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2020年新型冠狀病毒肆虐全球，牽動(dòng)了億萬(wàn)人的心。面對(duì)突如其來(lái)的疫情，國(guó)家采取了史無(wú)前例的防控措施，封城、封路，延遲復(fù)工，各行各業(yè)也因此受到了不同程度的沖擊。

為了應(yīng)對(duì)疫情，企業(yè)的運(yùn)作模式也隨之發(fā)生轉(zhuǎn)變，在營(yíng)銷(xiāo)方面，原本規(guī)劃的線下活動(dòng)已經(jīng)無(wú)法開(kāi)展，取而代之的是數(shù)字營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)的增加。在疫情的影響下，傳統(tǒng)的線下銷(xiāo)售也變得非常困難，以往的線下交流轉(zhuǎn)為線上，云拜訪、云演示、云會(huì)議……另外，加之疫情對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響，相信很多人都感受到客戶(hù)的預(yù)算正在縮水，變得更加精打細(xì)算了，同行競(jìng)爭(zhēng)也愈加激烈。

危機(jī)之下，如何維系老客戶(hù)，提升現(xiàn)有客戶(hù)黏性成了企業(yè)成敗的關(guān)鍵。尤其對(duì)于B2B企業(yè)，線上營(yíng)銷(xiāo)需要線下服務(wù)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(dǎo)致線上獲客的努力會(huì)付諸東流，所以這個(gè)階段企業(yè)要把焦點(diǎn)從獲新客、促轉(zhuǎn)化、提增量的目標(biāo)轉(zhuǎn)移到盤(pán)活現(xiàn)有流量，和提升現(xiàn)有客戶(hù)的忠誠(chéng)度上面來(lái)。

那么如何提升現(xiàn)有客戶(hù)黏性？這就要談?wù)勌嵘�客�?hù)體驗(yàn)度的重要性了。

所謂客戶(hù)粘性，指的是客戶(hù)對(duì)于品牌或產(chǎn)品的忠誠(chéng)、信任與良性體驗(yàn)等結(jié)合起來(lái)形成的依賴(lài)感和再消費(fèi)期望值。在企業(yè)管理中，客戶(hù)體驗(yàn)的重要性不言而喻。評(píng)判一個(gè)公司產(chǎn)品、服務(wù)的好壞有很多指標(biāo)，其中客戶(hù)的評(píng)價(jià)是至關(guān)重要的一點(diǎn)。人們?cè)谫?gòu)買(mǎi)產(chǎn)品前除了比較市場(chǎng)價(jià)格，還習(xí)慣看這款產(chǎn)品在市場(chǎng)上的口碑、銷(xiāo)量和評(píng)分，自然會(huì)擇其所愛(ài)，愛(ài)其所選�？蛻�(hù)體驗(yàn)好了，依賴(lài)感會(huì)增強(qiáng)，黏性自然就高了�？蛻�(hù)體驗(yàn)已經(jīng)成為提升客戶(hù)粘性，拉開(kāi)同業(yè)競(jìng)爭(zhēng)差距的核心。 

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的客戶(hù)分析對(duì)企業(yè)成敗至關(guān)重要

曾有研究表明，表現(xiàn)卓越的公司有74%會(huì)基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型洞察打造客戶(hù)體驗(yàn)，而表現(xiàn)欠佳的公司只有30%會(huì)這樣做。

要實(shí)現(xiàn)以客戶(hù)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(hù)洞察，打造最佳體驗(yàn)的利器。大數(shù)據(jù)正逐步運(yùn)用于企業(yè)商業(yè)決策、市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)、銷(xiāo)售、業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)、客戶(hù)服務(wù)等諸多方面，其中以客戶(hù)為中心的收益創(chuàng)造過(guò)程，是企業(yè)推動(dòng)大數(shù)據(jù)舉措中最大的價(jià)值領(lǐng)域。

如何真正了解客戶(hù)，預(yù)測(cè)客戶(hù)情感意圖，從而為客戶(hù)提供更好的產(chǎn)品和服務(wù)，改善客戶(hù)體驗(yàn)，日益成為企業(yè)決勝市場(chǎng)的核心能力。

提升客戶(hù)體驗(yàn)的第一步是使數(shù)據(jù)“平民化”

疫情期間，“線上經(jīng)濟(jì)”的加速帶來(lái)的是用戶(hù)數(shù)據(jù)的爆炸式增長(zhǎng)及對(duì)海量數(shù)據(jù)管理能力考驗(yàn)。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(jié)構(gòu)的復(fù)雜性。

除了常規(guī)的數(shù)字、時(shí)間、類(lèi)別等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，還有包括文本、語(yǔ)音在內(nèi)的大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。而更深層次的價(jià)值往往是蘊(yùn)含在非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)中的。我們知道，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理非常簡(jiǎn)單，一個(gè)excel就可以輕松解析數(shù)據(jù)背后的蘊(yùn)意，但是非結(jié)構(gòu)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(fù)雜的數(shù)據(jù)交給IT團(tuán)隊(duì)處理，但是由于技術(shù)人員缺乏深入業(yè)務(wù)知識(shí)的理解，反復(fù)的溝通就無(wú)形造成了大量的時(shí)間成本。從獲取數(shù)據(jù)、設(shè)置參數(shù)、建模到測(cè)試數(shù)據(jù)需要花費(fèi)一年多的時(shí)間，但是激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)法則告訴我們時(shí)間就是金錢(qián)，在這方面企業(yè)等不起。他們急需一個(gè)能夠?yàn)樗�有員工提供真正的自助式服務(wù)的解決方案。

