马云曾判断未来30年的经济是由大数据主导的，身处大数据时代，企业本应有更多的机会去了解消费者，甚至比消费者还要了解自己的需求，但事实上鲜有客户能真正获得精准、贴心的个性化服务。在如今移动互联网环境中，客户是关键，而客户的忠诚度是必须管理才能获得成功的关键业务方面。拥有一个好的产品或服务已经不够了，如果你的企业没有努力吸引和留住客户，他们将被能提供更高质量产品、更低价格或更好体验的竞争对手所吸引，特别是当有人在互联网上搜索同款选择的时候更是如此。无论是从事零售业还是服务业，客户体验服务都是重中之重。

那么如何吸引客户呢？有一个途径尤为重要，通过专注于吸引客户而不是推销一种产品，更容易销售和交叉推广，只有让客户产生了一定的信任后，才有机会获得营销资金。所以说要实现这些，大数据的分析是非常宝贵的。

企业不需要依靠猜测来提供更好的客户体验，大数据分析为企业提供了可操作的见解，从而有效地改善客户支持。可以利用大数据开发各种不同功能的数据分析并制定解决方案，具体涉及方面如下：

01
提高售后服务

随着消费者的意识水平不断提高，除了通过高质量的产品或服务实现正确的市场匹配和定位，客户支持可以成为长期成功不可获取的组成部分。因为成功说服客户购买很简单，但说服客户重复购买就有些难了。一旦客户在体验中遇到任何问题，都会使客户怀疑该企业服务水平甚至能力。再加上如果客户服务效率比较低的话，客户会感到非常失望，更别提重复购买了。这就要求企业实时了解客户信息，发现客户真正需求点。只有和客户实现真正意义上的沟通，才能和客户达成共识，通过用户在线记录，及时知道用户真正的需求点，有针对性地为他们提供有效的服务工作。就像我们在互联网上购买了物品，但是收到实物后又因为某些原因而不想要了，当我们退货的时候，会收到平台发来的信息，“很遗憾本次购买的**商品因为**原因给您带来不好的购物体验，为您补偿**”，当收到此信息的时候我们心中的不愉快已被消散80%。当看到补偿打开的时候，或许会利用这个补偿款或者优惠券而促成新一笔的交易。只有用心来服务当前的老客户，提供个性化的服务和优质的售后，才能提高客户忠诚度。

在客服运营中引入大数据分析有助于提高客服团队分析及解决问题的能力，还可以利用大数据分析能力为客户创建自助解决服务方案，提升客户体验。它有助于理解客户的需求，并为解决客户面临的挑战做出决策。对于专注于提供完美客户体验的企业来说，大数据分析可以在实现这一目标方面发挥关键作用。

02
跟踪和分析客户事件

可以从客户交互中收集大量的数据。与客户互动并解决他们的问题是客户服务的关键组成部分，不仅是普通的问题需要及时解决，甚至是不寻常和罕见的复杂问题也需要及时解决。大数据分析可以帮助检测和分析各种查询的变化，并确定正确答案。例如我们将某产品搜索了多个商家的同款并对比过价格，添加购物车后一直没有下单，那么在该商品有降价情况时系统便会发信息通知，告知该商品比我们收藏时有多少的降低幅度，从而促进我们的消费成功概率，通过分析来自这些事件的数据，可以更容易地识别客户需求，以便公司为客户提供更好的服务。

03
预测未来的行为

在当今的业务中，重要的是要主动而不是被动。如果可以预期客户的需求，则可以提供更好的客户服务。预测分析涉及研究大量人员的行为模式，以便深入了解这些类型的消费者需要什么。在客户服务操作中集成大数据分析可以帮助定期提供自动预测，它不仅可以向客户提供个性化的提示，还可以作为客户服务团队的指导力量。预测分析可以从过去的事件中获取数据，并确定客户将来可能会对类似问题做出的反应，并提供最佳响应方式建议，商业智能平台为分析带来了预测能力，可以通过分析客户行为提供相关洞察。这样的案例在我们身边并不少，就比如我们在**平台上浏览了某个商品或者将这个产品加入了购物车，那么我们后期再打开**平台的时候，首推给我们的产品中必定会有我们浏览或收藏过的商品及类似商品，甚至在搞某些活动时，平台推送的优惠券，也必然在我们收藏的商品中可以使用，这无形之中利用优惠而促成了这件商品的成交，既让商家销售了商品，又让客户感觉自己得到了优惠，无疑是一件双赢的好事。有了对客户及其预期行为的提前洞察，客户服务团队就能更好地帮助建立积极的客户体验。

04
识别关键客户

相比传统的上门营销或在街上发传单的方式，大数据在主动性和精准性上有很大的优势，精度是基于广泛的消费者行为分析，消费者的页面浏览和搜索行为记录在互联网上，加上他们在购买和注册过程中留下的识别信息，消费者在企业面前不在是未知的面貌。但仅仅是简单地收集数据是不够的，还需要对所收集的数据采取行动，并对结果进行评估。营销分析解决方案需要适应不断变化的条件，仅设置一次是不够的，客户的行为和喜好总是变化的，技术也是如此，要不断收集新的数据类型，例如来自新的社交媒体平台或者公司运营方式发生变化，则需要更改分析以适应此情况。据市场调研统计，89%的客户在获得积极的服务体验后可能会再次购买，提升客户的有效沟通，更清晰、更及时地表达自己的需求，也就是人们常说的“精准用户画像”。利用大数据精准获取客户、筛选出目标客户后，需要对这些客户进行精准定位，提高交易转化率，使公司能够更准确地帮助用户找到最适合的服务和产品。

现代品牌需要利用焦点和战略方法来改善客户支持业务，引入大数据分析可以帮助分析结构化和非结构化的数据集，从而更好地理解消费者行为。合理利用大数据分析可以有效提升客户的体验。如果客户浏览网站或加载时不顺畅，亦或迫使客户去做一些他们不想要的事情，那么分析就会变成困难而不是帮助。提高客户忠诚度的工作不应造成消极的客户体验，而是为用户的选择前端做减法，为选择后做加法，从而更好地提升客户体验。公司可以监督自己的表现，更好地应对未来的事件和结果，有了实时分析，企业可以期望大幅度提高服务水平和客户体验。