[海量大数据研习社]李农：客服从服务营销走向互动
线上线下数据融合提升客户洞察
线上线下数据融合提升客户洞察一、线上线下数据融合的背景与意义随着互联网技术的飞速发展，线上线下数据融合已经成为提升客户洞察的重要手段。
线上数据主要来源于互联网平台，如社交媒体、电子商务网站、搜索引擎等，而线下数据则主要来自于实体店铺、客户服务点、物流系统等。
这两种数据的融合，不仅可以丰富客户画像，还能为企业决策提供更为精准的依据。
1.1 线上线下数据融合的背景在数字化时代，企业面临着前所未有的机遇与挑战。
一方面，互联网技术的普及使得线上数据量激增，企业可以通过分析这些数据来获取客户的行为习惯、偏好等信息；另一方面，线下数据依然占据着重要的地位，尤其是在零售、物流等行业。
线上线下数据的融合，可以帮助企业更全面地了解客户，提升服务质量和效率。
1.2 线上线下数据融合的意义线上线下数据融合的意义主要体现在以下几个方面：- 客户洞察：通过融合线上线下数据，企业可以更准确地了解客户的需求和偏好，从而提供更个性化的服务。
- 决策支持：融合数据可以为企业提供更全面的市场信息，帮助企业做出更科学、合理的决策。
- 风险管理：通过对线上线下数据的分析，企业可以及时发现潜在的风险，采取措施进行规避。
- 营销优化：企业可以根据线上线下数据的分析结果，优化营销策略，提高营销效果。
二、线上线下数据融合的策略与方法线上线下数据融合是一个复杂的过程，涉及到数据的收集、整合、分析等多个环节。
企业需要制定合理的策略和方法，才能有效地实现数据的融合。
2.1 数据收集数据收集是数据融合的第一步。
企业需要从线上和线下渠道收集相关的数据。
线上数据可以通过网站访问记录、社交媒体互动、电子商务交易记录等方式获取；线下数据则可以通过POS系统、客户服务记录、物流信息等方式获取。
2.2 数据整合数据整合是将收集到的线上和线下数据进行统一处理，使其能够相互关联。
这一过程中，企业需要解决数据格式不一致、数据冗余等问题。
常用的数据整合方法包括数据清洗、数据转换、数据关联等。
励志名人访谈录_成功人士访谈节目记录
励志名人访谈录_成功人士访谈节目记录每一个成功人士都是值得我们学习的，而也有很多关于励志名人的访谈节目都非常引人入胜，那么励志名人访谈录都有哪些呢?以下是blanche小编分享给大家的关于励志名人访谈录，一起来看看吧！励志名人访谈录1：雷军《遇见大咖》访谈录——回应飞猪理论谈创业经验谈行业竞争雷军：只用了两年半时间就成了中国第一，每一个同行的发布会都要踩我们几脚，而且当我们成为目标以后竞争又很激烈，所以我们好像成为了一个防守者。
我原来是一个追赶者，是个颠覆者是个挑战者，今天我怎么突然莫名其妙变成一个防御者，这个心态让我有点没有转换过来。
央视：你周围的朋友他们还是很多会用iPhone，他们会不好意思吗，会想把手机藏起来吗?雷军：我觉得应该来说的话这也是所有国产手机同行共同努力的目标，我觉得我们得正视一点，苹果在这个世界上还是比较领先的。
所以我觉得整个国内产业在跟全球竞争的过程之中我觉得我们还得承认差距，面对差距，怎么赶超。
我相信我们应该越来越接近，我们应该比的是我们进步。
谈粉丝模式粉丝经济模式是小米的核心竞争力。
当央视问雷军，这容易复制吗?雷军回答：不容易复制。
央视：周鸿?他们也都在讲用户体验，把用户放在第一位?雷军：其实粉丝模式跟互联网谈的用户体验的差别在一个强调数量，你看互联网动辄就强调我有多少多少亿的用户。
我们谈的是热爱，我们谈的是爱。
所以这是两种，其实有本质的差别。
回应飞猪理论飞猪理论是小米创始人雷军说过的一句话：创业，就是要做一头站在风口上的猪，风口站对了，猪也可以飞起来。
这句话旋即成为创投圈流行语，也是“互联网思维”的最重要注脚之一，各行各业尤其是传统产业积极寻找风口，大家都希望成为下一个“飞猪”。
