顧客通過多種管道製造大量資料，企業則熱衷於利用這些資訊來實現更為個性化的體驗

  分析公司Gartner表示，高級分析會成為客戶服務的關鍵，但是大數據分析的採用目前僅局限於不到一成的企業。挑戰在於企業還在努力適應結構化資料，疲於根據自身的客戶關係管理（CRM）系統部署有效的分析框架，以及集成不同的內外部資訊源。

    然而，面對顧客通過數位技術參與而產生的快速變化的資訊，企業需要及時作出反應。要想即時反應，使客戶感受到個體價值，企業只能通過高級分析來實現。

大數據為實現基於顧客個性的交互提供了可能，通過理解他們的態度，並對其他一些因素（如實時位置）進行分析以説明實現多管道服務環境中的個性化。

考慮個體行為

  Aphrodite Brinsmead是分析公司Ovum的客戶關係高級分析師，她認為個性化和分析密不可分，並且在開發多管道戰略時，企業需要考慮顧客的個體特性和行為。

  他們應當回顧目前的行為，全網不同管道的使用和用戶在不同管道中的共同需求。在決定如何加入新管道或連接新資料之前，瞭解趨勢是必不可少的。然後企業應該關注如何為顧客節省時間和精力，提高一次接觸解決率。他們應當努力在顧客轉換管道的時候保留環境，使用分析法，將相關資料推送給顧客和代理商。

  英國三大零售商之一樂購（Tesco）使用了Oracle的一套技術，包括它的客戶體驗產品，使公司成為了多管道零售商。

找到顧客參與的偏好實踐和方式時個性化的關鍵，而資料分析就能夠解鎖這項技能並節省成本。Gartner表示，在各個管道，包括網站，移動應用或客戶參與中心交互，都要有環境相關的知識。

    根據Gartner，向雇員提供環境知識能夠減少供應商提供回答的時間，這樣能夠提高能力和滿意度。它也符合經濟利益，因為每一個準確的知識管理規則到位，公司就能減少25%甚至更多的客戶支援費用。

要注意將內容與客戶資料連接的方式，根據客戶偏好，客戶服務才能收到個性化資訊。通過一般顧客歷程的資訊和支援性問題，企業就能預測客戶的需求。

  將客戶作為個體來瞭解，讓他們感受極致流暢的歷程，是提供良好客戶體驗的關鍵，Jamie Turner說道，他是Postcode Anywhere的位址管理首席技術官。他認為個性化客戶服務對於在數位經濟中的生存是必不可少的。

    “服務就像保險一樣——當你需要它的時候，就已經十萬火急了。它不應當耗人心力，也不應複雜，而應該是一個無摩擦、無痛的過程。那些瞭解到這一點的企業就能夠長期存活。網上的忠誠度很低，所以你需要努力奮鬥才能保住消費者。太多的企業現在還在專注于開拓新顧客，而忽視了已有客戶的情緒。

在資料分析上的投資

  然而，沒有分析上的投資，要實現有效的客戶服務或體驗個性化也不簡單。這是大家都想要的，但也很難做好。我們都喜歡那種知道自己習慣的酒吧，那個無需動嘴就知道你想要什麼的角落商店。這就是個性化，但這很難實現規模化。

  根據Turner的說法，好的分析能夠幫助企業變得更為主動，而無需根據顧客的期待做出反應。這對於我們來說非常重要，我們構建了一套技術來幫助我們理解和預測我們客戶的‘感受’。這樣我們就可能占得先機，走到顧客前面去。

  他認為要開發能夠知悉客戶個體喜好與厭惡的更加智慧的服務，大數據的角色非常重要：“大數據絕對是關鍵。它對於不同的人來說有著不同的意義，但是對於我來說大數據更像一種方法。它實質上就是要收集儘量多的資料，然後用機器學習這樣的技術來從噪音中篩選出重要的部分。而挑戰之一就在於實現即時反應，或者即時採取理想化的行動。”

  他表示依賴通過大批量處理資料的出的洞察，這種一產生就已經過了有效期的“洞察”，早已不能滿足需求。

  “人何以提供最好的服務？都是因為他們在不知不覺中處理了從行為中得到的大量暗示，並作出如何反應的即時判斷。將這一道理應用到技術上，能夠幫助我們提供真正自然和熱心支援的個性化服務，同時還能滿足顧客的需求。

尊重客戶的隱私

  但是，資料越大，責任就越大。Ovum的Brinsmead認為最好的實踐意味著，分析但不入侵。“要謹慎使用客戶資料推送產品和促銷，否則就會容易失去客戶的信任。”她說。

  Brinsmead認為，企業使用資料要明智，並且不斷創新，通過將全網站、社交管道，社區型資訊，移動應用和自動聊天等整合資訊。客戶不想離開移動應用去社區或者聊天室取得技術幫助。

  理解客戶在歷程的不同階段選擇的對話模式也是很重要的，這很簡單就能實現。需要線上支援來回答的問題都會是包含私人資訊，並且複雜或緊急的需求。企業應當知道什麼時候交互需要線上服務，並為客戶實現迅速連接。企業應當提前將顧客的網頁歷史或之前的問題這種環境提供給線上服務人員。

  Brian Manusama是Gartner的一個調研主管，他表示使用大數據實現客戶服務的企業能夠為提供豐富、分析性、個性化的客戶服務，從而提高客戶滿意率。因此，這些企業通過可預測分析就能實現收益的增長，有利於企業的發展。在問題升級前避免問題，是減少支援費用和留住客戶的最明智方式。