利用大数据分析提高客户支持的五种有效方法

随着消费者的意识水平空前高涨，“顾客为王”这句老话在现代商业生态系统中变得更加关键。除了通过高质量的产品或服务实现正确的产品市场匹配和正确的定位，客户支持可以成为长期成功不可或缺的组成部分。

根据Salesforce公司的研究，89%的客户在获得积极的服务体验后可能会再次购买。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。

企业不需要依靠猜测和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。然而，大多数公司都很难弄清楚大数据分析如何对客户体验产生积极影响。

以下是5种有效的方法，可以帮助通过大数据分析提高客户支持:

自动预测

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。它不仅帮助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。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洞察，帮助建立积极的客户体验。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处理可能的反对意见，并提高客户满意度分数。

先进的分析

通过无代码分析，企业可以在没有数据科学家的帮助下提取客户情报并跟踪代理生产力。客户服务团队可以使用大数据分析的先进功能来跟踪、测量和改进各种流程的性能。高级分析可以通过系统化的洞察力构建和端到端数据解决方案帮助企业。根据您所跟踪的度量标准，您可以通过适当的度量工具采取步骤改进客户服务的特定领域。

情感分析

根据麦肯锡研究公司的数据，70%的客户旅程是由他们感觉自己被对待的方式决定的。因此，了解客户在情感层面的感受，建立一个生态系统来赢得他们的忠诚是至关重要的。大数据分析使企业能够在客户旅程中进行情感分析。通过定性和定量的反馈，大数据分析可以分析情绪，以改善客户支持。

简化客户支持流程

大数据分析对于简化客户支持流程和为客户节省时间至关重要。例如，如果客户频繁地从IVR重新路由，那么可能需要改进座席质量或提高IVR菜单的效率。类似地，如果放弃率高于平均水平，企业应该考虑包括回叫选项，而不是让客户等待很长一段时间。在客户支持中使用大数据分析可以发现流程中类似的缺陷，这有助于简化对终端客户的服务水平。

提高解决问题的能力

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。在客服运营中引入大数据分析有助于提高客服团队解决问题的能力。大数据分析可以帮助检测和分析各种查询的变体，并确定正确答案。还可以利用大数据分析能力为客户创建自助服务解决方案，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。

现代品牌需要始终如一的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数据集，从而更好地理解消费者行为。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，企业可以期望大幅提高服务水平和客户体验。