(80后励志网注释)雷军：我终于有一个解释的机会，因为那个飞猪理论是我提的，最近引成了批驳的焦点。
说我是机会主义，这个可能大家对整个，我讲这句话的背景不了解。
任何人成功在任何的领域都需要一万个小时的苦练，如果没有基本功，谈飞猪的话那真的是机会主义者。
提高店铺在线互动率的策略：全方位提升顾客参与度和忠诚度
提高店铺在线互动率的策略：全方位提升顾客参与度和忠诚度提高店铺的在线互动率是增加用户参与度和忠诚度的重要步骤。
以下是一些方法：1.实时互动：通过在线聊天工具、社交媒体平台等渠道，提供实时互动服务。
与顾客保持实时沟通，回答问题、解决疑虑，提供个性化的服务和支持。
这样可以增强顾客的信任感，提高顾客满意度。
2.社交媒体参与：积极利用社交媒体平台，定期发布有趣、有价值的内容，与顾客互动。
回复评论、私信和消息，关注顾客的反馈和意见。
参与社交媒体上的话题和活动，提高店铺的在线曝光率。
3.线上活动：组织线上活动，如抽奖、竞赛、折扣等。
通过活动吸引顾客参与，提高店铺的在线互动率。
同时，也可以通过活动宣传店铺的品牌和产品，扩大知名度。
4.顾客评价和反馈：鼓励顾客提供评价和反馈，展示好评和优秀口碑。
对于负面评价，及时回应并提供解决方案。
将顾客评价和反馈作为改进产品和服务的重要依据，提高顾客满意度。
5.使用问答功能：在店铺网站或社交媒体平台上设置问答区域，鼓励顾客提问和分享经验。
提供专业和准确的答案，帮助顾客解决问题和获取信息。
6.建立社区：在社交媒体平台上建立与店铺相关的社区，吸引志同道合的人加入。
通过社区交流、分享和互动，提高顾客的参与度和忠诚度。
7.个性化服务：提供个性化的服务和支持，根据顾客的需求和偏好提供定制化的建议和解决方案。
通过个性化服务，让顾客感受到关注和重视，增强互动率。
8.定期更新内容：确保店铺的在线内容定期更新，保持新鲜感和吸引力。
发布新品信息、促销活动等，吸引顾客关注和互动。
9.优化移动体验：确保店铺的在线平台在移动设备上易于访问和操作。
优化移动体验可以提高顾客的便利性和参与度。
10.与网红或意见领袖合作：与有影响力的网红或意见领袖合作，邀请他们体验店铺的产品或服务，分享他们的评价和意见。
通过他们的分享和推荐，提高店铺的在线互动率。
总之，提高店铺的在线互动率需要全方位的努力。
除了上述方法外，还要根据目标受众的特点和需求进行针对性的策略制定和实施。
电商平台数据分析如何利用大数据提升销售和用户体验
电商平台数据分析如何利用大数据提升销售和用户体验随着互联网的普及和技术的不断发展，电子商务行业在全球范围内呈现出快速增长的趋势。
电商平台作为在线交易的主要平台之一，扮演着连接商家和消费者的重要角色。
为了提高销售额和用户体验，电商平台需要利用大数据分析的方法，挖掘数据背后的价值，从而制定更精准的营销策略和提供更优质的用户服务。
一、大数据在用户购物行为分析中的应用通过对用户购物行为的数据进行分析，电商平台可以获得关于用户偏好、购买习惯以及消费能力的宝贵信息。
这些数据可以通过以下几个方面来应用：1.个性化推荐：基于用户历史购买和浏览记录，电商平台可以利用大数据算法分析，为用户提供个性化的商品推荐。
这种个性化推荐可以提高用户购买的概率，降低用户找到心仪商品的时间成本，从而提升销售额。
2.用户画像构建：通过分析用户的消费行为、社交网络活动和个人资料等数据，电商平台可以建立用户画像。
用户画像包括用户的年龄、性别、地理位置、兴趣爱好等信息，有助于电商平台了解用户的需求和倾向，为用户提供更加精准的产品推荐和更好的用户体验。
3.购买路径优化：通过分析用户在电商平台上的点击路径和购买路径，电商平台可以了解用户在购物过程中的偏好和行为习惯。
根据这些数据，平台可以对网站的页面布局、商品的展示方式等进行优化，提高用户的转化率和购买体验。
