讓數據開口說話｜一文看懂智能儀表盤的核心價值

隨著信息化技術在客戶與客戶體驗管理領域的持續應用，海量的客戶體驗與心聲源源不斷匯聚，為企業厘清客戶需求、細化客戶畫像提供支撐;但與此同時，如何使用這些體驗數據、實現價值最大化，成為企業組織普遍面臨的難題。

以倍市得持續關注的客戶體驗管理領域為例，企業持續從與客戶交互的過程中獲取客戶心聲，它們或來自問卷數據，或通過埋點而得，也可能來自于輿情監測、客服投訴錄音等等，但是：

? 難題1：這些數據來源分且密集，對于數據管理者而言，難于聚合分析、缺乏全局呈現。

隨著企業對精細化運營訴求的愈發迫切，越來越多數據應用開始下沉至一線業務場景，實現業務數據的貫通閉環。一線業務人員需要快速響應客戶服務訴求，提升服務效率，對數據分析能力(業務自助分析)的訴求越來越高。

? 難題2：數據需求場景越來越多樣，不同層級的數據權限也各不相同，及時響應需求成為難題。

隨著內外部競爭的加劇，企業對于服務和產品的迭代速度要求越來越高，傳統的調研分析出報表的時間較長，企業需要通過更簡單的配置，快速搭建業務分析模型，將運營數據快速轉化為業務洞察。

? 難題3：傳統獲取數據方式成本高，及時性難以保證，數據驅動業務難以快速落地。

如前文所述，隨著行業內外發展需要，企業獲取體驗數據與分析體驗數據的質效要求越來越高，企業基于體驗數據反哺業務決策等目標，對體驗數據的管理需求主要有三點：

• 一是數據聚合分析，
• 二是數據展示效率，
• 三是輔助管理決策。

由此，一個高效智能的BI儀表盤，成為企業發揮體驗數據價值的剛需。

當我們掌握了足夠多的客戶體驗數據后，怎么用來指導業務決策才是最為關鍵的。

正如大部分企業所困擾的一樣，如何從海量數據中快速甄別有效數據，并進一步篩選有價值數據，進而深挖其客戶體驗數據與客戶行為之間的聯系，是BI儀表盤的核心價值。

# 舉個例子 #

倍市得在服務某國內知名股份制銀行客戶體驗監測項目，為客戶構建了“1套體系、4大核心模塊”，即面向全行建立1個零售客戶體驗監測指標體系，該體系集合問卷調研中心、數據分析與處理、業務數據可視化儀表盤、客戶免打擾與獎勵機制4大模塊于一體。

在業務數據可視化儀表盤模塊，倍市得系統整合全渠道、全產品、全客群的客戶聲音、行為、態度等多維體驗數據。

基于回歸分析、驅動因子分析、交叉分析、聯動分析、NLP自然語言文本分析等多種分析模型，對體驗數據進行動態監測、智能分析并可視化展示;結合后臺的預警紅線設置和客戶畫像標簽，以體驗數據驅動體驗監測、分析、改進、追蹤的閉環。

看似繁雜的體驗數據管理過程，經倍市得系統化管理方案實現快速搭建、高效落地的目標;為企業從海量的客戶體驗數據中甄別出有價值的信息，通過體驗數據解讀客戶潛在需求與動機。

隨著產品與服務持續完善，倍市得CEM依托系統強大的數據分析和處理能力，將海量的客戶體驗數據匯集，對接行內組織架構，為各業務部門、管理職級、崗位分工等提供不同的層級化、可視化的業務數據報表。實現數據賦能決策的場景向一線下沉，為員工提供靈活、自助式的數據分析能力。

數據可視化很好地幫助企業快速發現、理解、分享客戶的行為表現，識別客戶體驗管理發展中的機遇與風險，也便于更加直觀地指導運營決策。

企業管理者可以基于全局“俯瞰”業務協作運轉狀態，鉆取信息明細，發現趨勢，定位異常。一線業務部門與業務數據的深度融合也進一步延展數據驅動決策的場景與縱深。

隨著越來越多業務場景接入，一個完善的BI儀表盤可以幫助企業打破谷倉效應，以數據關聯為紐帶建立起各部門的共享。