當我們打開遺忘已久的記憶之箱：照片、紀念品和事件及假期的片段時，我們都會經歷一次情感的過山車。我們常常不忍心丟棄它們--相反，我們多年來積累和囤積了更多的東西，以便為後代保留它們！ "。

在公司裡也可以找到類似的信息庫。像電子郵件、聊天信息和社交媒體帖子這樣的數據被倒入 "數據湖"，然後被遺忘。公司往往沒有看到，存儲在他們服務器上的數據是一個未開發的 "黑暗數據 "的寶庫，等待著重新出現並被更好地利用。  

那麼，你怎樣才能讓暗數據為你的團隊服務呢？在釋放隱藏數據的潛力方面有兩個挑戰：在組織中尋找黑暗數據，然後在發現數據後使其具有意義。繼續閱讀，了解如何利用來自客戶和員工互動的數據來幫助你的團隊更有效地工作。

什麼是黑暗數據？

暗數據是公司在商業活動中收集的信息，就像對話數據一樣，被保留下來，但不用於任何其他目的。因為它不能以典型的數據庫格式保存，所以它也被稱為非結構化數據。因此，暗數據，如錄音，只是以其原始格式保存為文件。

據估計，暗數據佔企業數據的比例從40%到90%不等，具體取決於行業。這對於精通技術的公司來說，既是一個不斷增長的風險，也是一個機會。然而，如果這些數據將被閒置和擱置，為什麼企業首先要存儲這麼多的黑暗數據？

其中一個原因是，企業有一些部門在孤軍奮戰。不同的團隊可能將同一個客戶的數據格式存儲在他們自己的服務器上，或者根據他們的條款來存儲。例如，如果你的銷售團隊知道行銷團隊保存了網站訪問者的國家位置，他們就會使用國家數據來尋找客戶。

自滿是另一個原因。軟件應用和服務器進程24小時不間斷地產生實時數據，所以讓它們獨善其身可能比追捕創建的每個文件更容易。此外，現在的存儲被認為是廉價和無限的，所以與其有條不紊地刪除文件，不如保留它們以備不時之需，這可能是更明智的做法。

你為什麼要關心暗數據？

如果暗數據只是被保存在服務器上而不被使用，為什麼我們不放過它們呢？公司可能不知道他們所存儲的數據到底是什麼類型，如果他們不能看到它。這就產生了責任問題，如果出現數據洩露，就會違反嚴格的隱私法，如《通用數據保護條例》（GDPR）。

此外，雖然現在的數據存儲被認為是廉價的，但每天產生的大量數據會隨著存儲成本的增加而累積。公司可能在不知不覺中把很大一部分IT預算花在了數據存儲上。減少暗數據可以節約成本，更好地利用資源。

最後，也是最重要的一點，不使用暗數據的企業會錯過機會。並非所有的非結構化數據都應該被任意刪除! 相反，軟件分析和報告可以從以前被認為難以處理或沒什麼價值的數據中發現新的價值流。以下是你如何抓住機會並在整個組織中分享見解的方法。

a. 識別表現最好的代理

你怎麼知道哪些代理提供了最好的客戶服務？人工智能和機器學習可以通過聊天記錄、電子郵件和社交帖子進行篩選，尋找代理的名字、"了不起！"和 "你是最棒的！"等關鍵詞，以及解決這些問題所需的時間。一旦完成，你可以通過認可他們的努力和分享他們的最佳做法，讓你的團隊保持快樂和生產力。

b. 分析消費者的情緒

與其一直麻煩客戶手動填寫淨促進分數（NPS）調查，為什麼不使用機器來分析他們的互動數據，衡量他們的真實感受？社交媒體帖子中的負面詞彙、在電子郵件中使用所有大寫字母或在即時聊天中輸入不良語言，這些都是你現在需要服務恢復策略的跡象!

