我們的很多生活軌跡，都在被各種軟件記錄下來。以至於在大數據的規劃下，爲我們提供的服務也越來越精細化。可以借勢轉型和突破，背靠大數據的收集、組織與分析，對企業追蹤客戶數據蹤跡，開展個性化服務提升客戶體驗。那麼究竟如何來利用大數據分析來提升客戶體驗呢？以下四種方式或許可以試一試：
通過大數據分析如何提升客戶體驗
1、挖掘“隱藏的”的大數據見解，全方位瞭解客戶
以往，在大數據的初期，企業從從電子郵件和網站點擊收集到見解，重塑他們的營銷計劃，通過產品推薦的形式爲客戶帶來了個性化的體驗，而現在，新的數據類型以及更加完善的工具、技術和分析功能，能夠根據基於客戶行爲和事實的預測，發現更深入、更相關的客戶見解。通過充分利用這些見解，市場營銷活動能夠從面向大客戶細分市場宣講，移向“單一細分市場”，提供極具針對性的相關消息和內容，從而能夠準確滿足聯網客戶的期望。
2.數據導向的戰略，高效與客戶進行交互
數據導向並非只瞭解客戶購買的歷史記錄，而是深刻的挖掘客戶的行爲、興趣和偏好，並從中找到關鍵點從而能夠推動客戶完成購買。客戶何時、何地、提供什麼信息，都基於在多個觸點和時間段的大數據分析，而非是來自經驗豐富的決策者的直覺與知識分析。
在此基礎上，客戶無論是線上購買還是實體店內購買，都能夠獲得更加個性化的體驗，憑藉對企業中庫存的全面可見性，零售商可以爲其客戶提供在任何地方、以其希望的任何方式進行購物的便捷性，並保證可以爲其提供所需的產品。在此基礎之上，企業也可以顯著提高客戶參與度、滿意度和長期品牌忠誠度。
3.開發分析生態系統，連接不同類型的數據
在當今充斥着全新和不同數據類型與海量數據的時代，零售商必須基於類型、數量、甚至使用方法，考慮“正確的”平臺來存儲數據，這就顯得開發一種大數據戰略和架構來支持分析生態系統顯得極其重要。它應是一種可以隨時提供數據並支持輕鬆進行瀏覽的生態系統。
輕鬆訪問廣泛的數據讓零售商能有效的獲得數據，而無需考慮數據源自哪裏。開發分析生態系統，零售商可以快速瀏覽數據，發現新的見解，並推動快速實現價值。零售商還可受益於運營系統，如集成市場營銷應用等，快速採用新的見解開展運營，使營銷團隊能夠從管理活動轉向管理整個品牌的客戶互動。
4.將數據見解應用於企業的聯網客戶戰略
成爲數據導向不只是市場營銷。數據導向戰略適用於企業的各個方面，包括採購、電子商務、財務、供應鏈和商店等。通過充分利用高級分析方法，營銷人員可推動建立以客戶爲中心的分類，改進定價和促銷方案。跨渠道靈活執行選項提供了從任何地方購買、挑選或發運的能力，並能夠進行優化以選擇最佳的發貨地點。
通過大數據分析如何提升客戶體驗.中琛魔方大數據表示：商店運營商可以使用傳感器數據和分析來更好地瞭解流量和存儲設備要求。知識淵博，技術熟練的銷售人員可以提供更廣泛，更及時的產品，以及近乎實時的庫存信息。繼續監控網絡安全和網絡，並始終迴應任何潛在的威脅或問題，以維護客戶的寶貴個人數據。