隨著謹慎採用大數據分析來實現個性化體驗，53% 的消費者從所有渠道都個性化購物體驗的品牌那裡購買了更多的商品，根據 MyBuy 的個性化消費者調查. 如果組織希望他們的客戶保持忠誠，他們將不得不投資於體驗。 為了實現這一目標，到 50 年，超過 2018% 的組織將把投資轉向客戶體驗創新。 Gartner 預測. 這將導致人均收入增加 40%。
當消費者訪問公司網站、社交媒體頁面和目錄時，在多個設備之間切換時，大數據在預測他們的行為和創建無縫營銷和購買過程方面發揮著關鍵作用。
根據甲骨文的一份報告，品牌向數據驅動的客戶體驗發展的好處是廣泛的（見圖 1）。 大數據確保了提升客戶體驗的重大轉變。 調查結果顯示瞭如下圖所示的組織的積極情景：
大數據增強所有客戶渠道
由於電信行業正在目睹競爭的爆發，最直接的影響是客戶流失率的增加。 然而，大數據已被證明是跨所有渠道提供服務的差異化因素。
大數據幫助電信運營商優化網站，幫助解決客戶問題，說服客戶購買。
擁有跨所有渠道的無縫界面以前是一個挑戰。 但現在，大數據已經幫助電信運營商將他們的直郵件整合到其他渠道中。 由於這些部分現已集成，客戶會看到一個非常通用的界面，這為他們帶來了理想的體驗。
通過集成個人風格提供以客戶為中心的方法現在由數據分析提供。 語音和文本分析 用於跟踪所有渠道的客戶互動，包括語音、社交媒體、短信、聊天、電子郵件和博客。 它通過培養個人風格，幫助許多品牌變得更加以客戶為中心。
非結構化數據始終是一個挑戰。 大數據現在已經深入挖掘了非結構化數據，並產生了一些奇妙的見解。 社交聆聽工具被用來了解人們在互聯網上對品牌的看法。 此類非結構化數據有助於揭示大量客戶情緒，進而幫助運營商解決可解決的問題。
使用大數據進行客戶體驗管理
- 驗證和指導營銷決策
數據分析解決方案提供與營銷相關的信息，指導有關服務包裝和營銷活動的明智決策，從而增加運營商收入。
- 優化網絡投資
大數據分析幫助電信運營商了解客戶行為和客戶相關問題，從而有效地規劃網絡投資。 這反過來又使他們能夠避免收入最高的領域出現停電，並消除在優先級較低的領域的過度投資。
- 全面可視化
除了靈活的儀表板， 大數據分析解決方案 提供許多支持最重要用例的專業儀表板，例如為客戶量身定制的漫遊監控和 VIP 監控。
電信運營商正在使用大 數據解決方案 實時查看指標以得出產品的價格。 運營商在對不同地區不同細分客戶的價格進行測試後，得出最優化的價格。 這對運營商和客戶來說是雙贏的，因為客戶得到了他們滿意的價格，電信獲得了穩定的收入來源，客戶流失率低。
為什麼數據驅動的客戶體驗會有所不同？
過去，有關客戶互動的數據主要基於觀察和人與人之間的交流，但現在，由於公司可以檢查每個客戶的數千個數據點，因此可以利用原本可能被忽視的趨勢來更好地了解和細分他們的客戶群。
模式分析：大數據有助於根據結構化數據（如序列人口統計數據）或非結構化數據（如有關產品的推文）確定客戶行為模式。
情緒分析：這有助於運營商了解客戶對他們的產品/服務的評價，並幫助他們在問題擴散太大之前解決問題。
推薦分析：大數據在幫助電信客戶提供最佳推薦以提高轉化率方面起著舉足輕重的作用。
營銷分析：幫助電信運營商分析客戶互動，優化營銷決策和信息。
借助程序化廣告和電子郵件營銷指標，運營商正朝著其營銷計劃中的持續改進循環邁進。 收集重要數據使他們能夠分析和改進他們的工作，以提供一流的客戶體驗。
通過大數據分析解決方案，客戶體驗管理變得容易，因為它提供了引人注目的可視化、圖形、圖表和儀表板報告，使企業能夠一目了然地了解和洞察他們的調查響應！
未來 CEM 與大數據分析
全球大數據收入有望達到 由203支付$ 2020十億，這意味著運營商需要領先於客戶服務性能和質量，並關注客戶感知，以成為這一收入增長的重要組成部分. 例如，數據分析工具可以讓企業在客戶抱怨之前就對他們的不良體驗進行補償，可能會將潛在的危險信號變成令人驚嘆的時刻。
一家領先的電信運營商開發了一個移動應用程序來顯示客戶查詢的狀態，從而減少了來電。 這應該是大數據分析解決方案的應用，其中報價或服務是高度定制的。 它可以幫助客戶查看他們基於 CLV 的狀態、預期的服務級別以及他們可能需要支付的功能或服務。
在未來幾年，“水晶球分析”將被廣泛應用於客戶體驗管理，這意味著，分析將有利於根據他們的心情、高興或沮喪的心情、基於他們正在打字或看什麼來定位目標人群為了。
大數據的另一個重要用例是電信行業的銷售和營銷人員。 他們可以使用分析來預測其行為的影響，並為個人客戶提供更加個性化的宣傳或內容，而不是依賴於歷史數據。
“預測即服務”將出現增長，其中大數據分析將用於從各種平台收集數據，並分析其在電信行業更廣泛的區域和全球銷售趨勢中的表現。 這將通過了解當前事件、經濟因素甚至天氣對其銷售渠道的影響來支持。
結論
大數據具有將電信戰略從細分市場轉向真正個性化的潛力。 現在，借助大數據，運營商擁有前所未有的信息量，通過適當利用，他們可以在與客戶互動之前確定客戶需求。
使用大數據分析解決方案，運營商可以分析行為觸發因素，並定制個性化營銷工作，以滿足客戶對相關電子郵件營銷和程序化廣告的需求。
