阿里云優(yōu)惠券 先領券再下單

2020年新型冠狀病毒肆虐全球，牽動了億萬人的心。面對突如其來的疫情，國家采取了史無前例的防控措施，封城、封路，延遲復工，各行各業(yè)也因此受到了不同程度的沖擊。

為了應對疫情，企業(yè)的運作模式也隨之發(fā)生轉變，在營銷方面，原本規(guī)劃的線下活動已經(jīng)無法開展，取而代之的是數(shù)字營銷活動的增加。在疫情的影響下，傳統(tǒng)的線下銷售也變得非常困難，以往的線下交流轉為線上，云拜訪、云演示、云會議……另外，加之疫情對經(jīng)濟的影響，相信很多人都感受到客戶的預算正在縮水，變得更加精打細算了，同行競爭也愈加激烈。

危機之下，如何維系老客戶，提升現(xiàn)有客戶黏性成了企業(yè)成敗的關鍵。尤其對于B2B企業(yè)，線上營銷需要線下服務的支持，受疫情的影響，有些線下售后支持跟不上，就很可能導致線上獲客的努力會付諸東流，所以這個階段企業(yè)要把焦點從獲新客、促轉化、提增量的目標轉移到盤活現(xiàn)有流量，和提升現(xiàn)有客戶的忠誠度上面來。

那么如何提升現(xiàn)有客戶黏性？這就要談談提升客戶體驗度的重要性了。

所謂客戶粘性，指的是客戶對于品牌或產品的忠誠、信任與良性體驗等結合起來形成的依賴感和再消費期望值。在企業(yè)管理中，客戶體驗的重要性不言而喻。評判一個公司產品、服務的好壞有很多指標，其中客戶的評價是至關重要的一點。人們在購買產品前除了比較市場價格，還習慣看這款產品在市場上的口碑、銷量和評分，自然會擇其所愛，愛其所選?？蛻趔w驗好了，依賴感會增強，黏性自然就高了。客戶體驗已經(jīng)成為提升客戶粘性，拉開同業(yè)競爭差距的核心。

數(shù)據(jù)驅動的客戶分析對企業(yè)成敗至關重要

曾有研究表明，表現(xiàn)卓越的公司有74%會基于數(shù)據(jù)驅動型洞察打造客戶體驗，而表現(xiàn)欠佳的公司只有30%會這樣做。

要實現(xiàn)以客戶為中心，首先要以數(shù)據(jù)為中心。數(shù)據(jù)是幫助企業(yè)獲得客戶洞察，打造最佳體驗的利器。大數(shù)據(jù)正逐步運用于企業(yè)商業(yè)決策、市場營銷、銷售、業(yè)務運營、客戶服務等諸多方面，其中以客戶為中心的收益創(chuàng)造過程，是企業(yè)推動大數(shù)據(jù)舉措中最大的價值領域。

如何真正了解客戶，預測客戶情感意圖，從而為客戶提供更好的產品和服務，改善客戶體驗，日益成為企業(yè)決勝市場的核心能力。

提升客戶體驗的第一步是使數(shù)據(jù)“平民化”

疫情期間，“線上經(jīng)濟”的加速帶來的是用戶數(shù)據(jù)的爆炸式增長及對海量數(shù)據(jù)管理能力考驗。社交媒介的多樣性讓溝通變得更加靈活，但是另一方面也增加了數(shù)據(jù)結構的復雜性。

除了常規(guī)的數(shù)字、時間、類別等結構化數(shù)據(jù)，還有包括文本、語音在內的大量非結構化數(shù)據(jù)。而更深層次的價值往往是蘊含在非結構數(shù)據(jù)中的。我們知道，結構化數(shù)據(jù)的處理非常簡單，一個excel就可以輕松解析數(shù)據(jù)背后的蘊意，但是非結構化數(shù)據(jù)分析成了困擾很多企業(yè)的難題。

傳統(tǒng)的解決方法是將復雜的數(shù)據(jù)交給IT團隊處理，但是由于技術人員缺乏深入業(yè)務知識的理解，反復的溝通就無形造成了大量的時間成本。從獲取數(shù)據(jù)、設置參數(shù)、建模到測試數(shù)據(jù)需要花費一年多的時間，但是激烈的市場競爭法則告訴我們時間就是金錢，在這方面企業(yè)等不起。他們急需一個能夠為所有員工提供真正的自助式服務的解決方案。

