資料科學與客戶體驗：為銷售和營銷團隊創造新的可能性?
作者：Infor大中華區解決方案諮詢總監鹿崇
資料科學創造了管理客戶體驗的諸多可能性。它為銷售和營銷專業人士提供了一種方法，讓他們能夠以資料為基礎，就如何以最有效的方式部署營銷資源以及與潛在客戶和現有客戶進行互動做出明智的決策，從而減輕他們在做出諸多至關重要的決策時對個人判斷和直覺等主觀因素的依賴。
儘管資料科學在客戶體驗和客戶關係管理生命週期的各個方面發揮著越來越重要的作用，但是，仍然有許多公司尚未在其營銷策略中充分利用這項先進技術。其中一個主要原因是，對資料科學協助企業更有效地與客戶互動的具體方式缺乏清晰的認識和了解；同時，也無法確定潛在的改進措施。
首先從企業的首要目標 — 獲取新客戶說起，或許有助於更好地瞭解資料科學讓銷售和營銷更有效的具體方式。
客戶資料如此充足，但時間卻相當緊迫
對大多數企業而言，問題不在於資料太少，而是資料太多。企業擁有海量 關於銷售線索 、潛在客戶以及現有客戶的資料，但卻難以妥善整理和充分利用這些資料來規劃外展營銷活動的優先順序。重要資料通常分佈在多個不同部門，包括營銷部門、內部銷售以及現場銷售團隊。這些重要資料從各種外部源和資料庫，以及囊括所有接觸點和通訊渠道的內部系統源源不斷地流入。
資料科學演算法可協助企業從這些混合複雜的資料中獲得洞察。演算法不僅可以梳理所有資料來源並整合多元資料點所含的資訊，以此鎖定合適的潛在客戶，適時向其傳送推薦。而且它還可以提供豐富的關聯資訊，銷售團隊運用這些關聯資訊可顯著提高營銷效果。關聯資訊具體包括針對推薦原因的理由分析或解釋說明，以及從相關應用程式中提取的關聯資料，例如 CRM，它有助於使用者以更加智慧和更加有效的方式對系統推薦採取合理行動 。換句話說，儘管定位更高質量的潛在客戶很重要，但是，銷售人員需要掌握客戶關係、客戶過去的購買行為以及其他因素的概況，才能卓有成效地開展相關營銷工作，而這些概況資訊都可以通過分析資料來獲取。
通過分析資料，為客戶提供個性化體驗，讓客戶感到某款產品是專門為他設計的，這種差異化體驗往往能令企業脫穎而出。正確的選擇往往具有事半功倍的效果，比如Infor CloudSuite Retail是專為零售企業設計的可在雲端交付的全新現代企業級套件，幫助零售企業在數字時代轉變銷售商品和服務客戶的模式。Infor CloudSuite Retail將在全球範圍內支援各種型別的零售方式，包括電商、實體商店、社交、移動、時尚、輕工業品、批發商和雜貨店。該套件的架構可以讓零售商摒棄原有的換代模式而直接利用下一代產品的效能。
量化資料科學的價值
企業如何評估資料科學技術對營銷和銷售的影響以及有效性？評估流程應涉及兩個方面，一是跟蹤演算法對相關業務成果的總體影響，二是跟蹤終端使用者遵循系統推薦的有效性是否提升。要跟蹤的一些關鍵指標包括：
淨增新客戶的總體增長情況，以及資料科學演算法優先推薦且終端使用者付諸實際行動的潛在銷售線索的轉化率。
面向現有客戶的下一次購買推薦的有效性，包括對客戶在一定天數內進行另一次購買的預測概率的準確性，以及資料科學引擎提供的購買推薦的成功率。
關於客戶流失預警的影響，這包括評估確定為存在風險的客戶的流失率（與平均流失率相比），以及對標識為早期預警且客戶維繫團隊已採取挽留措施的這類客戶，評估其流失率的總體下降情況。
以前的資料環境讓企業無法通過系統方法來確定針對某個特定客戶的下一步行動計劃，相比之下，資料科學引擎的價值和優勢顯而易見。在以前那種環境下，企業的應對措施不僅多數屬於被動反應，而且是由客戶事件或者銷售和營銷人員的個人判斷所引起。要想衡量資料科學引擎的真實影響，企業需要對比以前的環境和做法，來跟蹤這些相同指標的差異。
要管理好客戶的體驗，營銷人員要客服很大的困難，他們必須為成百上千甚至上萬的潛在客戶提供高度個性化的相關服務。他們還必須提供高度吸引人的促銷活動來刺激客戶做出反應，同時依然要確保企業達到利潤目標、使用率目標和其他KPI目標。畢竟，高度優惠的促銷依然需要保證企業的利潤才有意義。
資料科學創造了管理客戶體驗的諸多可能性。它為銷售和營銷專業人士提供了一種方法，讓他們能夠以資料為基礎，就如何以最有效的方式部署營銷資源以及與潛在客戶和現有客戶進行互動做出明智的決策，從而減輕他們在做出許多至關重要的決策時對個人判斷和直覺等主觀因素的依賴。