二、大数据在市场调研和趋势预测中的应用电商平台可以利用大数据技术进行市场调研和趋势预测，从而制定更加精准的市场营销策略和采购计划。
以下是大数据在此方面的应用：1.竞争对手分析：通过对竞争对手销售数据和市场份额的分析，电商平台可以了解竞争对手的产品定位、价格策略和促销活动等信息，从而制定针对性的竞争策略。
此外，电商平台还可以通过监测竞争对手的价格变化和销售数据，及时调整自身的定价和促销策略。
2.趋势预测：通过对历史销售数据的分析，电商平台可以发现市场的潜在趋势和消费者的需求变化。
根据这些趋势，平台可以及时调整产品组合、上新热门商品，并加强与供应商的合作，以满足消费者的需求，提高销售额。
新思维 心服务 新机遇 构建新农业产品精准营销服务体系
新思维心服务新机遇构建新农业产品精准营销服务体系随着科技的飞速发展和经济的转型升级，新农业产品的精准营销服务体系正在逐渐成为农业产业发展的重要趋势。
在新的市场环境下，如何构建新思维、以心服务的精准营销体系，将为农业产品营销带来新的机遇和挑战。
一、新思维：顺应市场需求，创新营销模式随着消费者对农产品质量和安全的重视，消费升级已成为农产品精准营销的驱动力。
传统的营销模式已不能满足市场需求，农产品营销需要更具创新意识的思维来应对市场变化。
新思维即是以市场需求为导向，着眼于消费者的需求和喜好，进行差异化的产品定位和精准的营销策略。
也需要不断创新营销模式，将科技和互联网等新技术与农产品精准营销相结合，打造更具吸引力和竞争力的营销模式。
二、心服务：关注消费者体验，推动产品品牌升级心服务是指以消费者为中心，通过提供更有贴心、更优质的服务来增加产品的附加值。
在农产品营销中，心服务可以体现为更加关注消费者的体验，提供更加便捷、高效的购物体验，同时通过增值服务来提高产品的品牌认知和品牌忠诚度。
在新农产品精准营销体系中，心服务将成为企业推动产品品牌升级的重要手段，通过提供更全面的服务，不断提升消费者的满意度和忠诚度。
三、新机遇：抓住市场空白，开拓市场潜力新农产品精准营销服务体系不仅仅意味着挑战，更意味着机遇。
随着农产品消费升级和城乡一体化发展的推进，市场上将出现更多的市场空白和市场潜力。
抓住这些空白和潜力，开拓新的市场领域，将成为新农产品营销的重要机遇。
通过构建精准的营销服务体系，企业可以更好地抓住市场机遇，拓展更广阔的市场空间。
四、构建新农业产品精准营销服务体系：关键策略1. 精准定位：针对不同的市场需求和消费群体，进行精准的产品定位，满足消费者的多样化需求。
2. 营销创新：不断创新营销模式和手段，结合新技术和新媒体，开拓新的营销渠道和方式。
3. 服务升级：注重提升服务水平，提供更加便捷、高效、有贴心的服务，提高消费者的满意度和忠诚度。
大数据时代下农产品电商营销创新研究
11焦点·前沿大数据时代下农产品电商营销创新研究文/张芳在大数据时代，农产品电商面临着新的机遇和挑战。
本文从农业生产、农户和市场三个方面分析了当前我国农产品电子商务存在的问题及原因。
针对当前社会经济发展状况，提出了相应的对策建议，供参考和借鉴。
对未来一段时间内我国农村电商的人力资源管理策略进行了探讨，并展望了其发展方向。
引言在大数据时代，农产品电子商务的营销面临着机遇和挑战。
本文从农产品电商营销的现状出发，分析了当前我国农业生产模式、农户生活方式以及消费者行为变化对农产品电子商务的影响。
同时，企业也应以市场需求为导向，制定适应性的产品策略和经营战略，提高农产品电子商务的营销水平和效益。
农产品电商营销的优势一、突破传统营销的时间和空间制约在大数据时代，农产品电商营销的传统模式已不能满足消费者需求。
通过利用互联网技术和信息技术，农业生产、加工等流程中产生的大量数据信息能对市场变化做出及时反应。
