互聯網數據分析對于優化客戶體驗的重要性

　　互聯網的數據分析將人為的感性判斷轉化為定量分析，在提升客戶體驗上發揮著重要的作用。筆者一直相信數字的“語言”，數字是最能直觀的反映業績的一個衡量標準，而閑散的一堆數據是毫無用處的，只有經過有意識的加工、分析之后才能為我們的工作帶來益處。

　　尤其是互聯網上的貿易，我們無法單單從獲得訂單的數量上來確定是否有價值。例如，筆者是經營裝備制造網的市場推廣人員，每天需要進行大量的推廣工作，包括博客推廣、微博推廣、論壇推廣、QQ群推廣、軟文推廣等等等等，而我每天繁忙的進行推廣的成果如何度量呢?——數據歸納分析。又如Lotte.com是一家韓國的網上購物商城，有1300萬名客戶，網站的日訪問量接近100萬人次。管理者發現，網站每次做活動促銷的預期結果遠遠低于用戶的響應，產生銷售的商品比例不高，這一點讓工作人員很困惑。

　　互聯網數據分析的重要性

　　在意識到數據分析的重要性之后，就要付諸實際行動。數據分析并不是簡單的羅列歸納大量的數據，在這方面Lotte.com做的還是很不錯的，可以參考一下。這家網上購物商城建立了客戶行為分析數據庫，用來測評每位訪問者、訪問的網頁、訪問者在網站上的瀏覽方式以及采取的行動。此外，數據庫還捕獲用戶人口信息、購物車大小和轉化率、訂單數量及意向數量。

　　與單純分析訪問者數量不同的是，網站所采用的數據分析系統可通過對比每類促銷活動的實際訪問者 (電子郵件、廣告、關鍵詞等) 分析轉化率 (購物車、立即采購、意向清單、采購完成)，因此可以詳細分析渠道效率。同時，可以確認每類促銷活動訪問者搜索使用最多的關鍵詞、位置和采購的商品。頁面覆蓋功能可以測量頁面中每一項的點擊率和訪問者數量，測量頁面中每個位置的價值，找出熱點和非熱點區域。

　　利用這種功能，網站可以立即更換流量低的貨品，優化頁面，并且開展有針對性的營銷。更進一步，網站將數據分析的重點從下訂單的過程延伸至購物車，以期找到阻礙客戶購物的環節，提高轉化率。通過分析訪問者購物前的運動模式以及退出點，預測客戶的購物模式，洞察每位客戶的行為、需求和興趣，以此來更加有效地促進客戶采購，提高客戶滿意度。

　　通過互聯網數據分析之后的結果，在實踐中，Lotte僅通過用數據識別分析放棄購物車的原因，第一年網站的銷售額便增加了1000萬美元。

　　這正是數據分析所發揮的作用，它將人為的感性判斷轉化為定量分析，在提升客戶體驗上發揮著重要的作用。在互聯網行業，數據對客戶行為的分析很有意義。比如將行為相似的客戶聚成相同的類。有些網民是職業女性，其網絡瀏覽行為模式，如時間段、關注的網頁內容、訪問的頻道與家庭主婦不太一樣。

　　另外，公司面臨的市場競爭愈益劇烈，會不斷地有客戶流失的問題。而客戶流失的特征和模式要做數據分析之后才能知道一定的規律和特征。例如，一家航空公司在對客戶訂購流程的數據分析中，人們發現有較多客戶總是會在某個步驟中停頓不前，最后放棄，結果發現網頁和提示內容不合理，誤將客戶輸入“信息無效”提示為“艙位已無”，導致了一些生意機會流失。

　　對于互聯網企業，通過分析客戶在線行為數據模式，可以發現很多改進機會，一方面改善了客戶體驗，同時也為企業帶來了實實在在的利潤。

　　互聯網數據分析的八個重要方面

　　通常企業在做數據分析時，最重要的是業務問題導向、數據驅動、技術支持的指導原則。 數據分析應用技術上有八個方面。

　　第一：固定的報表。比如定期反映用戶訪問量，報告產品銷售量等。

　　第二：即席查詢，支持靈活的查詢分析，滿足報表之外的信息需求。例如，查看購買了某些問題產品的客戶有哪些，以實現主動客戶服務。

　　第三：多維分析(OLAP)， 從多個角度分析查詢問題答案。比如從地理區域、產品線、時間、用戶群等角度尋找銷售量下降的原因在哪里。

　　第四：預警功能。比如某季度銷售收入未達標時可以把數字標成高亮，或發送提醒消息進行重點關注。

　　第五：統計分析。比如通過回歸分析，在價格、產品、服務、物流效率等諸因素中找出影響客戶滿意度的關鍵因素。

　　第六：預測分析(Forecasting)。比如預測未來一個月網站訪問量是否會增加，應該如何增加網站的空間和性能部署，才能滿足業務需求，保證用戶的服務體驗。

　　第七：數據挖掘建模分析，基于網絡瀏覽行為，細分客戶群，尋找每個客戶群的行為特征以及潛在需求，推送個性化的信息和服務。

　　第八：優化分析。以網上零售業務的整個流程講，比如根據線上的歷史業務需求量，線下應該如何安排庫存，才能避免庫存資源的浪費，同時又能滿足需求及時供應。

　　在互聯網的交易中，物流環節所占的比重是不言而喻的，客戶非常有可能因為物流的服務而放棄或者選擇購買產品。所以，在產品投遞的物流環節，該如何安排配送的最佳路徑，才能以最快的速度、較少的投遞成本完成投遞。再如溝通渠道方面，呼叫中心的客服資源該如何配置，才能既減少用戶在線等待，不浪費用戶的時間。在互聯網行業，企業往往積累了很多客戶行為等數據，向數據要價值，將企業數據資產轉化為競爭優勢，是一些成功的網絡企業已經走出的道路，值得其他企業學習和借鑒。

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