數據是每個企業的氧氣。從與客戶和訪問者的交互中綜合出的數據可以幫助您發展業務，更好地了解客戶，並改善業務運營以提供更好的客戶體驗。對於電子商務店鋪來說，您可以使用數據來提高銷售額並分析消費者購買行為的模式。  

隨著全球電子商務銷售的持續增長，最成功的品牌將是那些能夠利用數據和人工智能來不僅改善客戶體驗，而且適應不斷變化的市場的企業。機器學習可以分析多個渠道的大量數據，以發現隱藏的趨勢、需求和銷售機會。

繼續閱讀，了解如何以新的方式利用數據，從客戶自助聊天機器人到在客戶對話期間提供實時見解和提示的代理人助手。對於電子商務店鋪來說，創新地利用數據可能是提升客戶體驗的下一個重要步驟的關鍵！

你為什麼要關心數據？

現在全球數字行銷人員中有57%使用大數據分析來提高銷售轉化率。

可以說，COVID-19對全球產生了巨大的影響。除了令人痛心的情感損失，它還永久地改變了我們的商業模式。封鎖和社交疏離讓公司越過技術轉折點，需要他們找出如何用更少的資源運營業務。  

有些公司開始挖掘未被利用的數據寶藏，通常被稱為暗數據，以發現有助於他們做出更好決策的洞察力。每一次顧客和員工的互動都包含著寶貴的信息，例如顧客的偏好、團隊的知識和技能以及業務流程。

除了在不確定的時期提供急需的商業智能和實時分析外，暗數據還可以為先進的機器學習模型提供數據支持。人工智能可以幫助支持端到端的自動化倡議，從而提高生產力，降低運營成本，並改善業務績效。  

現在您已經了解使用大數據的重要性，以下是五個入門技巧！

1. 制定數據戰略計劃

數據戰略是一個長期計劃，用於指導如何利用數據改善電子商務業務。這不僅僅是收集盡可能多的信息，還要確保收集的數據被正確使用。最終，它關乎如何管理公司的信息資產。

一個好的數據戰略應該從上到下開始，從領導或所有者開始，並通過行銷和支持團隊逐步落實，以確保每個人都理解他們在使用中的角色。例如，如果正在追求無邊界電子商務戰略，必須收集多語言數據。

找到使用數據的方法是關鍵，因為它可以幫助您了解客戶想要什麼和他們的行為方式，從而使您能夠創建與這些需求相符的產品或服務。這將使您能夠在它們變得流行之前利用新興的購物趨勢，最終有助於增長您的在線業務。

2. 給員工提供適當的工具

如果數據是信息資產，那麼員工需要適當的工具來快速訪問數據並理解它。數據最好在一個地方進行整合，這樣人們不需要在不同的應用程序之間切換來組合數據，員工必須相信數據的準確性和真實性才能使用它。

先前被忽視的黑暗數據，例如網頁瀏覽歷史記錄和語言，應該容易地提取並加以利用。這樣的信息很難獲得，而且不是以人類可讀的形式出現。例如，在客戶互動之前顯示這些信息可以為您的代理提供有用的見解。

預測詢問的上下文可以幫助代理創建更好、更相關的客戶體驗。例如，當代理看到訪客最後訪問了您網站上的促銷和優惠券頁面時，代理可以快速了解任何正在進行的行銷活動或有效的折扣券。

3. 填充你的數據引擎

作為一個電子商務店主，你沒有時間從頭開始建立一個數據引擎。這是一個數據庫系統，用來收集和存儲關於你的客戶、潛在客戶和員工的信息在一個地方。理想情況下，你用於客戶和員工互動的同一個平台也應該存儲所有的數據。

如果沒有歷史數據進行分析，機器學習就不能被訓練來預測未來的產出，或在非結構化數據中找到隱藏的模式。因此，重要的是，你現在就開始為你的人工智能計劃收集數據--你擁有的數據量越大、越可靠，你得到的預測和推斷的質量就越高。

例如，像CINNOX這樣的整體體驗平台可以與你的技術棧整合。使用Zapier或開放API等無代碼工具，你可以分享來自Mailchimp或HubSpot等電子郵件行銷軟件的數據，讓你的代理更深入地了解客戶或潛在客戶對你的電子郵件的參與程度。

一個打開並閱讀每封郵件並點擊CTA查看促銷鏈接的潛在客戶，只要多花點心思，就更有可能轉化。相比之下，一個沒有打開任何郵件的冷門潛在客戶，幾乎肯定需要主動的外聯嘗試，以了解他們的購物目標或他們將搜索的內容。

4. 確保充分利用所有數據

數據不僅限於客戶數據。在使用數據方面，您還可以通過交互分析對員工體驗產生積極影響，從而避免代理疲勞。通過優化代理處理查詢和提供結果的方式，也可以改善客戶體驗。

通過利用客戶和員工交互數據，您可以發現改進的領域或調整工作流程以獲得更好的體驗。當您的代理人感到高興和有動力時，他們將受到鼓舞，以使客戶感到滿意，從而通過口碑或分享經驗吸引其他人。

一種利用員工數據的方法是從客戶評為5星的實時聊天對話中匯總歷史數據。當您總結交互背景、代理人的響應和評分原因時，您可以製定更好的員工培訓計劃，同時提高代理人的滿意度。

5. 建立您的業務神經網絡

那麼，業務神經網絡到底是什麼？如果您還沒有聽說過這個流行詞彙，它描述了一種模仿人腦工作方式的企業經營方法——由人工智能和機器學習提供動力的算法識別大型數據集中隱藏的關係。  

就像人類神經系統一樣，數據會像信號一樣在不同的網絡、系統和人員之間流動，記錄活動並發送適當的響應。像 CINNOX 這樣的平台就像大腦，其中包含這些神經網絡，將數據存儲在中央位置，從中可以提取信息的關鍵點。

然而，人工智能需要大量的數據來訓練其先進的機器學習模型。數據越多，分析和結果就越準確！這些數據由日常溝通提供，包括解決客戶查詢所涉及的所有信息、流程和團隊。

其中一個好處是，客戶旅程可以從頭到尾自動化。以前，文檔會用來推動購買旅程。例如，當消費者進行在線購買時，所有數據都可以立即被不同的團隊使用，以完成訂單：

• 財務記錄購買和付款方式  

• 行銷部門更新訂單並發送電子郵件通訊  

• 履行部門處理訂單、查找產品和打包  

• 物流安排最後一英里的交付和訂單跟踪  

• 客戶支持提供所有訂單和互動的詳細信息

當從所有這些日常操作中收集數據時，它們可以用於業務智能和分析，以協助決策制定。例如，“哪種組合的產品、付款方式和地址最容易出現在線欺詐？”這些問題可能有助於標記可疑訂單並減少業務損失。

收集數據僅僅是讓您的在線業務變得更好的開始

您需要有一個數據策略來充分利用數據並將其轉化為實際的洞見。開始您的大數據之旅的好方法是選擇像CINNOX這樣的全體驗平台，它可以存儲您所有的數據並分享適量的信息。