在这种情况下，大数据背景下的电子商务可以帮助企业迅速获取适合自身发展需求的产品。
通过分析农产品销售渠道和方式的特点，为客户提供个性化服务与建议；借助网络平台实现客户关系管理，并通过社交媒体营销实现对消费者需求的预测。
农产品具有生产周期长、易腐烂等特点，因此，在大数据时代下对农产品进行营销时需要借助新的技术手段和方法。
利用先进的网络平台将农产品种植过程中产生的大量且不易察觉的信息反映到网上销售人员的口中。
这要求电商营销团队及时掌握市场需求的变化，并做出相应调整以提高农产品的质量和服务水平。
同时，也可以帮助企业收集相关顾客反馈，以满足不同客户群的需要，并在第一时间了解消费者对产品或服务是否满意等问题。
二、打破农产品信息不对称局面农产品的电商营销中存在农户和企业之间的信息不对称现象，是由于他们缺乏全面了解市场供需情况的能力。
农户可以通过互联网平台及时获取大量相关农业资源、气候环境等方面的数据，而广大消费者则无法在网上直接获得所需产品或服务。
如何运用大数据分析改善客户服务与体验
如何运用大数据分析改善客户服务与体验随着科技的不断发展，大数据已经成为了企业管理和决策的重要工具。
在商业领域，大数据分析已经被广泛应用于市场营销、供应链管理等方面。
然而，很少有人意识到大数据分析对于改善客户服务与体验同样具有重要作用。
本文将探讨如何运用大数据分析来改善客户服务与体验。
首先，大数据分析可以帮助企业了解客户需求。
通过收集和分析大量的客户数据，企业可以了解客户的购买习惯、偏好和需求。
例如，通过分析客户的购买记录和浏览行为，企业可以发现客户的喜好，从而提供个性化的产品推荐和定制化的服务。
此外，通过对客户反馈和投诉的分析，企业可以及时发现和解决问题，提高客户满意度。
其次，大数据分析可以帮助企业预测客户行为。
通过对历史数据的分析，企业可以预测客户未来的购买行为和偏好。
例如，通过分析客户的购买频率和金额，企业可以预测客户的忠诚度和购买潜力。
这样一来，企业可以有针对性地制定营销策略，提高客户转化率和销售额。
另外，大数据分析可以帮助企业优化客户服务流程。
通过对客户服务过程的数据分析，企业可以发现服务瓶颈和问题所在，并进行相应的改进。
例如，通过分析客户服务热线的通话记录，企业可以了解客户的问题类型和解决时间，从而优化客户服务流程，提高服务效率。
此外，通过对客户服务质量的数据分析，企业可以及时发现和解决服务质量问题，提升客户满意度和口碑。
此外，大数据分析还可以帮助企业进行客户细分和定位。
通过对客户数据的分析，企业可以将客户分为不同的细分市场，并了解每个细分市场的特点和需求。
这样一来，企业可以有针对性地开展市场营销活动，提高营销效果。
例如，通过对客户消费行为和社交媒体数据的分析，企业可以发现潜在的影响者和意见领袖，从而进行精准的口碑营销。
最后，大数据分析可以帮助企业进行客户满意度调查和反馈分析。
通过对客户满意度调查的数据进行分析，企业可以了解客户对产品和服务的评价和意见。
这样一来，企业可以及时改进产品和服务，提高客户满意度。
大数据时代背景下市场营销所面临的挑战和机遇
经贸论坛137大数据时代背景下市场营销所面临的挑战和机遇易善宇 北京市供销总社摘要：随着社会科技水平的不断进步，大数据时代已经拉开了帷幕，逐渐走进了社会发展的各个领域，尤其是在市场营销这方面更为突出，大数据是可以让市场营销水平实现质的突破，并且以其精准化的服务迅速打破市场，走进消费者的视野，是一种全新的影响理念。
但是，市场营销在大数据时代不仅仅是带来了机遇，也面临着许多挑战，因此，企业如何取长补短，合理利用大数据才能真正的使得其效果得到最大化的体现。
关键词：大数据；市场营销；机遇；挑战中图分类号：F274 文献识别码：A 文章编号：1001-828X(2019)024-0137-01互联网科技和信息技术想结合发展的最终产物势必是大数据技术，这种以信息咨询为主题的技术可以从质的根本上改变企业的运行水平和效率，及时的到市场的第一时间信息。
