CTI論壇(ctiforum.com)（編譯/老秦）:Genesys的Ian Campbell分享了使用客戶分析更好地利用呼叫中心數據的四個概念。
技術在人與機器之間，以及更具有商業意義上的購買者和品牌之間的無縫體驗方面，扮演著至關重要的角色。
混合的AI，聊天機器人，機器學習等之類的技術為客戶服務（CS）座席提供了比以往更多的上下文信息，從而為客戶提供了更快，更流暢的體驗。
應用于CX旅程的許多原理和技術在最初的銷售和營銷活動中都有重要的用途。
您對潛在客戶及其行為方式了解得越多，就可以在購買周期中為他們提供更好的幫助。
慶幸的是，對于營銷人員來說，當今以數字為首選的消費者正在產生大量信息，這些信息可以揭示將影響客戶旅程的所有重要見解。
典型的買方在做出購買決定之前，將通過多種方式與品牌或零售商互動。
潛在客戶可以使用的接觸點和渠道越多，潛在購買過程的復雜性就越大。
聊天機器人的及時干預，基于預期動作的有針對性的促銷或與客戶服務代表的交談意愿都可以幫助將潛在客戶轉化為客戶。
利用這些信息并在旅途中培養前景的技術是預測分析，在此領域中需要考慮四個關鍵分析概念：
- 收集客戶旅程數據
- 了解個性化的旅程
- 預期旅程結果
- 使用反饋進行調整
1、收集客戶旅程數據
從他們網站上的訪問量到他們在社交媒體上收到的提及，這些線索都被隱藏了。
收集這些寶貴的歷史數據是更好地了解在尋求新客戶過程中成敗的因素的第一步。
2、了解個性化之旅
將分析應用于堆積的信息，并利用機器學習等技術來了解您的客戶并規劃不同的旅程。
可以使用導致特定結果的旅程來訓練算法，并用于確定影響不同角色的關鍵時刻和互動。
3、預期旅程結果
細分角色可以使體驗進一步個性化，了解最佳干預點可以幫助您搶占瀏覽您的網站或使用自動渠道的人員的需求。
4、利用用戶反饋重新調整
在快速創新的商業環境中，隨著新技術和功能進入市場，客戶的行為也在不斷變化。
必須采用對客戶旅程的持續學習方法，并對流程和策略進行改進和優化。
為了將這四個概念聯系在一起，您可以使用一個連通的平臺來分解不同數據源和客戶渠道之間的孤島，從而將洞察力轉化為行動。
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原文網址：https://www.callcentrehelper.com/concepts-customer-analytics-150221.htm
