编者按：IBM和麻省理工的联合研究表明，专注于数据统计分析的企业在营收、利润和绩效等关键业务指标上也会明显地优于同行。可见，企业注重数据分析，以数据为依据制定业务目标、促进发展的重要性。对于客服部门来说也是如此。本文，我们只要为您介绍通过数据提升客户服务的四个步骤。

1. 确定最紧迫的问题是什么

确定最紧迫的问题是什么也就是说我们需要确定当下最核心的业务目标或者关键KPI/OKR等，以此为基础，我们才能够确定数据统计的维度和需要监控的核心数据指标。其实这块儿比较好理解，就好比我们去逛超市，却不知道需要买什么的时候，就会漫无目的地闲逛，最终可会也可能不会带走任何东西。

2.确定可基于数据解决的问题

确定数据可以回答的紧迫问题不是所有这些紧迫的问题都能用数据来回答，这时，我们就需要从中选出可以通过数据指导决策的问题，或者说将定性的问题转化为定量的问题。比如说对于滴滴来说，他们需要解决客户流失的原因是什么这个问题；对于绝大多数企业来说，我们基本都会遇到这样的问题，为了增加利润，我应该加大哪一种产品的广告力度？我如何在降低成本的同时保障产品和服务质量？哪些生产流程的改变会让我生产出更好的产品？我们在确定关键问题时，往往会发现一堆定性的问题，这些问题很难直接通过数据解决，因此在做数据统计和分析之前，我们需要先对问题做定量化处理。这个过程是数据策略中非常重要的一环。

3. 提取和分析数据

数据的价值是显而易见的，但未经处理的数据几乎是没有什么价值的，无法指导行动，要想发挥数据的价值，我们需要对数据进行提取和分析。比如我们对数据做筛选、归纳、分类，并对不同维度的数据进行关联处理，再根据数据结果做调整对比，才能拿到有用的信息。

4.基于数据提出优化建议

从数据信息中，我们能够分析出可能需要优化的核心指标，以及影响指标的关键行为，在此基础上我们需要制定必要的行动策略，来实现指标的优化。

如果您在一家高增长的初创公司，月活用户数据是你最重要的衡量标准，那我们可以根据数据结果申请必要的资源调配；如果您在是在一个成熟的公司，客户留存和复购是核心指标，那我们可以根据数据结果去优化客户行为路径，减少客户流失。

总的来说，数据分析的价值在于通过数据指导行为，或者说数据的价值在于能够使我们的决策更有依据。可以说，数据分析的核心在于能够将客观的数据信息、数据指标转化为切实可行的行为策略。