大数据本质上就是大量信息的集成，是企业提高市场战力的基础和有效手段。
大数据本身的优势十分明显，它可以集合庞大的数据信息为一体，加工和运算的能力都比较强，可以进一步优化企业数据，并且进行分析，降低企业运行成本，实现企业利益最大化。
一、大数据时代市场营销面临的机遇１．个性化的消费体验，多元化消费服务传统的企业营销模式已经不在使用大数据时代的企业发展了，企业已经可以节省出更多的人力物力财力，企业营销部门利用大数据技术可以降低企业的营销成本，提高顾客的购物体验，大数据时代不仅仅方便了用户的购物体验，也多元化了消费者的消费渠道。
大数据背景下，用户可以通过网络购买满足个性化服务的产品，还可以全方面的知晓商品的细节信息，例如：性能、外形和使用体验等等。
使得顾客可以在家中进行方面的选购产品，用户通过大数据平台反馈和沟通商品的使用体验，实现双向的沟通和直接对话，达到信息透明的目的。
２．企业和顾客打造优质互动关系企业的可持续性长远发展是企业生存基本保障，庞大的客户群体是基本，因此要提高企业在市场中的竞争力就必须维护和企业和客户之间的关系。
农业大数据分析的营销策略
农业大数据分析的营销策略近年来，随着农业领域中大数据应用的不断发展，农业大数据分析的营销策略也日益受到重视。
大数据的应用为农业企业提供了更多的市场竞争优势和发展机会。
以下是几种有效的农业大数据分析营销策略：1. 个性化营销：通过分析农产品消费者的偏好和需求，农业企业可以根据这些数据制定个性化的营销策略。
例如，通过分析消费者的购买记录和在线行为，企业可以了解消费者的偏好，从而提供定制化的产品和服务，提高销售量和市场份额。
2. 市场预测：通过大数据分析市场趋势和需求预测，企业可以更好地制定市场营销策略。
通过收集和分析各种农业数据，如气象数据、土壤质量信息、农产品产量统计等，企业可以预测市场需求和价格波动，从而调整农产品的生产和销售策略。
3. 供应链管理优化：通过利用大数据技术分析供应链中的生产、仓储、运输等环节的数据，企业可以优化供应链管理，提高生产效率和产品质量。
例如，通过监控农产品运输过程中的温度、湿度等数据，企业可以及时发现问题并采取措施，确保产品的质量和新鲜度，提升消费者的满意度。
4. 运营决策支持：通过大数据分析，农业企业可以更好地了解市场情况、预测销售趋势，并为企业的运营决策提供参考。
例如，通过分析销售数据和消费者反馈，企业可以评估产品的市场表现和用户满意度，根据结果调整产品定位、促销活动等。
5. 精准营销推广：利用大数据分析技术，农业企业可以更加精准地选择目标市场和受众，并制定相应的营销推广策略。
通过分析消费者的行为数据和社交媒体活动，企业可以了解消费者的兴趣爱好、购买习惯等，从而精确投放广告、进行促销活动，提高推广效果。
综上所述，农业大数据分析在营销策略中发挥着重要的作用。
通过个性化营销、市场预测、供应链管理优化、运营决策支持和精准营销推广等策略的应用，农业企业可以更加有效地提升市场竞争力，实现可持续发展。
利用大数据分析改善客户体验
利用大数据分析改善客户体验随着科技的不断发展，大数据分析正逐渐成为企业改善客户体验的重要工具。
大数据分析是指通过收集、整理和分析大量的数据，以获取有价值的信息和见解。
在这个信息爆炸的时代，企业可以通过大数据分析来了解客户的需求、喜好和行为，从而更好地满足客户的期望，提高客户的满意度。
首先，大数据分析可以帮助企业了解客户需求。
通过分析客户的购买记录、浏览行为和社交媒体数据，企业可以了解客户的兴趣爱好、购买习惯和需求变化。
例如，一家电商企业可以通过分析客户的购买记录和浏览行为，推荐符合客户兴趣的产品，提高客户的购买率。
