎn)品對(duì)任何成功的企業(yè)都至關(guān)重要，但對(duì)于產(chǎn)品公司來(lái)說(shuō)，制定出色的營(yíng)銷(xiāo)策略和產(chǎn)品發(fā)布計(jì)劃也很重要。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的營(yíng)銷(xiāo)信息可以激發(fā)市場(chǎng)的好奇心和預(yù)期，對(duì)于提高品牌知名度和銷(xiāo)量至關(guān)重要。例如，Snapchat通過(guò)在人流量大的地區(qū)使用自動(dòng)售貨機(jī)，向市場(chǎng)推出了Spectacles太陽(yáng)鏡。
 

　　即使對(duì)于在線(xiàn)產(chǎn)品發(fā)布，也可以通過(guò)適當(dāng)?shù)牡卿涰?yè)面和結(jié)帳頁(yè)面來(lái)繪制在線(xiàn)客戶(hù)的購(gòu)買(mǎi)路徑。一個(gè)例子就是Ben&Jerry's 在線(xiàn)推出的“ 花生醬軟糖 ”冰淇淋。
 

　　同樣，在線(xiàn)銷(xiāo)售和營(yíng)銷(xiāo)平臺(tái)Drift部署了“ 對(duì)話(huà)式營(yíng)銷(xiāo) ”以促進(jìn)自身發(fā)展并擾亂整個(gè)行業(yè)。
 

4、分析客戶(hù)接觸點(diǎn)
 

　　根據(jù)行業(yè)統(tǒng)計(jì)，有73%的客戶(hù)在購(gòu)買(mǎi)之前會(huì)使用多個(gè)渠道或接觸點(diǎn)。通常，客戶(hù)接觸點(diǎn)包括商業(yè)網(wǎng)站，呼叫中心，社交媒體平臺(tái)和店內(nèi)客戶(hù)交互。商業(yè)品牌可以使用數(shù)據(jù)分析來(lái)集成所有這些接觸點(diǎn)，并為其客戶(hù)提供統(tǒng)一和一致的體驗(yàn)。
 

　　可以從多個(gè)客戶(hù)接觸點(diǎn)獲得見(jiàn)解的數(shù)據(jù)分析工具可以有效地建立品牌認(rèn)知度并提高客戶(hù)滿(mǎn)意度。蘋(píng)果公司通過(guò)使用店內(nèi)產(chǎn)品演示和在線(xiàn)產(chǎn)品描述來(lái)有效地使用客戶(hù)接觸點(diǎn)。
 

　　文本分析工具可用于從支持電話(huà)和聊天中捕獲客戶(hù)數(shù)據(jù)，而這些數(shù)據(jù)又可被任何客戶(hù)分析工具使用。
 

5、解決客戶(hù)問(wèn)題
 

　　無(wú)論是通過(guò)聊天機(jī)器人還是智能呼叫路由，客戶(hù)分析都可以幫助識(shí)別和解決客戶(hù)問(wèn)題和投訴，從而提高客戶(hù)滿(mǎn)意度。
 

　　作為一個(gè)典型的例子，客戶(hù)服務(wù)聊天機(jī)器人可以處理大多數(shù)客戶(hù)查詢(xún)或在需要時(shí)將其呼叫轉(zhuǎn)移給人工代理。此外，自動(dòng)漫游器可以偵聽(tīng)和分析座席呼叫，并為特定客戶(hù)查詢(xún)提供建議答案。
 

　　通過(guò)社交聆聽(tīng)，企業(yè)還可以利用自然語(yǔ)言處理(或NLP)適當(dāng)?shù)仨憫?yīng)客戶(hù)或?qū)⑺麄兎峙浣o合適的服務(wù)代理。提高客戶(hù)滿(mǎn)意度的其他方法是通過(guò)使用語(yǔ)音生物識(shí)別技術(shù)來(lái)驗(yàn)證客戶(hù)身份。
 

　　結(jié)論
 

　　總之，有效的客戶(hù)分析是企業(yè)客戶(hù)服務(wù)質(zhì)量的主要差異因素。借助數(shù)據(jù)分析工具，企業(yè)可以充分利用大數(shù)據(jù)所提供的價(jià)值并改善其客戶(hù)體驗(yàn)。反過(guò)來(lái)，這可以在當(dāng)今的全球市場(chǎng)中提高客戶(hù)忠誠(chéng)度和競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。
 

　　我們?cè)噲D突出顯示數(shù)據(jù)分析正在轉(zhuǎn)變客戶(hù)服務(wù)并增強(qiáng)其與業(yè)務(wù)交互的一些關(guān)鍵領(lǐng)域。我們想知道您如何看待數(shù)據(jù)分析在客戶(hù)服務(wù)領(lǐng)域的作用。在下面留下您的評(píng)論。您是否希望提高您在數(shù)據(jù)科學(xué)或大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的知識(shí)?然后做檢查出馬尼帕爾專(zhuān)業(yè)學(xué)習(xí)的高級(jí)課程在這里!