如何用黑暗數據賦予你的團隊權力

代理人可以使用分析工具從暗數據中解鎖洞察力，並幫助他們當場做出決定。非結構化的數據被閒置，因為手動轉錄呼叫記錄，例如，是不切實際的。像CINNOX這樣的平台整合了來自不同來源的暗數據，確保數據衛生在一個地方，並使其廣泛提供給團隊。

1. 協助代理人快速找到信息

對於黑暗數據，代理有一種感覺，它可能是什麼，但他們不知道到底在哪裡找到它或有多少數據。例如，如果你的代理花時間尋找不同案例中的退款處理方式，這會導致他們失去對手頭工作的關注，並在搜索時變得毫無成效。

代理人理解黑暗數據的一個方法是使用查詢標籤。在同樣的情況下，過去的代理會在其他描述性術語（如 "年度計劃"）之外將其標記為 "退款"。這有助於其他代理快速過濾關於退款的查詢，縮小範圍，而不必手動搜索。

另外，給非結構化的數據賦予一些結構，可能有助於公司對趨勢性的客戶問題進行根本原因分析。例如，一個產品的退貨量激增，可能是由於產品的設計缺陷，使用說明不完善，或對產品的實際功能有誤導性的列表描述。

2. 確保代理人花時間與客戶相處

如果你的代理沒有花足夠的時間與客戶相處，客戶體驗可能會受到影響。想像一下，當座席聽電話錄音以了解所說的內容時，會出現尷尬的停頓，或者被多次擱置。這可能會導致一些客戶對你的品牌形成負面印像或考慮你的競爭對手!

人工智能和機器學習可以用來解放黑暗的數據，並使其更容易被你的代理訪問。錄音消化起來很費時，因為你需要一邊聽一邊做筆記。 人工智能驅動的語音轉文字記錄解決了這個問題，使電話可以搜索，並通過快速閱讀輕鬆消化。

3. 幫助代理人提供個性化的體驗

餅乾式的客戶服務方法將導致極其不人性化的客戶體驗。提供通用的體驗，將你所有的客戶混為一談，不考慮他們的喜好、厭惡、需求或目標。這很快就會疏遠你的客戶，降低他們的品牌忠誠度，而且很可能降低他們的業務量。

黑暗數據包含了一些可以挖掘的信息，以實現客戶體驗的個性化。例如，知道一個網站訪問者的位置，可以使你的代理用訪問者的語言給予友好的問候。這種對細節的額外關注可以影響潛在客戶決定跳轉到另一個網站或留在你身邊。

在不久的將來，人工智能和機器學習可以幫助代理預測客戶諮詢的原因，並提出解決問題的建議。當機器梳理所有的客戶互動時，它們甚至能夠進行情緒分析，如果客戶非常生氣或高興，就會預先通知代理。

4. 鼓勵代理人一起工作

當代理因為數據孤島而不合作時，你的團隊就不能創新或以新的方式解決問題。 他們甚至可能被燒死! 當客戶與許多代理打交道時，每個人對問題都有自己的看法，其結果可能是一個令人沮喪和脫節的體驗，在第一次互動中沒有得到解決。  

消除數據孤島並將所有的數據放在一個地方是統一代理和團隊的一種方式。當每個人都從一個單一的數據源工作時，如一個客戶的所有聊天和電子郵件，它消除了任何摩擦，如誰擁有數據及其準確性。此外，它使團隊能夠自信地共同作出決定。

5. 實現代理人之間的知識共享

如果你的代理沒有足夠的面對面時間，你的公司將錯過思想和最佳實踐的交叉傳播的好處。給客戶帶來驚喜和快樂的一個重要部分是尋找創造性的解決方案和新的觀點，而不是採用 "一刀切 "的方式來解決問題。  

如前所述，如果你想從你的代理中獲得最大的收益，請使用實時數據和報告來識別搖滾明星代理並從他們的成功中學習。一旦您學會了他們的不同做法，以及他們如何讓客戶贊不絕口，請與其他代理分享您的發現，這樣每個人都可以從新的做事方式中受益，並贏得好評 。  

例如，查看您電子商務網站的聊天歷史，您會發現您的頂級代理使用對話式行銷來吸引潛在客戶。一旦對話開始，您的代理就會花時間了解他們的痛點，有時會跳到視訊通話中，展示產品功能。然後，潛在客戶在網站上被護送，直到產品被添加到他們的購物車中。

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