公司越来越重视收集客户数据。根据亚博Zendesk客户体验趋势报告在2019冠状病毒病危机期间，美国企业领导人在客户数据管理方面的投资增加了92%。
但仅仅获取客户数据是不够的。你收集的信息必须是相关的。您还需要解释这些数据以形成见解并采取行动。
这就是客户分析发挥作用的地方。
企业使用客户分析(或消费者分析)来识别和理解是什么让客户做出选择。数据分析可以帮助你发现消费者如何使用你的产品或服务来解决问题;它还揭示了他们在客户旅程中面临的障碍。
利用消费者分析来预测客户需求，你和你的团队将为客户提供积极主动的支持和无缝的品牌体验。
什么是客户分析?
客户分析是收集和分析消费者数据的过程，以获得有关购买行为和偏好的有意义的相关见解。
公司可以从许多接触点收集客户数据，包括网站、应用程序、社交媒体和调查。从那里，团队成员可以分析数据并编写报告-手动或使用客户分析软件。
这些见解使企业更好地了解他们的受众，使他们能够开发更好的产品或服务。它们还可以帮助企业确定最优的定价结构，通过营销活动瞄准合适的客户，增加收入，并改善整体客户体验。
有四个客户分析的类型：
1.描述性分析
描述性分析包括收集和评估过去客户行为的数据。而这种类型的消费者行为数据帮助你理解发生了什么，它没有告诉你为什么它的发生而笑。
假设有相当多的客户在客户满意度(CSAT)调查中给他们的支持互动打分很低。描述性分析将突出这一趋势。但这并不一定能告诉你为什么你得了低分。
2.诊断分析
诊断分析检查数据以确定趋势的原因——它揭示了客户行为方式的原因。例如，诊断分析可以解释为什么客户给你的CSAT分数很低。
你可以通过开放式调查问题或阅读评论和社交媒体评论来收集这些信息。在研究了这些数据之后，您可能会发现问题在于长时间的分辨率。
3.预测分析
预测分析基于历史数据预测你的客户可能会做什么。这可以帮助您的支持团队预测客户需求并确定模式，从而提供更好的体验。
它可能是这样的:通过使用数据来确定客户何时购买特定产品，企业可以预测该客户何时可能再次需要该产品，并向他们发送有针对性的电子邮件。这可以带来更高的客户满意度、留存率和收益。
预测分析还使您能够精确定位有风险的客户，并在客户流失发生之前防止流失。例如，您可能会发现处于风险中的客户减少了产品的使用，并且不经常寻求支持。认识到这些指标可以帮助你知道何时介入。
4.规范的分析
规范分析回答了这个问题:“我们应该做什么?”，根据历史数据提出行动建议。它为你提供了如何实现某些结果的想法。例如，您可以计划将解决时间减少20%，从而将客户保留率提高50%。
为什么消费者分析很重要
消费者分析提供了对消费者行为的全面可见性。您可以了解人们如何发现和使用您的产品或服务，以及他们如何与您的支持团队互动。
通过跟踪和分析残雪指标就像净推荐值(NPS)和CSAT分数一样，你可以看到自己擅长的地方和需要改进的地方。定性的客户数据，如社交媒体评论或对开放式调查问题的回答，可以指出具体的原因为什么顾客是满意还是不满意。
通过跟踪和分析客户体验指标，你可以看到自己在哪些方面表现出色，哪些方面需要改进。
这些关键的见解使企业能够做出必要的改变，以实现客户满意度，提高客户忠诚度，并减少客户流失。
想象一下，一家零售公司看到客户正在搜索一种缺货的特定产品。零售商可以迅速补充库存，这样他们就不会把顾客拱手让给竞争对手。或者，假设一位支持经理注意到客户在抱怨等待时间过长。他们可以增加更多的自助服务选项或雇佣更多的员工来解决这个问题。
在这两种情况下，客户分析都可以用来揭示客户体验中的差距。营销平台Mailchimp的例如，使用消费者数据分析来了解他们的支持票的趋势。通过倾听客户的意见并着眼于大局，Mailchimp团队知道应该推出哪些正确的功能来提高客户满意度。
客户数据分析是如何工作的
客户分析过程包括数据收集、清理和分析。手动完成这三个步骤非常耗时。我们建议使用类似客户服务软件的解决方案亚博这与客户数据平台(CDP)。这将使客户数据的收集、处理和汇总更加高效和安全。
获取客户数据
那么，从哪里可以找到消费者数据呢?如果你使用omnichannel客户服务软件，你已经有了关键数据的来源。这种类型的软件保存了客户的姓名、地址、以前的支持票和购买历史等相关信息。
您还可以使用客户服务软件(或CDP)从各种来源(如社交媒体、网站和移动应用程序)收集数据。然后，系统可以创建客户档案，帮助您一目了然地查看所有关键信息。
使用CDP时，您需要创建一个跟踪计划:一个活生生的文档，概述你想要跟踪的指标，你为什么要跟踪它们，以及它们将在哪里被跟踪。这有助于标准化数据，从而使其更容易排序和分析。创建跟踪计划通常需要SQL知识，但Zendesk集成像亚博段不要求你写代码。
你也可以进行客户调查。使用CSAT或NPS调查来收集客户对产品和服务互动的反馈。一定要添加开放式问题，这样你也可以收集定性数据。
无论您选择如何获取数据，重要的是确定优先级客户透明度。告诉客户你在收集什么信息——以及为什么——会建立信任，让他们安心。
清理和分类数据
下一步是组织和清理捕获的数据。这将有助于确保你做出准确的评估。数据平台中的分析工具将通过删除不相关和重复的数据来清除任何错误。一旦您实施了跟踪计划，CDP将把数据集按类别放入中央数据库。
分析数据
使用您的平台来评估数据并确定模式。cdp利用机器学习对数据和表面趋势进行分类。
假设你想找出影响流媒体服务客户参与度的因素。CDP将分析来自你的应用、网站分析平台、电子邮件营销平台和客户支持工具的数据，以跟踪鼓励用户使用服务的具体行动。你可能会发现，你在邮件中定制的电影建议比算法提供的应用内推荐带来的点击量更多。
在收集、组织和分析数据之后，是时候与团队分享这些发现了。使用数据可视化像图形、条形图和仪表板这样的媒介，用于显示模式、突出趋势或讲述故事。
将消费者分析的见解转化为行动
现在你更了解你的客户了，下一步是什么?
用你所学到的去超越他们的期望。你的客户想要更快的答案吗?将自助服务选项集成到您的支持渠道中，以实现按需支持。你的客户想要新功能或新产品吗?与产品团队沟通他们的建议和关注。比起电子邮件，他们更喜欢社交信息吗?在合适的时间通过客户喜欢的渠道与他们进行互动。
积极主动的企业改善客户体验将加强他们与买家的联系，并推动忠诚度，盈利能力和增长。
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