CTI論壇(ctiforum.com)（編譯/老秦）:Genesys的Ian Campbell分享了使用客戶(hù)分析更好地利用呼叫中心數據的四個(gè)概念。
技術(shù)在人與機器之間，以及更具有商業(yè)意義上的購買(mǎi)者和品牌之間的無(wú)縫體驗方面，扮演著(zhù)至關(guān)重要的角色。
混合的AI，聊天機器人，機器學(xué)習等之類(lèi)的技術(shù)為客戶(hù)服務(wù)（CS）座席提供了比以往更多的上下文信息，從而為客戶(hù)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(shù)在最初的銷(xiāo)售和營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)中都有重要的用途。
您對潛在客戶(hù)及其行為方式了解得越多，就可以在購買(mǎi)周期中為他們提供更好的幫助。
慶幸的是，對于營(yíng)銷(xiāo)人員來(lái)說(shuō)，當今以數字為首選的消費者正在產(chǎn)生大量信息，這些信息可以揭示將影響客戶(hù)旅程的所有重要見(jiàn)解。
典型的買(mǎi)方在做出購買(mǎi)決定之前，將通過(guò)多種方式與品牌或零售商互動(dòng)。
潛在客戶(hù)可以使用的接觸點(diǎn)和渠道越多，潛在購買(mǎi)過(guò)程的復雜性就越大。
聊天機器人的及時(shí)干預，基于預期動(dòng)作的有針對性的促銷(xiāo)或與客戶(hù)服務(wù)代表的交談意愿都可以幫助將潛在客戶(hù)轉化為客戶(hù)。
利用這些信息并在旅途中培養前景的技術(shù)是預測分析，在此領(lǐng)域中需要考慮四個(gè)關(guān)鍵分析概念：
- 收集客戶(hù)旅程數據
- 了解個(gè)性化的旅程
- 預期旅程結果
- 使用反饋進(jìn)行調整
1、收集客戶(hù)旅程數據
從他們網(wǎng)站上的訪(fǎng)問(wèn)量到他們在社交媒體上收到的提及，這些線(xiàn)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(hù)過(guò)程中成敗的因素的第一步。
2、了解個(gè)性化之旅
將分析應用于堆積的信息，并利用機器學(xué)習等技術(shù)來(lái)了解您的客戶(hù)并規劃不同的旅程。
可以使用導致特定結果的旅程來(lái)訓練算法，并用于確定影響不同角色的關(guān)鍵時(shí)刻和互動(dòng)。
3、預期旅程結果
細分角色可以使體驗進(jìn)一步個(gè)性化，了解最佳干預點(diǎn)可以幫助您搶占瀏覽您的網(wǎng)站或使用自動(dòng)渠道的人員的需求。
4、利用用戶(hù)反饋重新調整
在快速創(chuàng )新的商業(yè)環(huán)境中，隨著(zhù)新技術(shù)和功能進(jìn)入市場(chǎng)，客戶(hù)的行為也在不斷變化。
必須采用對客戶(hù)旅程的持續學(xué)習方法，并對流程和策略進(jìn)行改進(jìn)和優(yōu)化。
為了將這四個(gè)概念聯(lián)系在一起，您可以使用一個(gè)連通的平臺來(lái)分解不同數據源和客戶(hù)渠道之間的孤島，從而將洞察力轉化為行動(dòng)。
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