此外，大数据分析还可以帮助企业发现客户的潜在需求。
通过分析客户的搜索关键词和社交媒体评论，企业可以发现客户对某种产品或服务的需求，从而开发出符合市场需求的新产品。
其次，大数据分析可以帮助企业优化产品和服务。
通过分析客户的反馈和评价，企业可以了解客户对产品和服务的满意度和不满意度。
例如，一家酒店可以通过分析客户的评论和评分，了解客户对房间、服务和餐饮等方面的满意度，从而对不满意的方面进行改进。
此外，大数据分析还可以帮助企业预测客户的需求和行为。
通过分析客户的历史数据和市场趋势，企业可以预测客户的购买意向和行为，从而提前做好准备，满足客户的需求。
再次，大数据分析可以帮助企业个性化营销。
通过分析客户的个人信息和购买行为，企业可以了解客户的兴趣爱好和偏好，从而向客户提供个性化的推荐和服务。
例如，一家电商企业可以通过分析客户的购买记录和浏览行为，向客户推荐符合其兴趣的产品，提高销售转化率。
此外，大数据分析还可以帮助企业制定精准的营销策略。
通过分析客户的购买行为和市场趋势，企业可以确定不同客户群体的需求和偏好，从而制定针对性的营销活动，提高市场竞争力。
最后，大数据分析可以帮助企业提高客户服务质量。
通过分析客户的反馈和投诉，企业可以了解客户对服务质量的满意度和不满意度。
例如，一家电信公司可以通过分析客户的投诉记录和服务评价，了解客户对网络速度、信号覆盖和客服响应等方面的满意度，从而改进服务质量。
农业大数据分析在农产品市场营销中的应用
农业大数据分析在农产品市场营销中的应用随着科技的不断发展，农业领域也开始逐渐引入大数据分析技术。
农业大数据分析通过收集、整理和分析大量农业相关数据，为农产品市场营销提供了更准确、科学的决策依据。
本文将探讨农业大数据分析在农产品市场营销中的应用。
一、农业大数据分析与市场调研农业大数据分析通过对市场数据和消费者行为进行深入研究，可以帮助农产品企业了解市场需求、消费者喜好和竞争对手情况。
比如，通过分析消费者购买农产品的频率、地点、价格偏好等信息，企业可以根据这些数据制定更准确的市场定位和推广策略。
同时，对竞争对手的销售数据进行分析，可以帮助企业制定针对性的竞争策略，提高产品的市场竞争力。
二、农业大数据分析与供应链管理在农产品市场营销中，供应链管理是一个关键环节。
农业大数据分析可以帮助企业实现供需匹配，避免产销失衡。
通过分析市场数据和消费者需求变化，企业可以根据需求信息进行农产品产量规划，避免过度生产或供应不足的情况发生。
此外，农业大数据分析还可以优化供应链中的物流和库存管理，减少运输成本，提高产品的流通效率。
三、农业大数据分析与定价策略农产品的定价是农产品市场营销中的重要环节。
农业大数据分析可以为企业提供市场价格的参考依据。
通过分析市场数据，企业可以了解同类产品的价格波动情况和市场竞争力，从而制定相应的定价策略。
此外，农业大数据分析还可以帮助企业预测供求关系，判断市场价格的趋势，及时调整产品的定价，以适应市场需求变化。
四、农业大数据分析与营销策略农业大数据分析还可以为农产品市场营销提供指导意见和决策支持。
通过分析消费者行为数据和市场趋势，企业可以了解消费者的购买习惯和决策因素，从而优化营销策略。
例如，根据消费者的需求特点，企业可以通过精准营销的方式提高销售效果，比如通过社交媒体平台定向推广、参与农产品展会等方式与潜在客户互动。
此外，农业大数据分析还可以为企业提供产品包装和品牌设计的建议，提升产品形象和市场认知度。
客服营销 岗位职责 招聘 复购 转荐-概述说明以及解释
客服营销岗位职责招聘复购转荐-概述说明以及解释1.引言1.1 概述在客服营销中，客服人员扮演着至关重要的角色。
他们负责为客户提供优质的服务，解答客户的问题和疑虑，并处理客户投诉和纠纷。
