隨著消費者的意識水平空前高漲，“顧客為王”這句老話在現代商業生態系統中變得更加關鍵。除了通過高質量的產品或服務實現正確的產品市場匹配和正確的定位，客戶支持可以成為長期成功不可或缺的組成部分。

根據Salesforce公司的研究，89%的客戶在獲得積極的服務體驗后可能會再次購買。對于專注于提供完美客戶體驗的企業來說，大數據分析可以在實現這一目標方面發揮關鍵作用。

企業不需要依靠猜測和猜測來提供更好的客戶體驗。大數據分析為企業提供了可操作的見解，從而有效地改善客戶支持。然而，大多數公司都很難弄清楚大數據分析如何對客戶體驗產生積極影響。

以下是5種有效的方法，可以幫助通過大數據分析提高客戶支持:

自動預測　　

在客戶服務操作中集成大數據分析可以幫助定期提供自動預測。它不僅幫助向客戶提供個性化的提示，還可以作為客戶服務團隊的指導力量。商業智能平臺為分析帶來了預測能力，可以通過分析客戶行為提供洞察，幫助建立積極的客戶體驗。有了對客戶及其預期行為的提前洞察，客戶服務團隊就能更好地處理可能的反對意見，并提高客戶滿意度分數。

先進的分析　　

通過無代碼分析，企業可以在沒有數據科學家的幫助下提取客戶情報并跟蹤代理生產力。客戶服務團隊可以使用大數據分析的先進功能來跟蹤、測量和改進各種流程的性能。高級分析可以通過系統化的洞察力構建和端到端數據解決方案幫助企業。根據您所跟蹤的度量標準，您可以通過適當的度量工具采取步驟改進客戶服務的特定領域。

情感分析

根據麥肯錫研究公司的數據，70%的客戶旅程是由他們感覺自己被對待的方式決定的。因此，了解客戶在情感層面的感受，建立一個生態系統來贏得他們的忠誠是至關重要的。大數據分析使企業能夠在客戶旅程中進行情感分析。通過定性和定量的反饋，大數據分析可以分析情緒，以改善客戶支持。

簡化客戶支持流程　　

大數據分析對于簡化客戶支持流程和為客戶節省時間至關重要。例如，如果客戶頻繁地從IVR重新路由，那么可能需要改進座席質量或提高IVR菜單的效率。類似地，如果放棄率高于平均水平，企業應該考慮包括回叫選項，而不是讓客戶等待很長一段時間。在客戶支持中使用大數據分析可以發現流程中類似的缺陷，這有助于簡化對終端客戶的服務水平。

提高解決問題的能力　　

與客戶互動并解決他們的問題是客戶服務的關鍵組成部分。不僅是普通的問題需要及時解決，甚至是不尋常和罕見的復雜問題也需要及時解決。在客服運營中引入大數據分析有助于提高客服團隊解決問題的能力。大數據分析可以幫助檢測和分析各種查詢的變體，并確定正確答案。還可以利用大數據分析能力為客戶創建自助服務解決方案，提升客戶體驗。它有助于理解客戶的需求，并為解決客戶面臨的挑戰做出決策。

現代品牌需要始終如一的焦點和戰略方法來改善客戶支持業務。引入大數據分析可以幫助分析結構化和非結構化數據集，從而更好地理解消費者行為。公司可以監督自己的表現，更好地應對未來的事件和結果。有了實時分析，企業可以期望大幅提高服務水平和客戶體驗。