我们的很多生活轨迹，都在被各种软件记录下来。以至于在大数据的规划下，为我们提供的服务也越来越精细化。可以借势转型和突破，背靠大数据的收集、组织与分析，对企业追踪客户数据踪迹，开展个性化服务提升客户体验。那么究竟如何来利用大数据分析来提升客户体验呢？以下四种方式或许可以试一试：
1、挖掘“隐藏的”的大数据见解，全方位了解客户
以往，在大数据的初期，企业从从电子邮件和网站点击收集到见解，重塑他们的营销计划，通过产品推荐的形式为客户带来了个性化的体验，而现在，新的数据类型以及更加完善的工具、技术和分析功能，能够根据基于客户行为和事实的预测，发现更深入、更相关的客户见解。通过充分利用这些见解，市场营销活动能够从面向大客户细分市场宣讲，移向“单一细分市场”，提供极具针对性的相关消息和内容，从而能够准确满足联网客户的期望。
2.数据导向的战略，高效与客户进行交互
数据导向并非只了解客户购买的历史记录，而是深刻的挖掘客户的行为、兴趣和偏好，并从中找到关键点从而能够推动客户完成购买。客户何时、何地、提供什么信息，都基于在多个触点和时间段的大数据分析，而非是来自经验丰富的决策者的直觉与知识分析。
在此基础上，客户无论是线上购买还是实体店内购买，都能够获得更加个性化的体验，凭借对企业中库存的全面可见性，零售商可以为其客户提供在任何地方、以其希望的任何方式进行购物的便捷性，并保证可以为其提供所需的产品。在此基础之上，企业也可以显著提高客户参与度、满意度和长期品牌忠诚度。
3.开发分析生态系统，连接不同类型的数据
在当今充斥着全新和不同数据类型与海量数据的时代，零售商必须基于类型、数量、甚至使用方法，考虑“正确的”平台来存储数据，这就显得开发一种大数据战略和架构来支持分析生态系统显得极其重要。它应是一种可以随时提供数据并支持轻松进行浏览的生态系统。
轻松访问广泛的数据让零售商能有效的获得数据，而无需考虑数据源自哪里。开发分析生态系统，零售商可以快速浏览数据，发现新的见解，并推动快速实现价值。零售商还可受益于运营系统，如集成市场营销应用等，快速采用新的见解开展运营，使营销团队能够从管理活动转向管理整个品牌的客户互动。
4.将数据见解应用于企业的联网客户战略
成为数据导向不只是市场营销。数据导向战略适用于企业的各个方面，包括采购、电子商务、财务、供应链和商店等。通过充分利用高级分析方法，营销人员可推动建立以客户为中心的分类，改进定价和促销方案。跨渠道灵活执行选项提供了从任何地方购买、挑选或发运的能力，并能够进行优化以选择最佳的发货地点。
通过大数据分析如何提升客户体验.中琛魔方大数据表示：商店运营商可以使用传感器数据和分析来更好地了解流量和存储设备要求。知识渊博，技术熟练的销售人员可以提供更广泛，更及时的产品，以及近乎实时的库存信息。继续监控网络安全和网络，并始终回应任何潜在的威胁或问题，以维护客户的宝贵个人数据。
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