客户服务分析:类型、用例和收益

客户行为分析是指来自客户关系的各个接触点的数据。现在，客户的旅程比以往任何时候都更加复杂。试图规划客户的旅程可能感觉像一个脱节的寻宝游戏。当然，不一定非得如此。一个现代客户行为分析策略应该使您处于大数据的顶端，这些数据为您的支持策略、产品路线图、营销活动和销售工作提供了信息。

什么是客户服务分析?

客户服务分析是从客户那里获取和分析数据的过程。数据来自客户关系中的所有点——消息、购买、调查反馈、退货和人口统计数据。公司经常使用分析工具来收集来自整个业务的客户数据，以产生有价值的见解。理想情况下，这些发现可以为市场营销、产品开发提供信息，并指导整体客户体验。

四种类型的客户服务分析(以及如何使用它们)

这里有4种客户服务分析方法，以及为什么它们对你的业务很重要。

1.客户体验分析

客户体验分析可以用于提高销售收入．CX分析是一种描述性分析，询问在客户旅程中“发生了什么”。这些可以被视为“标准”类型的客户分析:他们将原始数据总结为易于理解和解释的内容。

从支持数据来看，关键性能指标如顾客满意度(CSAT)、第一响应时间(FRT)和到解决的总时间(TTR)，可以拉出和查看，以改进现有的工作流。对于支持代理，CSAT可以帮助衡量绩效，同时帮助整个组织(从产品和市场到销售)的员工了解在哪里进行改进。

管理数据的支持领导者应该区分何时使用实时和历史分析，并且使用跨组织共享的说明性仪表板可以帮助提高数据的可见性。客户服务经理通过识别趋势(如产品发布或假日零售季期间门票上涨)，从描述性客户体验分析中获得最大收益。这些见解可以为下一次事件发生时的策略提供燃料。数据还可以讲述支持组织如何运作的故事，从而实现理想的优化客户支持或者部门预算。

2.客户旅程分析

如上所述，客户的旅程变得越来越复杂。鸟瞰客户的旅程对于提供更好的客户体验至关重要。这意味着了解客户的购买历史、产品使用情况，以及查看废弃购物车和退货等信息。它包括与支持的对话、打开的出站邮件、高考成绩等。它是在社交媒体页面上留下的相关评论的可见性。当所有这些信息都对您的企业可用时(它应该是可用的)，您可以收集令人难以置信的见解，以调整您的路线图并提高收入。

当您将所有这些数据与所有客户的数据放在一起时，就会出现清晰的模式。客户旅程分析可以是预测性的，为算法提供洞察未来可以预期的东西，通常被称为“预测”。预测分析在金融和市场营销领域非常流行，其应用非常广泛。

预测性客户旅程分析可以帮助经理了解当前推动成功的模式，以便他们的努力可以被模仿、迭代和优化。这类客户数据还可以填补客户体验分析(主要来自支持数据)可能遗漏的信息空白。

3.客户保留分析

根据Zendesk CX趋势报告，亚博74%的客户对某个特定的品牌或公司忠诚。客户忠诚度会影响留存率，在忠诚度、留存率和低客户努力度之间有着明显的联系。客户的努力，有时被计算为一个顾客努力度评分，详细说明了客户在支持场景中所付出的努力。这里的逻辑很简单:高度的客户努力意味着糟糕的客户体验。糟糕的体验会降低客户忠诚度，增加客户流失率。流失并不酷。

影响和告知客户保留的分析将帮助您的业务改进活动以及整体产品和支持。根据顾问Alexandra Levit在美国，规定性的客户保留分析可以更容易地向现有客户进行追加销售和交叉销售，而且与依赖新客户相比，留住客户要容易得多，利润也更高。

Levit写道，除了客户努力得分，其他有用的客户保留指标是客户流失率(Customer Customer turnover, CCR)，即损失的客户除以开始时的客户。顾客终身价值(CLV)预测了顾客相对于其他指标的价值，而忠实顾客率(LCR)则表明哪些顾客可能会留在你身边，并向其他人推荐你的品牌或产品。

客户服务指标工作手册

使用此工作簿可帮助您利用客户数据并监视客户交互。

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4.客户参与分析

参与是理解客户体验的一个重要方面。客户互动包括一个品牌和它的客户之间通过各种沟通渠道的所有互动。这可以是社交媒体的互动，客户服务渠道，或从调查结果中收集的见解。德勤表示，近三分之二的客户希望企业将客户反馈整合到未来的产品和服务中。如今，衡量客户参与度的最佳方法是使用集成所有公司数据的软件客户接触点-从转化率和客户销售额，每次会话的页数，客户对话和会话持续时间。

数据分析如何改善客户服务?

钻研客户服务分析的原始数据可能令人生畏，因为它似乎是不同的和不可预测的。它可能不会反映您的产品路线图、现有支持策略或销售周期。

现实情况是，这些数据对增长和收入至关重要。在这个创新的、竞争激烈的世界里，各大品牌都在拼命使自己与众不同。有了正确的数据和分析策略和正确的方法客户关系管理，原始数据可以轻松理解和共享。

Susan Lahey写到这些数据"为各个故事创建上下文即一系列的活动或行为，展示关系并揭示关系的影响。”说到底，一切都是关系的问题，不是吗?

以下是数据分析改善客户服务的三种方式:

1. 使您的团队能够敏捷并快速地对问题做出反应
2. 通过帮助团队更好地理解客户需求来提高你的底线
3. 允许团队积极主动，领先于未来的挑战

不要害怕数据。点击这里了解更多关于哪些客户服务指标将帮助您的业务增加收入。