毫无疑问，
数据分析对全世界的公司来说是一个巨大的游戏规则改变者。到 2030 年，全球企业预计将在大数据上花费超过 6840 亿美元。
公司使用大数据来提高盈利能力的方法有很多。其中最重要的一项是在营销领域。
你知道是什么激励了你的客户吗？这似乎是一个简单的问题，但每个公司都知道它不是。在进行购买之前，客户会进行彻底的在线研究并拨打商家的虚拟电话地址。因此，您需要复杂的客户分析来分析复杂的客户行为。
本文将介绍客户服务分析的概念以及它可以为企业提供的一些用途和优势。
什么是客户服务分析？
客户服务分析是一个涉及收集和评估公司或组织的客户服务部门产生的所有数据和指标的过程。消息、交易、调查评论、退货和人口统计数据都是客户关系中的数据源。公司经常使用分析工具从整个组织中收集客户数据并提供重要的见解。营销、产品开发和客户体验都应该从这些发现中受益。
这项技术的重要性越来越大。市场分析师预测，到 2030 年，全球公司将在客户旅程分析上花费超过 470 亿美元。这相当于整个未来大数据市场的 8% 左右！
使用由
人工智能 (AI) 驱动的解决方案，企业可以获得新的见解并改善客户体验。基于先前的行为预测客户端行为也是可能的。因此，您的客户支持代表将更愿意在未来帮助他们。
客户服务分析：用例
对于希望评估向客户和其他关键利益相关者提供的帮助水平的企业来说，客户服务分析是必要的。您收集的信息将帮助您确定有效的策略并确定您可以改进的领域。在客户服务中使用大数据有很多好处。下面列出了一些最重要的客户服务分析用例。
检测客户不满
可以挖掘来自社交媒体和其他可公开访问的网站的内容以获取有用信息。消费者对特定产品、服务或客户沟通渠道的态度或意见是此类内容的示例。如果发现负面情绪，您可以调整品牌或电子邮件营销活动，以使您的产品对买家更具吸引力。
确定下一个最佳报价
您可以通过查看他们的交易历史、趋势和对话来确定人们在下次购买时最有可能对哪些商品或优惠感兴趣。您收集的信息可帮助您确定消费者在正确的时间需要什么。客户不断变化的购物习惯可以帮助公司针对他们进行特殊的产品促销。
分析客户流失的原因
数据分析可以帮助您弄清楚人们为什么放弃您的品牌或偏爱替代产品。预测分析，它分析历史活动以发现趋势并预测特定事件，还可以预测客户是否准备好流失或缺陷。消费者参与或兴趣的下降对于接近客户流失至关重要。
为了减少客户流失，您必须首先评估问题的根本原因以及您的产品是否对某些客户失去了吸引力。例如，流动率高的公司可以通过为每个客户类别创建定制的报价来提高客户满意度。
绩效评估
客户服务分析可帮助您跟踪和比较关键绩效指标 (KPI) 与服务水平协议 (SLA)。您可以看到哪些代表正在实现他们的目标，哪些需要以这种方式提升他们的统计数据。您还可以奖励优秀的员工并鼓励您的员工表现得更好。
寻找新的收入来源
每个企业的盈利能力都会受到不断变化的市场动态和不断上升的客户服务成本的影响。但是，您可以使用现有数据为您的公司寻找新的现金流。有关买家偏好的数据可以帮助您提出新的服务替代方案，作为现有产品的附加组件。您还可以推荐适合客户最近购买的新产品。
客户服务分析的类型
以下是不同类型的客户服务分析以及它们对您的业务很重要的原因。
1. 客户体验分析
客户体验分析可以帮助您赚更多的钱。CX 分析是一种描述性分析，其中询问客户旅程中“发生了什么”。这些是客户分析的“标准”类型：它们将原始数据汇总为易于理解和解释的东西。
可以从支持数据中提取和解释客户满意度 (CSAT)、首次响应时间 (FRT) 和总解决时间 (TTR) 等关键绩效指标，以帮助改进当前的工作流程。
借助描述性的客户体验数据，服务经理可能会看到趋势，例如新产品发布前后或假期期间门票的增加，并使用这些信息来改进他们的服务。这些见解可以为事件再次发生制定策略。
2. 客户旅程分析
如果您想提供卓越的客户体验，全面了解客户的旅程至关重要。这意味着要接触废弃的购物车和退货等信息，并了解客户的购买历史和购买习惯。它包含客户服务交互、打开的电子邮件和客户满意度分数。
它还允许您查看社交媒体平台上留下的相关评论。当您的公司可以获得所有这些数据时，您可以获得宝贵的见解，以调整您的战略和增加收入。
预测性客户旅程分析可以帮助管理人员确定当前哪些模式正在推动成功，从而使他们能够复制、迭代和优化他们的工作。像这样的客户数据可以帮助填补客户体验分析可能忽略的数据空白。
3.客户保留分析
客户保留率受客户忠诚度的影响，忠诚度、保留率和最少的客户努力之间存在一定的相关性。客户努力，通常称为客户努力分数，描述了客户在支持交互过程中付出了多少努力。高水平的客户努力会导致糟糕的客户体验。当客户有负面体验时，他们对您的品牌的忠诚度就会降低，更有可能在其他地方购物。
客户保留分析将帮助您的公司改进营销以及整体产品和支持。规范的客户保留分析可以帮助您向现有客户追加销售和交叉销售，因为保留客户比获得新客户更容易且更有利可图。
除了客户努力分数 (CES)，客户流失率 (CCR) 是另一个有用的客户保留指标，其中流失的客户从一开始就按客户划分。客户终身价值 (CLV) 预测客户相对于其他指标的价值。相比之下，忠诚客户率 (LCR) 表明哪些客户最有可能留下并将您的品牌或产品推荐给其他人。
4. 客户参与分析
了解客户体验包括一个很大的组成部分，称为参与。品牌与其客户之间通过各种沟通渠道进行的所有对话都称为客户参与。这可能包括社交媒体互动、客户服务渠道或调查数据。
客户希望公司将他们的反馈纳入新产品和服务中。今天，评估客户参与度的最佳方法是通过软件整合来自所有客户接触点的数据——从转化率和客户销售、每次会话的页面、客户交互和会话持续时间。
5. 客户终身分析
在更广泛的意义上，客户生命周期与客户旅程和客户体验重叠。但是，客户生命周期价值是此类分析中必不可少的附加指标。它向您展示了在他们与您的品牌的整个关系中，您可能期望从单个客户那里获得多少钱。
结论
企业可以使用客户服务分析来获取有意义的信息，以了解其客户服务代表的绩效和客户的需求。它增加了品牌曝光度、销售额、收入和客户满意度。要获得出色的客户分析，请使用已经集成了来自所有渠道和接触点的支持数据的软件，这样您就不必手动进行挖掘。
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