使用数据分析来改善客户体验

客户数据分析是一种数据驱动的方法，可以简化客户体验，而卓越的客户体验能够帮助公司提高竞争力。如何通过数据分析来改善客户体验呢？本文将探讨如何使用客户数据分析，与数据相关的商业智能以及如何建立客户路径，希望对你有帮助。

当今的全球市场比以往任何时候都更具竞争力。各行各业的公司发现，产品与市场的契合度还不够。为了取得成功，他们必须在每个接触点提供卓越的客户体验。客户数据分析使公司组织能够做到这一点。

通过实时分析数百万个数据点，可以确定摩擦源和影响客户体验的各种因素。有了这些信息，就可以采取必要的行动来改善体验，最终增加收入，减少客户流失并优化盈利能力。在本文中，我们探讨如何使用客户数据分析，与数据相关的商业智能以及如何建立客户路径。

一、什么是客户数据分析？

客户数据分析是一种数据驱动的方法，可以简化客户体验。它涉及跟踪和分析渠道每个阶段的客户行为，以及客户如何使用各种渠道与组织进行交互。客户数据分析（也称为大数据客户分析）可以帮助回答以下问题：

客户想要完成什么？

客户的目标如何与公司的目标保持一致？

是什么导致客户以这种特定方式行事？

哪些系列的客户行为导致了此问题/挑战/结果？

客户在其中采取的各种途径是什么？这些路径是否按段共享相似点？

我们如何简化付费路径？

在特定的挑战点上，我们如何为客户提供更多价值？

二、如何使用客户数据分析

清楚了解每个客户群的路径后，可以更清楚地了解如何减少摩擦，增加潜在客户数量，提高转化率，更快地完成交易，以及发现追加销售，交叉销售和额外购买的机会所在。

挖掘客户数据是提高客户生命周期价值，提高客户忠诚度并推动收入增长的最有效方法之一。具体来说，客户数据分析可让你：

查明客户在何处以及如何与企业互动

帮助确定路径中的当前阶段是否最佳，甚至顺序是否正确

从外到外看待现有的营销和销售流程

找出差距和机会来推动转化

让我们看一些例子。

财务：财务团队可以使用客户数据分析来确定逾期付款的常见原因。他们可能会查看帐户之间的共同特征或行为，通常会拖欠30天或更长时间，然后实施策略以防止潜在原因的影响。

销售：销售团队可能会看到人们正在在线参与新账号促销活动，但实际上并没有开设新账号。他们可以确定最常见的出发点，并测试新策略，甚至根据所获得的见解创建新的消费路径。

营销：营销团队可能会跟踪单个客户的过往购买，然后在客户下次访问该网站时根据先前的购买来推荐特定产品。

三、客户路径阶段

在改善客户路径之前，需要全面了解客户路径阶段以及它们对客户群的外观。共有五个主要阶段：意识，教育，评估，购买和宣传，通常与某些接触点相对应，如下所示。

意识： 

在认知阶段，客户甚至可能没有意识到他们需要你的产品。社交媒体广告，展示广告和其他类型的广告有助于树立品牌知名度并激发人们对存在需求的认识。

教育： 

在培训阶段，客户已意识到他们有需要，并正在寻找解决问题的方法。他们可能会向朋友或同事询问信息，或者进行搜索来查找教育内容，例如博客和视频。

评估：

一旦客户确定了他们需要的解决方案，他们便开始评估不同的产品和提供商。他们开始研究案例研究和推荐，并且可能会探索该产品的演示。

购买：

在购买阶段，客户对所考虑的产品和提供者进行最终研究，查看销售单，定价页面，销售建议等。

采纳与倡导：

客户完成购买后，他们便开始实施该产品，将信息传播给他们的朋友和同事。

四、商业智能如何适应

由于所需的大量数据和数据来源的不同，客户路径分析是一种特别具有挑战性的商业智能形式。德勤的研究表明，公司平均有16种不同的技术应用程序利用客户数据，平均有25种不同的数据源可用于产生客户见解和参与度。这些数据通常是孤立的，并且庞大的数据量很难与传统的数据仓库和分析工具打交道。

但是，借助云数据平台，可以在几秒钟内加载大数据集并准备进行分析。分析软件使业务团队能够查看各种前端交互，例如浏览量和对后端数据的产品使用情况。这意味着可以将BI解决方案与CRM的其他软件之间的各个点连接起来-无需任何编码知识！

五、如何建立客户路径

客户分析功能可让你在与品牌的每一次互动中与一个客户一起全面了解公司的整个关系周期。基于数据构建客户分析将帮助更好地了解客户的路径，并生成更准确的见解。

在旅程的每个阶段识别触摸点：

在衡量和优化客户旅程的效率之前，您要清楚了解当前客户的接触点。最简单的方法是将每个潜在的交互映射到客户旅程中的特定阶段。从宽广的角度出发，然后随着操作的深入，进行更深入的研究。

识别客户数据的来源：

接下来，确定所有客户数据来源。查看客户旅程各个阶段的资源，从认知到销售再到重复购买再到流失。考虑以下：

潜在客户使用什么平台来发现品牌？

潜在客户首先在哪里与公司互动？

他们使用什么工具？使用多长时间？

他们在您的网站和/或应用程序上的行为是什么？他们通常在会话中停留多长时间，他们查看哪些页面等等？

公司在哪里存储与每种营销方式有关的数据？销售量？客户服务？

将数据跨源整合到单个位置：

集成了数据源，以便可以将所有数据集中在一起。云数据仓库使你可以轻松地存储，管理和分析集中管理的集中式存储库中来自多个源的大量实时数据。确保所有数据源都已连接到CDW。预建的数据连接器可以帮助完成此过程。

一旦拥有了客户路径，便为客户路径分析奠定了坚实的基础。选择云原生数据分析工具，该工具可以处理生成的数百万个数据点，并允许非技术用户执行自己的分析，这将为团队提供所需的洞察力。

六、通过大数据客户分析推动收入增长

生成客户旅程数据洞察力是提高客户生命周期价值，提高客户忠诚度并推动组织收入增长的最有效方法之一。大数据客户分析是公司将在现代市场中竞争的领域。