在互聯網時代，除了用戶數、營業額等，數據已經被認爲是未來的核心資源。
大數據爲雲客服可以在以下幾方面發揮作用：
1、近期：智能客服機器人
客服機器人可分四代
第一代：基於關鍵詞精確匹配，簡單有效。例如，在微信公衆號平臺回覆一些關鍵字詞，獲取某篇文章或活動入口
第二代：支持多個詞模糊查詢
第三代：在關鍵詞匹配的基礎上引入了自然語言處理(NLP)技術，先數據清洗然後分詞，提取詞權重，基於詞權重綜合算法匹配最佳答案
第四代：基於神經網絡，應用深度學習技術，打破人工配置規則，可以更好的自主學習、語義理解
2、中期：客戶和客服智能匹配
基於用戶已有數據預測顧客購買意向(優先級高的不用排隊直接安排人工服務),結合顧客等待時間、問題深度以及客服當前狀態(接待負荷、訂單績效、響應時長、諮詢質量等)，找出最適合的客服。
這裏能充分體現大數據的價值，比如A顧客在微博在諮詢了B公司，就能分析A的微博數據，當A諮詢C公司時這些數據就能用上。
3、中期：人工客服數據支持
爲客服提供顧客購買意向、用戶畫像(男女、年齡、職業、教育水平、地域)、興趣愛好、使用習慣、信譽等級等，以幫助客服更好的服務顧客
4、中長期：企業決策支持
提供行業宏觀數據，爲企業提供決策參考。另外可以爲企業分析用戶丟失原因，比如通過跟蹤丟失用戶，發現大部分買了競爭對手產品的原因是價格稍便宜一點。
5、中長期：數據直接變現
用戶畫像、興趣愛好、購買力等等都是極具商業價值的數據，可以售賣變現
6、遠期：廣告變現
掌握大量用戶畫像及購買興趣數據，並擁有與企業的良好合作關係，能更容易切入在線廣告市場，通過智能精準廣告變現。
7、遠期：反作弊服務
互聯網營銷需要與各種渠道推廣合作，渠道付費需篩除惡意刷單的無效用戶，智能識別推廣、交易、運營各個環節上的欺詐模式，有效預警及管控業務風險
這些應用的效果都有賴於數據規模與廣度，蒐集的用戶信息越多越準效果越好，所以一個原則就是：廣撒網，讓儘量多的企業接入自家的客服系統，這也正符合互聯網思維中長尾理論。
