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大数据分析让个性化的客户体验不再遥远

  分析公司Gartner表示,高级分析会成为客户服务的关键,但是大数据分析的采用目前仅局限于不到一成的企业。挑战在于企业还在努力适应结构化数据,疲于根据自身的客户关系管理(CRM)系统部署有效的分析框架,以及集成不同的内外部信息源。

  然而,面对顾客通过数字技术参与而产生的快速变化的信息,企业需要及时作出反应。要想实时反应,使客户感受到个体价值,企业只能通过高级分析来实现。

  大数据为实现基于顾客个性的交互提供了可能,通过理解他们的态度,并对其他一些因素(如实时位置)进行分析以帮助实现多渠道服务环境中的个性化。

大数据分析让个性化的客户体验不再遥远

  考虑个体行为

  Aphrodite Brinsmead是分析公司Ovum的客户关系高级分析师,她认为个性化和分析密不可分,并且在开发多渠道战略时,企业需要考虑顾客的个体特性和行为。

  他们应当回顾目前的行为,全网不同渠道的使用和用户在不同渠道中的共同需求。在决定如何加入新渠道或连接新数据之前,了解趋势是必不可少的。然后企业应该关注如何为顾客节省时间和精力,提高一次接触解决率。他们应当努力在顾客转换渠道的时候保留环境,使用分析法,将相关数据推送给顾客和代理商。

  英国三大零售商之一乐购(Tesco)使用了Oracle的一套技术,包括它的客户体验产品,使公司成为了多渠道零售商。

  找到顾客参与的偏好实践和方式时个性化的关键,而数据分析就能够解锁这项技能并节省成本。Gartner表示,在各个渠道,包括网站,移动应用或客户参与中心交互,都要有环境相关的知识。

  根据Gartner,向雇员提供环境知识能够减少供应商提供回答的时间,这样能够提高能力和满意度。它也符合经济利益,因为每一个准确的知识管理规则到位,公司就能减少25%甚至更多的客户支持费用。

  要注意将内容与客户数据连接的方式,根据客户偏好,客户服务才能收到个性化信息。通过一般顾客历程的信息和支持性问题,企业就能预测客户的需求。

  将客户作为个体来了解,让他们感受极致流畅的历程,是提供良好客户体验的关键,JamieTurner说道,他是Postcode Anywhere的地址管理首席技术官。他认为个性化客户服务对于在数字经济中的生存是必不可少的。

  “服务就像保险一样——当你需要它的时候,就已经十万火急了。它不应当耗人心力,也不应复杂,而应该是一个无摩擦、无痛的过程。那些了解到这一点的企业就能够长期存活。网上的忠诚度很低,所以你需要努力奋斗才能保住消费者。太多的企业现在还在专注于开拓新顾客,而忽视了已有客户的情绪。”Turner说道。

  在数据分析上的投资

  然而,没有分析上的投资,要实现有效的客户服务或体验个性化也不简单。这是大家都想要的,但也很难做好。我们都喜欢那种知道自己习惯的酒吧,那个无需动嘴就知道你想要什么的角落商店。这就是个性化,但这很难实现规模化。

  根据Turner的说法,好的分析能够帮助企业变得更为主动,而无需根据顾客的期待做出反应。这对于我们来说非常重要,我们构建了一套技术来帮助我们理解和预测我们客户的‘感受’。这样我们就可能占得先机,走到顾客前面去。

  他认为要开发能够知悉客户个体喜好与厌恶的更加智能的服务,大数据的角色非常重要:“大数据绝对是关键。它对于不同的人来说有着不同的意义,但是对于我来说大数据更像一种方法。它实质上就是要收集尽量多的数据,然后用机器学习这样的技术来从噪音中筛选出重要的部分。而挑战之一就在于实现实时反应,或者实时采取理想化的行动。”

  他表示依赖通过大批量处理数据的出的洞察,这种一产生就已经过了有效期的“洞察”,早已不能满足需求。

  “人何以提供最好的服务?都是因为他们在不知不觉中处理了从行为中得到的大量暗示,并作出如何反应的即时判断。将这一道理应用到技术上,能够帮助我们提供真正自然和热心支持的个性化服务,同时还能满足顾客的需求。”Turner说道。

  尊重客户的隐私

  但是,数据越大,责任就越大。Ovum的Brinsmead认为最好的实践意味着,分析但不入侵。 “要谨慎使用客户数据推送产品和促销,否则就会容易失去客户的信任。”她说。

  Brinsmead认为,企业使用数据要明智,并且不断创新,通过将全网站、社交渠道,社区型信息,移动应用和自动聊天等整合信息。客户不想离开移动应用去社区或者聊天室取得技术帮助。

  理解客户在历程的不同阶段选择的交互方式也是很重要的,这很简单就能实现。需要在线支持来回答的问题都会是包含私人信息,并且复杂或紧急的需求。企业应当知道什么时候交互需要在线服务,并为客户实现迅速连接。企业应当提前将顾客的网页历史或之前的问题这种环境提供给在线服务人员。

  Brian Manusama是Gartner的一个调研主管,他表示使用大数据实现客户服务的企业能够为提供丰富、分析性、个性化的客户服务,从而提高客户满意率。因此,这些企业通过可预测分析就能实现收益的增长,有利于企业的发展。在问题升级前避免问题,是减少支持费用和留住客户的最明智方式。

  “通过分析,企业能够更好的理解客户遇到的服务问题,做出行动来避免问题的发生,并在客户向客户服务求助之前解决问题。”Manusama表示。

  注:本稿件摘自数据观自媒体—海量大数据实践,转载请注明来源中国大数据产业观察网http://www.cbdio.com/,微信搜索“数据观”获取更多大数据资讯。

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