Daniel Ziv：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 Japan Inc.)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。

作者：Verint客户心声分析部副总裁Daniel Ziv