解決這個(gè)問(wèn)題的第一步就是使數(shù)據(jù)“平民化”，并將其交到業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)的手中。Stratifyd作為全球領(lǐng)先的人工智能（AI）數(shù)據(jù)分析服務(wù)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(wú)需復(fù)雜的編程和邏輯推理，簡(jiǎn)單點(diǎn)選操作即可讀懂結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)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(shí)現(xiàn)企業(yè)的業(yè)務(wù)閉環(huán)中。

AI 驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，幫助企業(yè)深度挖掘有價(jià)值的信息

Stratifyd 數(shù)據(jù)分析平臺(tái)搭載 AI 技術(shù)，幫助企業(yè)深度挖掘全渠道數(shù)據(jù)。平臺(tái)兼具實(shí)時(shí)交互、圖像可視化、結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的分析能力，識(shí)別差異化標(biāo)簽數(shù)據(jù)，企業(yè)可以輕松訓(xùn)練并投放業(yè)務(wù)模型，大幅提升業(yè)務(wù)決策能力。非技術(shù)人員完全不需要掌握任何算法知識(shí)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(yùn)營(yíng)與留存業(yè)務(wù)，享受高質(zhì)量的收入增長(zhǎng)。

成功案例

Stratifyd幫助全球各行各業(yè)的客戶(hù)完成了數(shù)據(jù)分析和業(yè)務(wù)洞察，在客戶(hù)體驗(yàn)、新品上市、競(jìng)品分析、商機(jī)發(fā)掘等多個(gè)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(jià)值的信息，實(shí)現(xiàn)營(yíng)收增長(zhǎng)。

以某著名車(chē)企為例，該汽車(chē)制造企業(yè)在長(zhǎng)達(dá)近一個(gè)世紀(jì)的發(fā)展過(guò)程中，靠出色的汽車(chē)性能與完美的品牌形象，將產(chǎn)品銷(xiāo)往世界各地，但數(shù)據(jù)分析部門(mén)在回溯企業(yè)品牌價(jià)值時(shí)，發(fā)現(xiàn)過(guò)去幾年的 J.D. Power Initial Quality Survey (IQS) 報(bào)告中，消費(fèi)者的滿(mǎn)意度評(píng)分持續(xù)降低。

好在重視消費(fèi)者需求的該企業(yè)很早就意識(shí)到消費(fèi)者反饋的重要性，在諸如郵件、電話(huà)、在線聊天等各渠道中保留了大量的客戶(hù)溝通信息，同時(shí)也積極地對(duì)不同車(chē)型進(jìn)行消費(fèi)者問(wèn)卷調(diào)研，收集了大量反饋。這些非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中包含了很多導(dǎo)致滿(mǎn)意度下降的具體原因。然而如何快速且準(zhǔn)確地分析海量反饋數(shù)據(jù)，提煉出重要的消費(fèi)者洞察，對(duì)于該企業(yè)是個(gè)難題。

最終，該企業(yè)選擇與 Stratifyd 合作，對(duì)企業(yè)全渠道（Omni-Channel）反饋數(shù)據(jù)進(jìn)行梳理與深度分析。借助 Stratifyd 平臺(tái)，該企業(yè)很快發(fā)現(xiàn)旗下汽車(chē)仍需提升的具體方向，比如胎壓敏感度、剎車(chē)板雜音、導(dǎo)航問(wèn)題、娛樂(lè)功能等。在應(yīng)用 Stratifyd 自然語(yǔ)言理解模型（NLU model）分析車(chē)主反饋時(shí)，還發(fā)現(xiàn)一批車(chē)主抱怨開(kāi)車(chē)時(shí)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(tái)，分析人員很快定位車(chē)系、車(chē)型以及批次，并發(fā)現(xiàn)該話(huà)題主要集中在美國(guó)的 Alabama 州，于是該企業(yè)迅速采取應(yīng)急預(yù)案，進(jìn)行定向召回。

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

關(guān)于Stratifyd

Stratifyd, Inc.總部位于美國(guó)南部金融重鎮(zhèn)夏洛特，是全球領(lǐng)先的人工智能（AI）數(shù)據(jù)分析服務(wù)提供商。公司有強(qiáng)大的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)語(yǔ)義分析能力，致力于推進(jìn)AI在企業(yè)數(shù)據(jù)分析以及商業(yè)智能領(lǐng)域的進(jìn)步。Stratifyd人工智能平臺(tái)通過(guò)整合多個(gè)數(shù)據(jù)源的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，在短時(shí)間內(nèi)呈現(xiàn)出價(jià)值非凡的商業(yè)見(jiàn)解，同時(shí)實(shí)現(xiàn)了決策者和管理人員之間的信息無(wú)縫傳遞。