招聘合适的客服人员对于公司来说至关重要，因为他们不仅可以确保公司形象和声誉的提升，还能提高客户的满意度和忠诚度，并增加销售和复购率。
而客服营销中的复购和转荐策略则是通过个性化服务促进客户复购，利用客户满意度调查获取转荐机会，建立奖励计划鼓励客户进行转荐。
这些策略的实施可以进一步增强客户与公司之间的联系，提升企业的形象和声誉，增加销售和利润，并建立起稳固的客户关系。
因此，客服营销在企业中具有重要的影响力。
为了招聘和培养合适的客服人员，公司应该重视候选人具备良好的沟通和问题解决能力，并建立完善的培训和发展计划。
同时，关注员工的满意度和工作环境也是非常关键的。
最后，复购和转荐作为客服营销的重要策略，强调了个性化服务和关怀的重要性，以及满足客户需求和期望的关键。
通过建立良好的口碑和社交影响力，企业可以进一步推动销售和增加利润。
因此，客服营销的重要性不可忽视，它对企业的成功和发展起着关键的作用。
文章结构是指文章整体的组织框架和布局方式，它决定了文章各部分之间的关系和内容的呈现顺序。
本文将按照以下结构来组织内容：1. 引言1.1 概述1.2 文章结构1.3 目的2. 正文2.1 客服营销的岗位职责2.1.1 提供优质的客户服务2.1.2 解答客户疑问和问题2.1.3 处理客户投诉和纠纷2.2 招聘客服人员的重要性2.2.1 确保公司形象和声誉2.2.2 提升客户满意度和忠诚度2.2.3 增加销售和复购率2.3 客服营销中的复购和转荐策略2.3.1 通过个性化服务促进复购2.3.2 利用客户满意度调查获取转荐机会2.3.3 建立奖励计划鼓励客户转荐3. 结论3.1 客服营销的重要性和影响3.1.1 提升企业形象和声誉3.1.2 增加销售和利润3.1.3 建立稳固的客户关系3.2 客服岗位招聘和培养的关键3.2.1 选择具备良好沟通和问题解决能力的候选人3.2.2 建立完善的培训和发展计划3.2.3 关注员工满意度和工作环境3.3 复购和转荐作为客服营销的重要策略3.3.1 个性化服务和关怀的重要性3.3.2 满足客户需求和期望的关键3.3.3 建立良好的口碑和社交影响力文章结构部分需要简要介绍整篇文章的组织结构。
网络的直复营销名词解释
网络的直复营销名词解释随着信息时代的发展，互联网已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
在互联网的浪潮下，直复营销作为一种新兴的推广方式，逐渐受到人们的关注。
本文将对网络的直复营销进行解释，探讨其特点以及与传统营销方法的比较。
一、网络的直复营销定义网络的直复营销，简称直复营销，是指通过网络工具直接向潜在客户或现有客户发送营销信息，以促使客户进行购买、消费或推广活动的一种营销方式。
直复营销主要依赖于互联网和电子邮件等工具，通过选定目标用户，以个性化、精准的方式进行营销传递。
二、直复营销的特点1. 个性化定制：直复营销充分利用互联网和大数据技术，通过分析用户的购买行为、偏好和历史消费记录，实现个性化定制的营销传递。
客户在接收到的营销信息中，会感受到被关注和被重视的程度，从而增加购买的机会。
2. 精准推送：直复营销通过分析用户的兴趣爱好、地理位置、年龄等信息，将相应的产品或服务推送给潜在客户。
通过将营销信息针对性地发送给感兴趣的目标用户，提高了营销传递的精准性，降低了推销的成本。
3. 互动参与：网络的直复营销注重与客户的互动参与。
通过用户的回复、评论或分享，营销者可以更好地了解客户的需求和反馈，从而不断改进和优化产品或服务。
同时，客户的积极参与也可以提高品牌的知名度和美誉度。
4. 流量统计：直复营销可以实时统计营销信息的传递效果。
通过分析打开率、点击率、转化率等指标，营销者可以及时评估和调整传递策略。
这种量化的统计方式，使得营销者可以更加准确地了解用户的喜好和需求，制定更有针对性的营销策略。
