编者按:“大数据”和“精准营销”已经成为两个非常流行的词语,只要从事互联网相关的工作,我们肯定都不陌生。精准营销是以大数据为基础的,客户的浏览历史、微博关注、地址信息、硬件设备型号等等都会成为标识我们的标签,使我们成为广告投放的对象。

举例来说,假设我和一位同事讨论了一家SaaS公司推出的一款有趣的产品,随后我们都在百度中搜索了这款产品,并随后访问了公司的网站,以了解更多的产品。那么接下来,当我再次打开一个新的浏览器窗口时,我们会发现到处都是刚刚了解的产品的在线广告。可见系统记录了我们的搜索行为,并将我们作为潜在客户进行广告投放。

相较于传统的线下购物行为和电话咨询行为,在线的行为轨迹更容易被跟踪和记录,使基于客户浏览历史、兴趣偏好的差异化精准推送成为可能。同样的,大数据也可以广泛应用于客户服务行业中,基于客户数据,我们能够实现面向客户的精准营销和个性化服务。详细介绍如下。

▌基于客户信息进行客服分配

目前,很多云客服系统都提供了基于客户数据的解决方案。比如,系统能够根据预设的客户标签和分组对客户进行分流,将新客户、高价值客户、海外客户等分别分配至不同的服务组,由专属的客服人员进行接待。在客户分组方面,一方面我们可以给客户手动打标签,另一方面,我们也可以根据客户行为特点自动打标签。在客服路由方面,我们还可以设置根据历史咨询情况,由之前接待的客服人员继续接待,以保持服务的连续性,降低沟通成本,提升服务效率和质量。

▌历史咨询记录的同步

要发挥客服数据的价值,我们需要保持客服数据的完整性。对客户服务来说,数据的完整性包括了多渠道、多设备以及多时间段的客服信息同步。云客服的好处在于客户咨询记录能够完整地存储在云端,客服人员在权限支持的情况下能够随时查看全部的客户服务信息。客服信息同步能够避免客服工作交接导致的信息断层和沟通成本。

▌多部门数据共享

客服部门多为支持部门,但客服数据对于市场营销、产品研发部门等都有巨大的价值。包括我们可以根据客户咨询反馈信息发现产品和服务中需要优化的部分,根据客户画像、行为轨迹等制定营销策略,促进销售转化等等。因此,我们在聊客服数据时,需要注意客服数据的共享,放大客服数据的价值。