互联网数据分析对于优化客户体验的重要性

寒泣露

      互联网的数据分析将人为的感性判断转化为定量分析，在提升客户体验上发挥着重要的作用。数字是最能直观的反映业绩的一个衡量标准，而闲散的一堆数据是毫无用处的，只有经过有意识的加工、分析之后才能为我们的工作带来益处。

　　尤其是互联网上的贸易，我们无法单单从获得订单的数量上来确定是否有价值。例如，市场推广人员，每天需要进行大量的推广工作，包括博客推广、微博推广、论坛推广、QQ群推广、软文推广等等，而推广的成果如何度量呢?——数据归纳分析。

互联网数据分析的重要性

　　在意识到数据分析的重要性之后，就要付诸实际行动。数据分析并不是简单的罗列归纳大量的数据，网上购物商城建立了客户行为分析数据库，用来测评每位访问者、访问的网页、访问者在网站上的浏览方式以及采取的行动。此外，数据库还捕获用户人口信息、购物车大小和转化率、订单数量及意向数量。

　　与单纯分析访问者数量不同的是，网站所采用的数据分析系统可通过对比每类促销活动的实际访问者 (电子邮件、广告、关键词等) 分析转化率 (购物车、立即采购、意向清单、采购完成)，因此可以详细分析渠道效率。同时，可以确认每类促销活动访问者搜索使用最多的关键词、位置和采购的商品。页面覆盖功能可以测量页面中每一项的点击率和访问者数量，测量页面中每个位置的价值，找出热点和非热点区域。

　　利用这种功能，网站可以立即更换流量低的货品，优化页面，并且开展有针对性的营销。更进一步，网站将数据分析的重点从下订单的过程延伸至购物车，以期找到阻碍客户购物的环节，提高转化率。通过分析访问者购物前的运动模式以及退出点，预测客户的购物模式，洞察每位客户的行为、需求和兴趣，以此来更加有效地促进客户采购，提高客户满意度。

　　这正是数据分析所发挥的作用，它将人为的感性判断转化为定量分析，在提升客户体验上发挥着重要的作用。在互联网行业，数据对客户行为的分析很有意义。比如将行为相似的客户聚成相同的类。有些网民是职业女性，其网络浏览行为模式，如时间段、关注的网页内容、访问的频道与家庭主妇不太一样。

　　另外，公司面临的市场竞争愈益剧烈，会不断地有客户流失的问题。而客户流失的特征和模式要做数据分析之后才能知道一定的规律和特征。例如，一家航空公司在对客户订购流程的数据分析中，人们发现有较多客户总是会在某个步骤中停顿不前，最后放弃，结果发现网页和提示内容不合理，误将客户输入“信息无效”提示为“舱位已无”，导致了一些生意机会流失。

　　对于互联网企业，通过分析客户在线行为数据模式，可以发现很多改进机会，一方面改善了客户体验，同时也为企业带来了实实在在的利润。

　　互联网数据分析的八个重要方面

　　通常企业在做数据分析时，最重要的是业务问题导向、数据驱动、技术支持的指导原则。 数据分析应用技术上有八个方面。

　　第一：固定的报表。比如定期反映用户访问量，报告产品销售量等。

　　第二：即席查询，支持灵活的查询分析，满足报表之外的信息需求。例如，查看购买了某些问题产品的客户有哪些，以实现主动客户服务。

　　第三：多维分析(OLAP)， 从多个角度分析查询问题答案。比如从地理区域、产品线、时间、用户群等角度寻找销售量下降的原因在哪里。

　　第四：预警功能。比如某季度销售收入未达标时可以把数字标成高亮，或发送提醒消息进行重点关注。

　　第五：统计分析。比如通过回归分析，在价格、产品、服务、物流效率等诸因素中找出影响客户满意度的关键因素。

　　第六：预测分析(Forecasting)。比如预测未来一个月网站访问量是否会增加，应该如何增加网站的空间和性能部署，才能满足业务需求，保证用户的服务体验。

　　第七：数据挖掘建模分析，基于网络浏览行为，细分客户群，寻找每个客户群的行为特征以及潜在需求，推送个性化的信息和服务。

　　第八：优化分析。以网上零售业务的整个流程讲，比如根据线上的历史业务需求量，线下应该如何安排库存，才能避免库存资源的浪费，同时又能满足需求及时供应。

       在互联网的交易中，物流环节所占的比重是不言而喻的，客户非常有可能因为物流的服务而放弃或者选择购买产品。所以，在产品投递的物流环节，该如何安排配送的最佳路径，才能以最快的速度、较少的投递成本完成投递。再如沟通渠道方面，呼叫中心的客服资源该如何配置，才能既减少用户在线等待，不浪费用户的时间。在互联网行业，企业往往积累了很多客户行为等数据，向数据要价值，将企业数据资产转化为竞争优势，是一些成功的网络企业已经走出的道路，值得其他企业学习和借鉴。