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在互联时代，有收集、存储、组织和分析大量客户数据痕迹的大数据战略，对及时进行个性化客户互动至关重要。幸运的是，使用正确的技术、基础设施和分析功能充分发挥这些数据的潜力，实现与互联客户的深入交流绝非空想。

使用大数据分析的以下五种方法有助于提高互连客户体验。

1.寻找“隐藏”的大数据洞察力，对客户有更全面的了解。大数据初期从电子邮件和网站收集的观点帮助企业重新组织营销计划，开始新的活动，提供更加个性化的体验。但是，所有这些优点通常都是以产品推荐的格式完成的。

现在，通过新的数据类型和更完善的工具、技术和分析功能，您可以根据行为和基于事实的预测，掌握更深入、更相关的客户洞察力。通过充分利用这些宝贵的洞察力，营销活动可以向大型客户部门移动到“单一市场细分”，并提供准确满足网络客户期望的有目标的消息和内容。

2.采用以数据为中心的战略，以便更有效地与客户交互。数据导向不仅仅是了解客户购买历史。要求广泛输入行为、兴趣和偏好。在这里发现的关键事项可以引导客户最终完成购买。基于对多个接触和持续时间的大数据分析，而不是经验丰富的决策者的简单直觉和知识，提供信息的方法、位置、时间和信息。

在此基础上，客户可以通过在线购买、移动设备购买或店内购买获得更好、更个性化的体验。企业内部库存的全面可见性，使零售商能够以客户想要的方式向客户提供在任何地方购物的便利，并确保提供必要的产品。

在此基础上，企业可以大大提高客户参与度、满意度和长期品牌忠诚度。

3.开发和分析生态系统，连接各种类型的数据。在当今充满了新的、各种数据类型和海量数据的世界里，零售商必须根据类型、数量甚至使用方法，考虑到“正确”的平台来存储数据。制定支持生态系统分析的大规模数据战略和体系结构至关重要。它必须是一个完整、灵活的生态系统，随时提供数据，支持轻松导航。

可以轻松访问多种数据，使零售商能够高效地“连接”和分析数据，而不考虑数据的存储位置和来源。在这方面，灵活性很重要。在这个生态系统的支持下，零售商可以快速浏览数据，找到新的观点，推动快速实现价值(快速失败或成功)。零售商可以从整合营销应用等运营系统中获益，并迅速采用新的洞察力，使营销团队能够从管理活动过渡到管理整个品牌的客户互动。

4.将深入的数据洞察力应用于整个公司的网络客户战略。成为数据导向的不仅仅是营销。数据驱动战略适用于公司的所有方面，包括采购、电子商务、财务、供应链、商店等。销售代表可以充分利用高级分析方法，推进以客户为中心的分类建设，改进价格和促销活动。通道间灵活的执行选项使您能够在任何地方购买、选择或发货，并优化您的最佳发货位置。

商店经营者可以利用传感器数据和分析，更好地了解客流量和店员配置要求。更博学的技术销售代表可以提供更广泛、更及时的产品和接近实时的库存信息。网络安全和网络持续受到监控，并及时响应潜在威胁或问题，从而保护客户宝贵的个人数据。

5.自由探索新的力量和技术.坚持不断创新。据Forrester调查，到2018年，数字产品将占客户支出的60%或受到影响。移动领域的增长继续推动创新，零售商正在开发新的有趣的功能。通过了解客户是在店铺内还是在店铺内的实际位置，我们可以提供实时定制的产品、推荐、消息、奖励和当地促销活动。零售商正在测试移动支付，并将忠诚度和移动体验联系起来。

零售商通过对客户行为和偏好的深入了解，可以引导客户完成购买过程，提供满足联网客户期望的便捷无缝体验。

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