如何掌握 2024 年的客户数据分析

探索组织在满足客户需求的同时处理不断增加的客户数据量所需的能力 前言 Contents 为了尽可能有效地服务客户并建立对其品牌的忠诚度，企业需要数据。客户数据分析的目的是通过分析从多个接触点收集的数据来获得对客户行为、偏好和趋势的有价值的见解。 可用于制定业务决策的模式和信息，例如定制产品和服务以满足偏好，将客户细分为群体进行营销以及通过预测分析预测趋势。 前言第2页 然而，以一种既合规又高效的方式处理数据需要精明的管理、熟练的团队和专用工具。在本报告中，CX网络与AWS合作，探讨了客户数据分析的当前状态，如何提高数据质量和分析，以及企业未来需要的主要数据分析功能，并展示了Formla1和AWSMaretplace的真实示例。 收集客户数据的方法比以往任何时候都多。人工智能驱动的机器人可以被动地从联络中心的交互中收集信息，而更传统的方法包括调查，询问反馈以及分析客户与品牌之间的交互。 客户数据分析的状态第3页 不同的技术和技术可以帮助数据分析师和CX从业者提取有意义的 提高客户数据的质量、存储和分析第5页 2024年及以后的数据分析能力第7页 Conclusion第9页 关于AWSMarketplace第10页 关于CX网络第11页 客户数据分析的状态 AWS Maretplace整合营销主管。“对于世界各地的组织来说，数据是通往新机遇的门户。我们的目标是收集数据并智能地使用它。客户体验（CX）中的数据分析的当前状态标志着向数据驱动方法的重大转变。组织越来越认识到利用数据来增强客户互动和满意度的重要性。. " 根据CX网络的全球CX研究，数据和分析是2023年影响CX从业者角色的主要趋势之一。 更快，更容易执行。同时，自然语言处理（NLP）使AI系统能够理解和分析非结构化数据，例如客户电子邮件，聊天记录和社交媒体帖子。 高效的数据分析对于企业了解客户的行为至关重要，使他们能够预测模式并创建响应其需求和要求的新接触点。 数据分析历来很复杂——CX网络的研究表明，34%的受访者认为从数据中创造可操作的见解是他们面临的最大挑战。随着可能收集的数据量显著增加，这一困难也增加了。 考虑到这些因素和工具的综合数据策略有助于与客户建立长期和忠诚的关系。 “对于世界各地的组织来说，数据是通往新机遇的门户。我们的目标是收集数据并智能地使用它。“ 同时，组织必须确保他们在收集和分析客户数据方面是透明的，这是某些行业所缺乏的。例如，2023年6月进行的最新年度全球信托研究发现，几乎有一半的移动用户不信任他们的数据是如何处理的。这给需要客户分享他们的信息以便他们确定如何最好地服务他们的企业带来了挑战。 “CX中的数据分析涉及各种客户相关数据的收集，处理和分析点得出可操作的见解，“Jarvadi补充道。“单一客户视图的大胆目标不再是一个好东西。企业正在采用先进的分析工具和技术，以全面了解客户的行为、偏好和情绪。实时分析对于及时响应客户需求和优化整个客户旅程变得至关重要。. " 尼玛·贾凡迪,全球整合营销主管AWSMarketplace “正确利用，数据是潜在增长的宝贵来源，”全球Nima Jarvandi说。 人工智能（AI）和机器学习（ML）的进步正在对大数据集进行分析 客户数据分析的状态 else; one is the ever increasing need to demonstrate a return oninvestment. It is not just about what we can do and the outcomeis, but what are we really going to get out of it. We have all thesepeople working in organizations who understand that we be able toBetter personalize [the customer experience] and there is a saving ifwe can get customers to do more more for themselves. We need to domore, with less, in a more digital way. " 本报告的部分介绍了如何获取这些数据，以及CX从业者在管理他们收集的大量信息时面临的一些挑战。 “数据正在以不断增长的速度发展，”作者兼数据专家CarolieCarrthers解释道。“我们在数据世界中开发的规模和规模正在以前所未有的速度发展。我们现在生活在第四次工业革命中，其中一个决定性因素是，我们知道工业革命的结果与它看起来的完全不同。. " 她补充说：“有许多不同的事情真正影响客户体验世界 关键是有效地分析数据，为业务创建可操作的见解。下一个 创建全渠道分析程序，以了解客户洞察并采取行动 该公司实施了Qualtrics的XM for Customer Frontlines，这是一种对话分析解决方案，使用自然语言处理(NLP)来理解每次客户互动背后的情感和意图。 结果，该公司能够发现故障排除对话激增了70％，并确定了大量查询的确切产品和原因。 Adobe成立于1982年，是最大的世界上最知名的软件公司得益于其创意产品套件，包括Photoshop，AcrobatReader和AdobeCreativeCloud。 它还使Adobe能够确定推动CSAT得分高低的因素，为他们的创新产品路线图提供动力，并揭示表现最好的代理商所展示的共同技能。 为了支持他们作为领导者的产品地位，Adobe希望创建一个全渠道的客户声音（VoC）计划，使其能够分析客户反馈和互动的所有来源。其目的是了解并立即采取行动客户服务的需求，渠道的数量驱动因素，持续的产品问题和创新机会。 