大數據沒用?5個通過大數據分析提升客戶體驗的方式

  在互聯時代，擁有一個大數據戰略來收集、存儲、組織和分析廣泛客戶數據的蹤跡，對于及時開展個性化客戶交互至關重要。在互聯時代，擁有一個大數據戰略來收集、存儲、組織和分析廣泛客戶數據的蹤跡，對于及時開展個性化客戶交互至關重要。幸運的是，通過采用正確的技術、基礎設施和分析功能來全面釋放這一數據的潛力，實現與互聯客戶的更深入交流，絕非空想。

　　以下這五種使用大數據分析的途徑將能夠幫助您提升互聯客戶體驗：

　　1. 找到“隱藏的”大數據見解，更全面地了解客戶。

　　在大數據的初期，從電子郵件和網站點擊收集到的見解幫助企業重塑了營銷計劃，啟動了新的活動，并帶來了更加個性化的體驗。但所有這些優勢通常采用產品推薦的形式完成。

　　現在，新的數據類型和更完善的工具、技術和分析功能，能夠根據基于行為和事實的預測，發現更深入、更相關的客戶見解。通過充分利用這些寶貴見解，市場營銷活動能夠從面向大客戶細分市場宣講，移向“單一細分市場”，提供極具針對性的相關消息和內容，準確滿足聯網客戶的期望。

　　2. 采用數據導向的戰略，更有效地與客戶進行交互。

　　數據導向并非簡單地了解客戶采購歷史記錄。它要求深入挖掘有關行為、興趣和偏好的廣泛輸入。從中找到的關鍵點將能夠推動客戶最終完成購買。您如何、在何處、何時、提供什么信息，都基于在多個觸點和時間段的大數據分析，而不是經驗豐富的決策者的簡單直覺和知識。

　　客戶在此基礎之上，無論是在線購買，通過移動設備購買還是在店內購買，都可以獲得更出色、更加個性化的體驗。憑借對企業中庫存的全面可見性，零售商可以為其客戶提供在任何地方、以其希望的任何方式進行購物的便捷性，并保證可以為其提供所需的產品。

　　在此基礎之上，企業將可以顯著提高客戶參與度、滿意度和長期品牌忠誠度。

　　3. 開發分析生態系統，連接不同類型的數據。

　　在當今充斥著全新和不同數據類型與海量數據的世界，零售商必須基于類型、數量、甚至使用方法，考慮“正確的”平臺來存儲數據。開發一種大數據戰略和架構來支持分析生態系統顯得至關重要。它應是一種完整、靈活的生態系統，可以隨時提供數據并支持輕松進行瀏覽。

　　輕松訪問廣泛的數據使零售商能夠有效地“連接”數據進行分析，而不用考慮數據存儲在哪里或源自哪里。在此方面靈活性至關重要。在該生態系統的支持下，零售商可以快速瀏覽數據，發現新的見解，并推動快速實現價值(快速失敗或成功)。零售商還可受益于運營系統，如集成市場營銷應用等，快速采用新的見解開展運營，使營銷團隊能夠從管理活動轉向管理整個品牌的客戶互動。

　　4. 將深入的數據見解應用于整個公司的聯網客戶戰略。

　　成為數據導向不只是市場營銷。數據導向戰略適用于公司的各個方面，包括采購、電子商務、財務、供應鏈和商店等。通過充分利用高級分析方法，銷售人員可以推動建立以客戶為中心的分類，改進定價和促銷活動?？缜漓`活執行選項提供了從任何地方購買、挑選或發運的能力，并能夠進行優化以選擇最佳的發貨地點。

　　商店運營人員可以利用傳感器數據和分析，以更好地了解客流量和店員配備要求。消息更靈通的技術型銷售人員可提供更廣泛、更及時的產品，以及近乎實時的庫存信息。網絡安全和網絡持續得到監控，以及時響應任何潛在的威脅或問題，進而保護客戶寶貴的個人數據。

　　5. 自由探索新能力和技術…..堅持不斷創新

　　據Forrester調查，到2018年數碼產品將占據或影響客戶支出的60%。移動領域的增長繼續推動創新，零售商正在開發全新、令人興奮的功能。通過了解客戶是否處于店內或其在店內的實際位置，提供實時、個性化的產品、推薦、消息、獎勵和本地促銷，現在已成為可能。零售商正在測試移動支付，并將忠誠度與移動體驗關聯在一起。

　　通過更深入地了解客戶行為和偏好，零售商可以幫助引導客戶完成其購買過程，并提供便捷、無縫的體驗，滿足聯網客戶的期望。