如何以客服软件的数据有效改善客户忠诚度

企业如何根据客户数据进行客户数据分析和调整客户服务策略？

数据调查显示，大多数企业每五年损失45%至50%的客户，但新用户的成本比维护老客户高10倍左右。可以看出，对于企业来说，通过必要的营销活动，老客户的投资回报率可以更高，而不是在获得新用户方面增加营销费用。

特别是对于小企业，通过提高保留率和减少用户损失，确保稳定的收入来源，并在此基础上逐步提高公司的市场份额。客户满意度在老用户的维护中非常重要。用户忠诚度贯穿于产品开发、销售、售后等环节。

什么是客服软件的数据？

（1）通过采集数据做数据分析

它通过结合使用统计学、计算机科学、图表分析、商业、经济学、机器学习、人工智能和营销策略来收集、清理和分析数据，从而帮助企业做出更好的商业决策。数据科学可以分析用户行为，以洞察用户的想法和感受，从而帮助企业有针对性地提高客户忠诚度。当企业能够了解客户想要什么和需要什么时，就可以更好地为用户提供服务。

（2）数据科学可以为任何规模的企业提供决策依据

2015年，数据科学平台市场为24亿美元，比上年增长20.8%。其增长率几乎是整个商业智能和分析软件市场 (客户可获得的所有内容) 的两倍。许多人认为，客户数据分析系统等工具仅适用于预算充足的大公司。但事实上，数据收集、存储和分析的成本一直在下降。甚至机器学习算法也比五年前更好更便宜，这对于小公司来说无疑是一个机会。小型企业还可以以较低的成本分析客户数据，以改善用户体验。

企业可以使用6种方式使用数据科学来改善用户体验

1.将客户数据分析整合到配置文件中：了解您的客户是提高客户忠诚度的关键，而获得这种理解的关键是用户数据。许多企业通过成员系统收集和管理用户数据，但这种模式门槛较高，需要对用户信息进行二次获取和管理。因此，所有的客户数据，包括CRM，pos软件，电子商务平台，电子邮件营销软件等，可以集成和配置，实时更新非常有效客户维护。用户信息可以包括联系信息、活动日志和评论选项。

2.客户群体管理：企业可以根据用户属性对客户进行群体管理，包括求职者、高消费者、忠诚人士、高风险人群等，基于准确的客户数据，针对不同用户采取个性化服务策略，从而避免一刀切的服务策略。

3.找出哪些低质量的客户服务正在消耗用户：根据客户数据结果找出可以提高用户忠诚度的因素。在服务质量良好的情况下，客户转投奇塔宾派的可能性是服务质量差的四倍。

4.获取用户反馈信息：用户反馈信息可以直接反映客户对品牌的期望和体验。企业可以在网站上设置反馈信息表来收集用户信息。您还可以通过知乎、朋友圈等社交网站获取用户的真实评论。

5.找到您的HTK：为了实现客户保留，企业需要真正了解愿意再次购买的老用户的需求和动机。通过对老客户的数据分析，提高了营销策略和客户服务，从而扩大了老用户的转型考虑。

6.在不牺牲利润的情况下降低低价：使用数据分析工具跟踪业务数据，用业务数据指导价格策略和库存管理，例如在淡季采取低价策略。

总结

随着客户选择的增加，提供个性化产品和用户服务有助于培养客户忠诚度并增强客户体验，在提高企业的客户忠诚度、客户保留率和用户转化率方面发挥着重要作用。然而，客户数据分析对客户服务战略的制定具有指导意义，在企业有了数据意识后，构建数据系统的成本是可控的，企业可以通过网站客服软件整合和进一步整合客户服务各个方面的数据，提升客户忠诚度。