该工具分析与Adobe战略计划相关的交互，包括产品联系人驱动因素、客户满意度、自助服务改进、新兴主题和代理绩效。 此外，Adobe还使用Qualtrics进行社交参与分析。 提高客户数据的质量、存储和分析 “优先考虑数据隐私，培养数据驱动的文化并保持敏捷以应对不断变化的客户需求不仅是选择，而且是成功的必要条件。 如第一节所述，丰富的数据可以帮助CX从业者改善客户体验的不同方面。Jarvadi解释说：“您的数据来自各种格式的许多来源-第三方托管应用程序，本地数据存储和操作数据存储。CX从业人员可以利用其组织中的各种数据源，以全面了解客户。. " 客户旅程映射和网站/应用程序分析：客户旅程 地图是 可视化客户何时以及如何通过各种接触点与公司接触。它可以帮助了解他们的需求和痛点，以及评估他们如何使用自我服务系统、聊天机器人或其他服务。跟踪用户在网站和应用程序上的行为有助于了解客户如何导航数字平台。 以下来源可用于获取客户数据： OlgaPotaptseva, 创始人，CXpanda 客户行为:分析来自客户互动的数据可以帮助公司识别趋势和机会。 联络中心挖掘:联络中心已经超越了解决用户问题的传统功能。它现在可以充当有价值的数据存储库，为公司提供了通过分析查询中的交互来提取见解的机会。 采购和交易数据：客户的购买历史记录和交易详细信息可以提供对购买模式和偏好的见解。 反馈和调查：邀请客户提供反馈和完成调查可以提供丰富的数据源，在此基础上构建CX战略。通过使用分析工具评估定性结果，企业可以大规模识别趋势。 客户关系管理（CRM）平台和商业团队：这些销售工具和团队与客户互动，可用于识别购买意图模式。 社交媒体数据：监控社交媒体平台的提及、评论和情绪分析有助于衡量品牌感知。 客户细分：客户可以根据年龄，性别，位置和收入等人口统计数据分为几组。这使企业可以找到特定于某些人群的模式。 物联网(IoT)设备：对于包含物联网的行业，来自连接设备的数据可以提供有关产品使用情况和客户行为的见解。 推进客户的质量、存储和分析数据 成功的数据集成项目涉及许多步骤，以确保数据具有良好的质量并以合规的方式存储。CXpanda的创始人Olga Potaptseva解释说，这样做，“数据分析成为制作更好体验的不可或缺的盟友。” 创建一个全面的计划，概述整个数据集成过程，包括数据提取、转换、加载和验证，这一点也很重要。 数据驱动的文化和保持敏捷以响应不断变化的客户需求不仅是选择，而且是成功的必要条件，” Potaptseva说。 一旦这些程序到位，就可以使用数据来更好地了解客户并构建预测性CX模型。下一节将探讨实现这一目标所需的功能。 此外，公司必须根据法规建立确保数据安全和合规性的做法。“优先考虑数据隐私，培育 在流程的早期评估数据质量是关键，因为确定具有准确性和一致性的问题 F1如何通过数据，AI和统一平台改变粉丝的参与度 在线和离线的个性化粉丝互动。例如，它现在可以根据粉丝的喜好发送事后通信，例如个性化电子邮件和推送通知，以与粉丝建立更有意义的联系。 这导致了86％的首次通话解决率和球迷满意度从2018年的70％增加到今年下半年的88％。 F1是世界上最著名的赛车比赛，它认识到它的观众正在发生变化，它需要一个战略转变来增强球迷的体验并维持其增长。 在与Salesforce合作之前，该公司的销售团队一直在处理电子表格，这造成了团队之间数据不同步的问题。现在，员工使用集成平台进行日常交流，使每个人都可以访问相同的信息。这也为销售代表提供了与潜在合作伙伴分享的见解，以扩大增长。 它的受众现在更年轻，女性人数比以往任何时候都多，因此该公司着手提高这些新受众的忠诚度通过部署各种利用数据、人工智能(AI)和云的Salesforce产品。 最后但并非最不重要的一点是，一级方程式的目标是到2030年达到净零，以响应粉丝的期望。该公司最大的排放来源之一是参加活动，因此通过使用与Customer 360工具集成的Net Zero Cloud，它可以监控碳排放，提供见解和建议，以减少对环境的影响，特别是与风扇旅行有关的影响。 通过部署具有共享客户数据视图的集成平台以及自动聊天机器人来响应，Formula1能够为粉丝查询提供更快，更有知识的响应 借助Customer 360和Data Cloud，Formula 1统一了销售、服务和营销数据。这使 如何掌握2024年的客户数据分析 2024年数据分析能力 她补充说：“我宁愿让我的整个员工都能够理解数据，使用它，并在正确的地方以安全和道德的方式感到好奇，而不是让五名数据科学家坐在象牙塔里。 预测性分析 高级分析工具的出现为解释数据和发现见解开辟了可能性。这些复杂的技术通过结合更复杂的方法从非常大和多样化的数据集中提取有意义的信息，超越了传统的分析。 能够使用历史或当前趋势来预测客户行为以预测客户行为模式，从而实现主动决策和个性化客户体验。如今的预测分析主要基于先进的机器学习技术。医疗保健公司在患者监测设备上使用预测分析来检测患者病情的实时变化。通过建立预测模型，品牌可以预见问题，并采取措施防止它们成为客户的问题。这些需要清楚地了解数据和需要解决的特定目标或问题;例如，预测特定产品在某一天的需求，并采购必要的库存来满足这一需求。 在地面上与正在分析数据的客户互动，并在使用数据时感到舒适。 要成功利用高级分析，员工必须了解数据的用途。“当您专注于数据素养时，即将数据的力量掌握在组织中的人员手中，以及他们如何从中获得更多信息，您需要记住这一点 2024年，组织需要增强其数据分析能力，以在不断发展的CX环境中保持竞争力。 这并非一刀切，” Carruthers说。“我们考虑客户并了解他们，我们也需要考虑内部员工。像对待客户一样对待他们，帮助他们花时间了解他们在角色中需要使用数据的目的，以及他们可以使用哪些工具和技术来帮助他们。” 生成AI和机器学习 实时分析 实施高级AI和机器学习模型有助于提