我们定义了客户数据分析，然后分享如何将其用作提高整个组织性能的工具。

什么是客户数据分析？

客户数据分析是在您的客户数据中寻找模式的过程，目的是改善……

客户数据分析是在您的客户数据中寻找模式的过程，目的是改善组织的某一部分绩效。

horizon2的总经理邓肯·怀特表示，最后一部分是关键。

“分析本身并不能带来任何改进。仅仅因为你能看到一个组织改进的机会，这并不意味着它正在被提供，”邓肯说。

因此，当我们继续进行客户数据分析时，我们应该记住邓肯建议的三条黄金法则：

不记录就不测量不记录如果你不打算分析它就不进行分析不采取行动

最后一点特别关键，因为如果我们要分析任何东西，我们必须有一个绩效计划作为后盾。

记住：“你不能仅仅通过称重来让猪发胖。”

客户数据分析的好处是什么？基于良好的客户数据分析进行改进有一系列好处。

当然，这在很大程度上取决于我们的分析，但五个经典好处是：

细分客户群——通过客户数据分析，我们可以按年龄、地点、满意度等划分客户群，因此我们可以发送更多相关的促销优惠，并更好地调整我们的服务方式。检测根本原因问题——数据可能会告诉我们客户如何使用我们的产品和联系我们的常见问题。它还允许我们进行“叙事分析”，以便我们理解为什么客户会对我们有这种感觉。了解客户旅程——分析客户数据将告诉我们客户在其体验的特定时刻的感受。因此，它向我们展示了我们最需要改进的地方。识别客户需求——使用我们的数据，我们跟踪客户旅程中的哪个点，这样当他们打电话到联系中心时，我们会向顾问提供所有信息，然后顾问可以更好地识别客户的需求。预测客户需求——通过分析客户行为，我们可以预测他们的下一步行动。从这个分析中，我们可以为客户的旅程添加一些步骤，以简化他们的体验。也许是一个积极的信息？在我们的文章中了解如何创建有效的主动式客户服务战略：什么是主动式客户服务？通过定义、示例和关键挑战

，我们可以访问哪些类型的客户数据？在我们的研究中，我们发现了三个关键的客户数据子集，可以为不同的目的进行分析。这些是：

1。个人数据个人数据通常是我们在客户与我们开展业务时收集的数据。这包括：

客户全名家庭地址联系方式出生日期信用卡/借记卡详细信息我们可以通过使用网站cookie和IP地址收集更多个人信息。

我们还可以通过使用设备ID收集类似的数据，同时我们可以通过使用网站cookie和IP地址收集更多个人信息。

捕获这些信息的好处很简单；它允许我们识别个人客户，从而提供个性化服务。

此数据可用于创建客户角色，还可用于查看参与度如何因年龄和位置等因素而变化。

2。敬业度数据敬业度数据告诉我们客户如何与我们的品牌互动，并帮助我们发现客户在整个过程中与我们互动的不同模式。

因此，通过收集参与数据，我们正在收集见解，例如：

通过谷歌分析（Google Analytics）或Smartlook等工具轻松收集信息——因此我们可以轻松分析我们的在线人口统计数据，以及他们的行为特征。联络中心分析——通过在我们的联络中心安装一个分析系统，我们可以分析客户对话，从而找出根本原因问题，突出培训需求，甚至测量情绪水平。客户调查——调查通常用于了解客户偏好和收集情绪数据。然后，这些情绪数据通常会被放入方程式中，让我们可以计算客户满意度（CSAT）、净促销员得分（NPS）甚至客户情绪等指标。呼叫中心系统–呼叫中心顾问在通话结束时总结每次通话，为我们提供CRM系统中的大量数据。但是有更多的联络中心工具可以存储大量的数据。以自助服务为例：我们可以使用自助服务系统中的数据来找出客户放弃流程的地方。要了解更多联系中心系统的例子，请阅读我们的文章：呼叫中心软件：您应该注意什么？

