5个通过大数据分析提升客户体验的方式
在互联时代，拥有一个大数据战略来收集、存储、组织和分析广泛客户数据的踪迹，对于及时开展个性化客户交互至关重要。幸运的是，通过采用正确的技术、基础设施和分析功能来全面释放这一数据的潜力，实现与互联客户的更深入交流，绝非空想。
以下这五种使用大数据分析的途径将能够帮助您提升互联客户体验：
1. 找到“隐藏的”大数据见解，更全面地了解客户。
在大数据的初期，从电子邮件和网站点击收集到的见解帮助企业重塑了营销计划，启动了新的活动，并带来了更加个性化的体验。但所有这些优势通常采用产品推荐的形式完成。 现在，新的数据类型和更完善的工具、技术和分析功能，能够根据基于行为和事实的预测，发现更深入、更相关的客户见解。通过充分利用这些宝贵见解，市场营销活动能够从面向大客户细分市场宣讲，移向“单一细分市场”，提供极具针对性的相关消息和内容，准确满足联网客户的期望。
2. 采用数据导向的战略，更有效地与客户进行交互。
数据导向并非简单地了解客户采购历史记录。它要求深入挖掘有关行为、兴趣和偏好的广泛输入。从中找到的关键点将能够推动客户最终完成购买。您如何、在何处、何时、提供什么信息，都基于在多个触点和时间段的大数据分析，而不是经验丰富的决策者的简单直觉和知识。
客户在此基础之上，无论是在线购买，通过移动设备购买还是在店内购买，都可以获得更出色、更加个性化的体验。凭借对企业中库存的全面可见性，零售商可以为其客户提供在任何地方、以其希望的任何方式进行购物的便捷性，并保证可以为其提供所需的产品。 在此基础之上，企业将可以显著提高客户参与度、满意度和长期品牌忠诚度。
3. 开发分析生态系统，连接不同类型的数据。
在当今充斥着全新和不同数据类型与海量数据的世界，零售商必须基于类型、数量、
甚至使
用方法，考虑“正确的”平台来存储数据。开发一种大数据战略和架构来支持分析生态系统显得至关重要。它应是一种完整、灵活的生态系统，可以随时提供数据并支持轻松进行浏览。 轻松访问广泛的数据使零售商能够有效地“连接”数据进行分析，而不用考虑数据存储在哪里或源自哪里。在此方面灵活性至关重要。在该生态系统的支持 下，零售商可以快速浏览数据，发现新的见解，并推动快速实现价值（快速失败或成功）。零售商还可受益于运营系统，如集成市场营销应用等，快速采用新的见解 开展运营，使营销团队能够从管理活动转向管理整个品牌的客户互动。
4. 将深入的数据见解应用于整个公司的联网客户战略。
成为数据导向不只是市场营销。数据导向战略适用于公司的各个方面，包括采购、电子商务、财务、供应链和商店等。通过充分利用高级分析方法，销售人员 可以推动建立以客户为中心的分类，改进定价和促销活动。跨渠道灵活执行选项提供了从任何地方购买、挑选或发运的能力，并能够进行优化以选择最佳的发货地 点。
商店运营人员可以利用传感器数据和分析，以更好地了解客流量和店员配备要求。消息更灵通的技术型销售人员可提供更广泛、更及时的产品，以及近乎实时的库存信息。网络安全和网络持续得到监控，以及时响应任何潜在的威胁或问题，进而保护客户宝贵的个人数据。
5. 自由探索新能力和技术„.. 坚持不断创新
据Forrester 调查，到2018年数码产品将占据或影响客户支出的60%。移动领域的增长继续推动创新，零售商正在开发全新、令人兴奋的功 能。通过了解客户是否处于店内或其在店内的实际位置，提供实时、个性化的产品、推荐、消息、奖励和本地促销，现在已成为可能。零售商正在测试移动支付，并 将忠诚度与移动体验关联在一起。
通过更深入地了解客户行为和偏好，零售商可以帮助引导客户完成其购买过程，并提供便捷、无缝的体验，满足联网客户的期望。
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在互联时代，拥有一个大数据战略来收集、存储、组织和分析广泛客户数据的踪迹，对于及时开展个性化客户交互至关重要。幸运的是，通过采用正确的技术、基础设施和分析功能来全面释放这一数据的潜力，实现与互联客户的更深入交流，绝非空想。
以下这五种使用大数据分析的途径将能够帮助您提升互联客户体验：
1. 找到“隐藏的”大数据见解，更全面地了解客户。
在大数据的初期，从电子邮件和网站点击收集到的见解帮助企业重塑了营销计划，启动了新的活动，并带来了更加个性化的体验。但所有这些优势通常采用产品推荐的形式完成。 现在，新的数据类型和更完善的工具、技术和分析功能，能够根据基于行为和事实的预测，发现更深入、更相关的客户见解。通过充分利用这些宝贵见解，市场营销活动能够从面向大客户细分市场宣讲，移向“单一细分市场”，提供极具针对性的相关消息和内容，准确满足联网客户的期望。
2. 采用数据导向的战略，更有效地与客户进行交互。
数据导向并非简单地了解客户采购历史记录。它要求深入挖掘有关行为、兴趣和偏好的广泛输入。从中找到的关键点将能够推动客户最终完成购买。您如何、在何处、何时、提供什么信息，都基于在多个触点和时间段的大数据分析，而不是经验丰富的决策者的简单直觉和知识。
客户在此基础之上，无论是在线购买，通过移动设备购买还是在店内购买，都可以获得更出色、更加个性化的体验。凭借对企业中库存的全面可见性，零售商可以为其客户提供在任何地方、以其希望的任何方式进行购物的便捷性，并保证可以为其提供所需的产品。 在此基础之上，企业将可以显著提高客户参与度、满意度和长期品牌忠诚度。
3. 开发分析生态系统，连接不同类型的数据。
在当今充斥着全新和不同数据类型与海量数据的世界，零售商必须基于类型、数量、
甚至使
用方法，考虑“正确的”平台来存储数据。开发一种大数据战略和架构来支持分析生态系统显得至关重要。它应是一种完整、灵活的生态系统，可以随时提供数据并支持轻松进行浏览。 轻松访问广泛的数据使零售商能够有效地“连接”数据进行分析，而不用考虑数据存储在哪里或源自哪里。在此方面灵活性至关重要。在该生态系统的支持 下，零售商可以快速浏览数据，发现新的见解，并推动快速实现价值（快速失败或成功）。零售商还可受益于运营系统，如集成市场营销应用等，快速采用新的见解 开展运营，使营销团队能够从管理活动转向管理整个品牌的客户互动。
4. 将深入的数据见解应用于整个公司的联网客户战略。
成为数据导向不只是市场营销。数据导向战略适用于公司的各个方面，包括采购、电子商务、财务、供应链和商店等。通过充分利用高级分析方法，销售人员 可以推动建立以客户为中心的分类，改进定价和促销活动。跨渠道灵活执行选项提供了从任何地方购买、挑选或发运的能力，并能够进行优化以选择最佳的发货地 点。
商店运营人员可以利用传感器数据和分析，以更好地了解客流量和店员配备要求。消息更灵通的技术型销售人员可提供更广泛、更及时的产品，以及近乎实时的库存信息。网络安全和网络持续得到监控，以及时响应任何潜在的威胁或问题，进而保护客户宝贵的个人数据。
5. 自由探索新能力和技术„.. 坚持不断创新
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通过更深入地了解客户行为和偏好，零售商可以帮助引导客户完成其购买过程，并提供便捷、无缝的体验，满足联网客户的期望。
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