CTI论坛(ctiforum.com)（编译/老秦）:Genesys的Ian Campbell分享了使用客户分析更好地利用呼叫中心数据的四个概念。 　　技术在人与机器之间，以及更具有商业意义上的购买者和品牌之间的无缝体验方面，扮演着至关重要的角色。

　　混合的AI，聊天机器人，机器学习等之类的技术为客户服务（CS）座席提供了比以往更多的上下文信息，从而为客户提供了更快，更流畅的体验。

　　应用于CX旅程的许多原理和技术在最初的销售和营销活动中都有重要的用途。

　　您对潜在客户及其行为方式了解得越多，就可以在购买周期中为他们提供更好的帮助。

　　庆幸的是，对于营销人员来说，当今以数字为首选的消费者正在产生大量信息，这些信息可以揭示将影响客户旅程的所有重要见解。

　　典型的买方在做出购买决定之前，将通过多种方式与品牌或零售商互动。

　　潜在客户可以使用的接触点和渠道越多，潜在购买过程的复杂性就越大。

　　聊天机器人的及时干预，基于预期动作的有针对性的促销或与客户服务代表的交谈意愿都可以帮助将潜在客户转化为客户。

　　利用这些信息并在旅途中培养前景的技术是预测分析，在此领域中需要考虑四个关键分析概念：

　　1、收集客户旅程数据

　　从他们网站上的访问量到他们在社交媒体上收到的提及，这些线索都被隐藏了。

　　收集这些宝贵的历史数据是更好地了解在寻求新客户过程中成败的因素的第一步。

　　2、了解个性化之旅

　　将分析应用于堆积的信息，并利用机器学习等技术来了解您的客户并规划不同的旅程。

　　可以使用导致特定结果的旅程来训练算法，并用于确定影响不同角色的关键时刻和互动。

　　3、预期旅程结果

　　细分角色可以使体验进一步个性化，了解最佳干预点可以帮助您抢占浏览您的网站或使用自动渠道的人员的需求。

　　4、利用用户反馈重新调整

　　在快速创新的商业环境中，随着新技术和功能进入市场，客户的行为也在不断变化。

　　必须采用对客户旅程的持续学习方法，并对流程和策略进行改进和优化。

　　为了将这四个概念联系在一起，您可以使用一个连通的平台来分解不同数据源和客户渠道之间的孤岛，从而将洞察力转化为行动。

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　　原文网址：https://www.callcentrehelper.com/concepts-customer-analytics-150221.htm