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在廣泛使用大數據分析技術之前，企業(yè)管理人員幾乎做出的每個決策都是猜測的結果。他們無法真正預見未來，也無法正確預測任何特定行動方案的結果，因此基本上采用有根據的猜測，并發(fā)現問題所在。如今可以查看從各種來源收集的數據，從而以更高的確定性找出人們想要的東西。

如今，很多企業(yè)在收集客戶數據方面面臨著很大的壓力。收集數據可能面臨有關的復雜社會和政治問題，客戶關心的是他們隱私信息的安全。

雖然這些都是正確的觀點，但他們甚至沒有意識到是什么正在發(fā)揮重要作用。許多企業(yè)如今使用數據分析來顯著改善客戶體驗，并會發(fā)揮重要的作用。

提高效率并更好地服務客戶

很多人并不關注客戶不同意數據收集的情況，而是關注那些使用數據分析包來處理交易中必要信息的情況。行業(yè)專家注意到的一個主要問題是，消費者在訂購產品或預約時需要比目前提供的更大的靈活性。在許多行業(yè)，客戶必須通過人工協助才能預訂，這種情況仍然很常見，例如需要預約醫(yī)生或律師。雖然一些細分市場已經實現了這一過程的自動化，但一些領域的情況并非完全如此。客戶可能需要打電話進行預約，但數據分析表明，這方面存在嚴重問題。客戶可以簡單地在WordPress或他們喜歡的任何其他平臺上上傳預約表格，并至少在一定程度上實現了流程自動化。

調查表明，這是許多消費者首選的解決方案，但是很多企業(yè)都希望了解其客戶何時預約以及如何更好地進入其自動化系統(tǒng)。通常情況下，人們使用傳統(tǒng)的預訂方法時遇到的最大問題是，與他們一起工作的人員并不總是了解日程安排有關的所有信息。對問題進行數據分析，可以使這些問題得到緩解。

如果不是商業(yè)智能數據集指出這一事實，人們可能還沒有意識到這些。同樣，一些專家也主張對基于客戶數據的購物車應用程序進行重大修改，并主要圍繞客戶反饋進行分析。

事實證明，分析匯總的這兩種信息源對于中小企業(yè)非常有效，因為這些企業(yè)通常沒有電子商務巨頭獲取大量信息的能力。

科學地研究客戶反饋

一些專家士認為，在某些行業(yè)中，客戶的購物車放棄率可能高達80%，這可能是因為速度比其他任何事情都重要。數據分析軟件已經檢查了網上購物者的習慣以及他們自己的個人反饋。在這兩種情況下，業(yè)績以及帳戶創(chuàng)建是導致消費者放棄購物車的最大問題。

90%在周末購物的消費者放棄了購物車，這似乎表明或者他們在休息期間并不是認真的購物者，或者在需求旺盛的時期可能對購物者帶來挑戰(zhàn)。數據科學家建議增加服務器基礎設施，以在需求高峰時提供更好的服務。

登陸頁面已經變得越來越流行，尤其是對于那些使用某種電子郵件作為向客戶進行營銷方式的企業(yè)來說。許多登陸頁面工具已經投放市場，以適應對這些信息的更好處理。通過將這些統(tǒng)計數據與從購物車本身收集的統(tǒng)計數據進行比較，企業(yè)管理人員可以發(fā)現問題，然后進行處理。

客戶可能并不知道為什么他們的體驗會突然得到改善，但他們一定會喜歡獲得這樣的能力，也就是在網上購物時不會遇到更多的麻煩。