京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
互联网大数据分析技术全面提升客户互动
随着互联网的迅猛发展、数字平台的风起云涌以及消费者需求的日益个性化,客户在与企业的互动过程中变得更加主动,他们不仅能通过电子商务网站、社交网络、在线论坛、博客等多种渠道获得关于企业产品及服务的充足信息,还能通过这些渠道对产品和服务进行评价并主动传播自己的消费体验,进而影响更多客户的购买决策。在这种日益复杂化的全渠道客户互动模式下,企业亟需通过行之有效的客户互动实施计划来提升所有平台上的客户互动,真正构建差异化竞争优势。
制定客户互动实施计划
在当今以客户为中心的时代,客户体验已成为决定企业成败的关键因素。根据调查显示,94%的客户愿意为获得更好的用户体验而做出适当的溢价付费,89%的客户只要发现体验变差就会转移到其他品牌,而其中26%的客户一旦对体验不满意就会在社区中进行传播。
为了降低客户流失风险和提高客户忠诚度,企业需要制定一个完善的客户互动实施计划:第一,制定整体的客户互动战略;第二,确定可用的客户数据来源;第三,部署合适的分析工具收集和挖掘所确定的相关客户数据;第四,指定专属团队分析数据并提供改善客户互动的行动建议;第五,获得高层管理人员的认同和支持,确保各部门协同合作快速采取行动;第六,监测行动及任何变化对客户体验所带来的影响并按照需要调整计划;第七,总结经验并在企业内外部推广成功实践。
目前,很多企业都已经将提升客户互动视为一项战略性计划,包括任命一位首席客户官、组建一支专门团队来保证高效、一致的客户互动以及在完成一个项目后快速地将成功的实践推广至整个企业。有些初创公司则会选择能在短期内产生影响的项目,这些项目只涉及单一的目标,比如提高销售转化率、降低运营成本、减少客户流失或者监测营销活动的效果。
大数据分析技术提升客户互动
合适的分析工具是实施整个客户互动计划的的关键。由于只针对某一个或某些互动渠道的分析工具无法帮助企业全面洞察所有渠道上的客户互动实情,因此企业需要一个一体化的解决方案来收集和挖掘来自电话、电子邮件、聊天、社交网络以及客户反馈等所有客户互动渠道的客户心声,并利用所获得的洞察力有效地改善企业在呼叫中心、后勤部门、分支机构以及各种自助服务渠道中与客户的互动方式。
金融、电信、零售等各行业的企业以及越来越多的公共事业与政府机构都已经开始大范围使用大数据分析技术来提升客户互动。其中,作为日本客户联系中心产业的领导者,TMJ(Telemarketing JapanInc.)就部署了Verint的语音分析技术。通过挖掘公司每一次呼叫中的每一个字段和分析一个销售场景中的不同讨论主题,TMJ发现成功的销售电话更关注于产品的概念和服务质量,而不太成功的销售电话则更多关注产品的细节和价格。基于这样的分析结果,TMJ对其销售代表进行了重新的培训与指导,最终成功地将其销售转化率提升了8%。
除了语音分析技术,Verint的客户心声分析解决方案还包括文本分析和客户反馈分析。其中文本分析技术可以自动识别电子商务、邮件、微博、微信等各种客户互动平台上所产生的自然语言,深入挖掘和分析文本信息中蕴含的客户情绪,而客户反馈分析可以将来自不同渠道的零散、杂乱的客户反馈信息整合成统一视图。借助Verint的解决方案,企业可以构建一个一体化的客户互动分析平台,通过先进的大数据分析技术全面洞察客户的真实需求与互动实情,进而有效地提升客户互动。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中,“统计分析” 是挖掘数据规律的核心,“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16