解決這個問題的第一步就是使數(shù)據(jù)“平民化”，并將其交到業(yè)務團隊的手中。Stratifyd作為全球領先的人工智能（AI）數(shù)據(jù)分析服務提供商，以“讓數(shù)據(jù)能力平民化”為愿景，致力于提供人人皆可用的數(shù)據(jù)分析工具。無需復雜的編程和邏輯推理，簡單點選操作即可讀懂結構化與非結構化數(shù)據(jù)背后的深層含義，讓企業(yè)大數(shù)據(jù)不再停留在口頭上，而是在實現(xiàn)企業(yè)的業(yè)務閉環(huán)中。

AI 驅動的數(shù)據(jù)分析平臺，幫助企業(yè)深度挖掘有價值的信息

Stratifyd 數(shù)據(jù)分析平臺搭載 AI 技術，幫助企業(yè)深度挖掘全渠道數(shù)據(jù)。平臺兼具實時交互、圖像可視化、結構化和非結構化數(shù)據(jù)的分析能力，識別差異化標簽數(shù)據(jù)，企業(yè)可以輕松訓練并投放業(yè)務模型，大幅提升業(yè)務決策能力。非技術人員完全不需要掌握任何算法知識和編程技巧即可快速上手，真正地做到了數(shù)據(jù)平民化。Stratifyd幫助企業(yè)更高效地處理獲客、運營與留存業(yè)務，享受高質量的收入增長。

成功案例

Stratifyd幫助全球各行各業(yè)的客戶完成了數(shù)據(jù)分析和業(yè)務洞察，在客戶體驗、新品上市、競品分析、商機發(fā)掘等多個維度給出決策性建議，幫助企業(yè)在宏觀和微觀層面挖掘有價值的信息，實現(xiàn)營收增長。

以某著名車企為例，該汽車制造企業(yè)在長達近一個世紀的發(fā)展過程中，靠出色的汽車性能與完美的品牌形象，將產品銷往世界各地，但數(shù)據(jù)分析部門在回溯企業(yè)品牌價值時，發(fā)現(xiàn)過去幾年的 J.D. Power Initial Quality Survey (IQS) 報告中，消費者的滿意度評分持續(xù)降低。

好在重視消費者需求的該企業(yè)很早就意識到消費者反饋的重要性，在諸如郵件、電話、在線聊天等各渠道中保留了大量的客戶溝通信息，同時也積極地對不同車型進行消費者問卷調研，收集了大量反饋。這些非結構化數(shù)據(jù)中包含了很多導致滿意度下降的具體原因。然而如何快速且準確地分析海量反饋數(shù)據(jù)，提煉出重要的消費者洞察，對于該企業(yè)是個難題。

最終，該企業(yè)選擇與 Stratifyd 合作，對企業(yè)全渠道（Omni-Channel）反饋數(shù)據(jù)進行梳理與深度分析。借助 Stratifyd 平臺，該企業(yè)很快發(fā)現(xiàn)旗下汽車仍需提升的具體方向，比如胎壓敏感度、剎車板雜音、導航問題、娛樂功能等。在應用 Stratifyd 自然語言理解模型（NLU model）分析車主反饋時，還發(fā)現(xiàn)一批車主抱怨開車時有“燒焦味道”，發(fā)現(xiàn)是諧振器組件丟失所致。利用 Stratifyd 分析平臺，分析人員很快定位車系、車型以及批次，并發(fā)現(xiàn)該話題主要集中在美國的 Alabama 州，于是該企業(yè)迅速采取應急預案，進行定向召回。

使用 Stratifyd 數(shù)據(jù)分析平臺，公司不僅及早發(fā)現(xiàn)了問題，還鎖定了該問題的源頭，沒有采取大面積召回，避免了公司大量損失。

關于Stratifyd

Stratifyd, Inc.總部位于美國南部金融重鎮(zhèn)夏洛特，是全球領先的人工智能（AI）數(shù)據(jù)分析服務提供商。公司有強大的非結構化數(shù)據(jù)語義分析能力，致力于推進AI在企業(yè)數(shù)據(jù)分析以及商業(yè)智能領域的進步。Stratifyd人工智能平臺通過整合多個數(shù)據(jù)源的結構化和非結構化數(shù)據(jù)，在短時間內呈現(xiàn)出價值非凡的商業(yè)見解，同時實現(xiàn)了決策者和管理人員之間的信息無縫傳遞。

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