一般我们会用在线调查来评估客户的满意度,但是这些仅仅是小比率的客户所反映的,要得到有意义的结论是困难的。即便有些调查,有很高的反馈比率,但是他们提供的只是客户数据的一个片段,所以这就是大数据如此流行的原因了。当我们可以追踪成千上万客户的实时行为,我们就可以发现真正有用的看见了。当然,这些诉求也引发了很多公司的涉及,带来了很多有价值的产品和服务。毕竟,知道你客户的个人性需要,是最好让他们高兴的方法。
可是我们知道客户实时行为数据是海量的,如何将这些成堆的数据,转变成有价值的商业洞察呢?洛杉矶一家公司的Blurnose的CEO,Don Maclennan提供了3个方法来寻找什么是增加你客户满意度,并带来销售的数据。这家公司擅长使用预测分析来帮助企业应对客户流失和客户契合的问题。
如果你进来卖了50个你的软件拷贝给你一个大公司,看看这个公司的多少员工确实采用了你的产品是相当有意义的。“如果他们没用,你不可能实现更新,在这种情形下,你应该使用采用率数据作为一个方法来组织和管理风险。”Maclennan这么解释。换而言之,这是一个早期信号,你需要涉足,且主动处理什么让人们不用,而非等到你要面对不开心的客户的那个时刻。
除了评估客户使用你的产品的频率,调查客户在那些使用上有困难。他们需要支持吗?你能提供在线视频教导的帮助吗?“通过在非常特殊的条件下了解每个客户,你能明显在你如何和他们交往上有目的性。”Maclennan建议。
一个深入的数据挖掘在帮助你确定产品的常客上是有价值的。“他们会对成为一名拥护者有潜在兴趣吗?他们愿意帮助我推广我的产品到世界其他地方,因为他们如果高兴使用吗?”Maclenna如此提问。这些客户也更可能购买更多产品,或者购买相关产品,这些你需要知道的重要数据,会最大化你从这些个人那里得到的收入。
当企业努力处理客户使用的问题,以及几十年的交往时,许多过去使用的技术就会变得太昂贵,也没有效率。随着技术的发展,市场已经达到一个转折点上,就是数据存储技术已经非常便宜,企业可以用非常经济的方法来解决这些问题了。但是首先你需要明白那些是你需要了解的数据。