如何利用大数据进行用户分析

　　根据百度的调查结果，超过50%的客户期望在发布查询或投诉后的一小时内(甚至在周末)得到客户支持的响应。根据百度报告说，如果没有从公司获得个性化的体验，则71%的客户会对商业企业表示沮丧。此外，淘宝预测，到2020年，所有客户支持操作中有25%将使用聊天机器人或虚拟助手(2019年仅为2%)。
 

　　尽管过去一直使用客户数据来改善客户服务，但大小型企业现在都在使用高级数据分析来收集和分析来自在线客户的更多信息，从而实现更高的个性化和更好的客户体验(或CX)。
 

　　这些趋势的结果是，跨国公司正在投资于实时客户分析，以提高客户体验和客户忠诚度。超过60%的企业领导者相信跨各种客户接触点的数据分析潜力不断增长。预计未来几年该百分比将增长到79%。
 

　　根据行业估计，到2020年，每个在线用户预计每秒将产生1.7MB的数据。可以利用实时客户分析的跨行业领域的公司可以基于数据驱动的业务战略并改善其运营流程，以更多的回报。
 

　　aaa教育小编带领大家讨论有效的数据分析如何改善整个企业的潜在客户需求。
 

1、客户分析的类型
 

　　为了改善客户服务，公司必须考虑以下三种主要的客户分析类型，并以最佳方式使用它们来改善客户体验：
 

　　a、描述性分析
 

　　描述性分析被确定为公司使用的最常见的数据分析类型，包括从业务趋势或原始客户数据收集的所有数据洞察力。这包括围绕产品销售，供求比率和转换的数据。
 

　　描述性分析对于确定未来需求，产品预算和运营效率非常有用。简而言之，就是“发生了什么?”
 

　　b、预测分析
 

　　在对客户服务经理最有效的工具中，预测分析可以分析过去的业务趋势以及对下一步的预测。预测分析可用于确定客户行为，需求预测并增强客户体验。简而言之，就是“可能发生什么?”。
 

　　c、规范分析
 

　　规范性分析(由人工智能或AI系统提供支持)作为一种预测性分析的前瞻性方法而开发，为企业提供了有关如何应对数据驱动趋势及其可能结果的优化建议。规范分析可以有效地优化客户体验。简而言之，就是“应该做什么?”。
 

2、客户分析如何改变客户服务
 

　　数据或客户分析如何改变客户服务?以下是一些主要指标：
 

　　a、提供个性化的体验
 

　　无论是通过智能手机应用程序还是网站，当今的在线客户都期望从业务中获得个性化的体验。2017年《福布斯》(Forbes)报告强调指出，有85%的数字营销人员报告了使用个性化营销的成功案例(从较高的参与度，转化率和业务收入方面)。在数字市场中，由于不良的客户体验，超过50%的客户已从公司转移。
 

　　数据或业务洞察力正在改变客户与业务品牌互动的方式。据麦肯锡公司，个性化可以用8X提升营销上投资10%，公司的销售和回报。此外，63%的旅游公司正在使用数据分析来个性化其网站内容。
 

　　客户消息传递公司Intercom是个性化的主要示例，该公司为单个客户启用了实时个性化的自定义漫游器消息。
 

　　b、预期客户需求和期望
 

　　预测分析可以使企业预测客户的需求和期望，从而改善客户服务并优化目标营销活动以及其他好处。使用预测分析，企业可以利用人工智能和机器学习的潜力来解释以客户为中心的数据并找到解决方案。
 

　　例如，在呼叫中心业务中，预测分析可以改善关键的KPI，例如平均等待时间(针对呼叫客户)，呼叫完成时间和衡量客户满意度。
 

　　人工智能驱动的预测分析正在改变品牌与客户互动的方式。这种趋势的一个例子是美国运营商Sprint 采用了基于AI的算法，该算法可以识别客户(极有可能发生客户流失)，并通过预测并主动提供客户想要的业务来大幅降低客户流失率。同样，受欢迎的摩托车公司Harley Davidson成功地使用了预测分析工具来识别最有可能进行高价值购买的潜在客户。
 

3、促进产品发布
 

　　推出新产品对任何成功的企业都至关重要，但对于产品公司来说，制定出色的营销策略和产品发布计划也很重要。数据驱动的营销信息可以激发市场的好奇心和预期，对于提高品牌知名度和销量至关重要。例如，Snapchat通过在人流量大的地区使用自动售货机，向市场推出了Spectacles太阳镜。
 

　　即使对于在线产品发布，也可以通过适当的登录页面和结帐页面来绘制在线客户的购买路径。一个例子就是Ben&Jerry's 在线推出的“ 花生酱软糖 ”冰淇淋。
 

　　同样，在线销售和营销平台Drift部署了“ 对话式营销 ”以促进自身发展并扰乱整个行业。
 

4、分析客户接触点
 

　　根据行业统计，有73%的客户在购买之前会使用多个渠道或接触点。通常，客户接触点包括商业网站，呼叫中心，社交媒体平台和店内客户交互。商业品牌可以使用数据分析来集成所有这些接触点，并为其客户提供统一和一致的体验。
 

　　可以从多个客户接触点获得见解的数据分析工具可以有效地建立品牌认知度并提高客户满意度。苹果公司通过使用店内产品演示和在线产品描述来有效地使用客户接触点。
 

　　文本分析工具可用于从支持电话和聊天中捕获客户数据，而这些数据又可被任何客户分析工具使用。
 

5、解决客户问题
 

　　无论是通过聊天机器人还是智能呼叫路由，客户分析都可以帮助识别和解决客户问题和投诉，从而提高客户满意度。
 

　　作为一个典型的例子，客户服务聊天机器人可以处理大多数客户查询或在需要时将其呼叫转移给人工代理。此外，自动漫游器可以侦听和分析座席呼叫，并为特定客户查询提供建议答案。
 

　　通过社交聆听，企业还可以利用自然语言处理(或NLP)适当地响应客户或将他们分配给合适的服务代理。提高客户满意度的其他方法是通过使用语音生物识别技术来验证客户身份。
 

　　结论
 

　　总之，有效的客户分析是企业客户服务质量的主要差异因素。借助数据分析工具，企业可以充分利用大数据所提供的价值并改善其客户体验。反过来，这可以在当今的全球市场中提高客户忠诚度和竞争优势。
 

　　我们试图突出显示数据分析正在转变客户服务并增强其与业务交互的一些关键领域。我们想知道您如何看待数据分析在客户服务领域的作用。在下面留下您的评论。您是否希望提高您在数据科学或大数据分析领域的知识?然后做检查出马尼帕尔专业学习的高级课程在这里!