清理客户数据要在我们的客户数据分析中取得成功，数据需要准确。所以我们需要有一个数据清理和验证的计划。这可能遵循下面的过程：

无论我们如何收集数据，我们总是会遇到异常值——我们只需要知道删除某些数据点的内容和时间。

“Dave Appleby”

联系中心专家Dave Appleby告诉我们：“关键是分析我们删除的异常值，并在我们的数据异常中寻找可能正变得像往常一样的模式。”

清理数据时的另一个关键考虑因素不仅是删除什么（这是更明显的部分），而且是添加什么。

我们不能在一组复杂的数据中加零，因为这会严重影响我们从数据中进行的任何计算。也许我们可以加上一个平均值，或者用第二个或第三个偏差？

这一切都取决于我们计划对数据做什么，以及我们用来分析数据的技术……”客户数据分析的

技术现在我们已经收集并清理了数据，我们可以开始分析它了。以下是五种客户数据分析技术，它们将帮助我们前进。

回归分析——这涉及检查两个数据集之间的关系并寻找相关性，使我们能够评估一个数据集的变化如何影响另一个数据集。聚类分析——在数据中找到聚类也可以让我们对客户进行细分。例如，在渠道偏好和客户满意度方面找到集群将使我们能够根据我们与客户接触的方式以及我们与他们接触的内容对客户进行分组。预测和预测——通过分析客户历史，我们可以预测未来的行为。因此，如果我们发现一种通常会导致客户流失的购买模式——例如——我们可以预测这种情况，并努力挽救客户。异常值模式——并非所有异常值都是一次性的；他们可能会强调客户行为的缓慢转变。因此，通过分析我们的异常值，我们可以找到意想不到的模式，这将帮助我们找到根本原因。开放式反馈分析——并非所有数据都是数字，我们可以在收集的开放式反馈中寻找关键词和主题，以找到产品改进的想法。我们还可以在这些反馈中寻找叙事，以了解客户对某些事情的感受。在我们的文章中找到了更多分析数据的技术：有效数据可视化的25个技巧

我们应该分析的5件事现在我们已经介绍了客户数据分析的要点，我们可以分享一些关键示例，说明要分析哪些客户数据，以及如何在此基础上进行组织改进。

1。客户需求大多数人不喜欢打电话到呼叫中心，除非与客户交谈是我们的关键竞争优势，否则我们应该寻找每一个机会夏洛克，CallMiner国际副总裁。

“此外，您可以为他们指明正确的方向，让他们在正确的时间使用正确的渠道，从而让客户更快乐，让代理人更快乐，减少客户流失。”

通过阅读我们的文章，了解更多关于客户旅程分析的信息：什么是客户旅程分析，以及它如何使您的组织受益？

5。上下文数据客户数据分析的基本要素是上下文数据，它提供了对事件、个人或产品性能的进一步了解。

这都是关于将上下文链接到内容的。我们看上下文数据不是为了找出发生了什么，而是为了找出原因。

例如，如果我们确定某个联系人类型总是被转移的趋势，我们会查看上下文数据来确定：

是因为我们刚刚发布了一个新产品吗？团队中是否存在技能差距？是否有一个旧的流程使得问题难以解决？另一个例子是，就更广泛的客户旅程而言，如果我们注意到某个地点的销售停滞，我们可以使用上下文数据来确定这是因为竞争对手的活动、该地区的步行交通量减少还是其他原因。

然后，我们可以使用上下文数据更好地理解问题，并做出更明智的决策，以增加收入和改善客户体验。

最终想法客户数据分析包括收集、清理和分组客户数据，然后再寻找趋势和关键领域，以提高组织绩效。

需要收集许多不同类型的客户数据，包括个人数据、参与度数据和情绪数据。

决定分析什么的关键是在我们开始分析之前要有一个目的。这一目的必须是在一个领域进行改进。

记住，如果我们找不到时间来改进，那么进行分析有什么意义？

欲了解更多关于联系中心客户分析的信息，请阅读我们的文章：

客户数据分析–如何分7步分析数据……联系中心分析简介……联系中心分析的16个更佳用途