三、网络的直复营销与传统营销的比较网络的直复营销与传统的营销方式相比具有许多优势：1. 低成本：传统的营销方式需要花费大量的人力、物力和财力。
而网络的直复营销可以通过自动化工具，实现一对一的营销，大大降低了营销成本。
2. 更精确的目标定位：网络的直复营销可以根据用户的需求和兴趣精确地定位目标客户。
而传统的营销方式无法做到如此精准的目标选择。
人工智能客服创业计划利用人工智能技术提供智能化的客服服务提升用户体验
人工智能客服创业计划利用人工智能技术提供智能化的客服服务提升用户体验人工智能客服创业计划-利用人工智能技术提供智能化的客服服务提升用户体验引言：“与其为寻求突破性技术而拼搏，不如为真正的业务问题寻找技术的解决方案。
” ——亚当·哈本（Adam Hibbert）在当今数字化时代，随着人们对高效、便捷客服的需求不断上升，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）技术正迅速成为提升客服服务的有力工具。
本文将提出一项人工智能客服创业计划，目的是利用人工智能技术为用户提供智能化的客服服务，以大幅度改善用户体验。
第一部分：背景分析如今，随着社交媒体和互联网的普及，用户对于客户服务的需求与日俱增。
然而，传统的客服方式面临着由于人力资源限制、运营成本高昂、响应速度缓慢等问题。
人工智能技术的出现为解决这些问题提供了新的可能。
第二部分：市场潜力1. 市场需求分析据调研数据显示，超过70%的用户期望在24小时内得到客服的回应，其中近50%的用户期望得到即时回应。
这显示出了人工智能客服服务巨大的市场需求潜力。
2. 行业竞争分析当前市场上已经存在一些大型企业提供人工智能客服解决方案。
然而，这些解决方案多数仍然面临技术不完善、语义理解困难、无法处理复杂问题等问题。
这为新进入者提供了机会。
第三部分：产品和服务1. 技术支持通过人工智能技术，我们将开发智能语音识别系统，能够准确解析用户语音，并基于深度学习算法提供智能回复。
同时，我们将利用自然语言处理技术来提升我们的客服服务质量。
2. 自助式服务我们将开发一套智能问答系统，在线提供自助式客服服务。
用户可以通过输入问题或者关键词来获取相关答案和解决方案，提高客服效率。
3. 在线客服平台我们将建立一个创新的在线客服平台，通过整合多种通信方式（如文字聊天、语音识别、语音合成等），快速解决用户问题，提供一站式的智能客服服务。
第四部分：商业模式我们将采用基于订阅的商业模式，提供不同层次的服务套餐。
基于数据挖掘的在线客服满意度分析与提升
基于数据挖掘的在线客服满意度分析与提升随着互联网的快速发展，越来越多的企业开始将在线客服引入到他们的业务中。
在线客服可以提供实时的服务和支持，帮助客户解决问题，提高客户满意度。
然而，客户满意度的提升是一个复杂的过程，需要综合考虑多个因素。
在这篇文章中，我们将基于数据挖掘技术，解析在线客服的满意度，并提出相应的改进措施。
首先，我将介绍如何通过数据挖掘技术来分析客户的满意度。
数据挖掘是一种通过发现隐藏在大量数据中的模式和规律来提取有用信息的方法。
在线客服系统提供了丰富的数据，包括客户对话记录、客户满意度调查等。
这些数据可以用于构建模型，预测客户的满意度。
在进行数据挖掘之前，我们首先需要对数据进行预处理。
预处理的目的是清洗和转换数据，使其适合于后续的分析。
常用的预处理方法包括数据清洗、数据变换和数据归一化等。
数据清洗的过程包括删除缺失值、异常值和重复值，以确保数据的准确性和一致性。
数据变换的过程可以将非数值型数据转化为数值型数据，以适应数据分析的需要。
数据归一化的目的是将不同量纲的数据转化为相同的尺度，避免因为数据之间的差异而对分析结果造成影响。
在预处理完成后，接下来我们可以选择合适的算法来进行分析和建模。
常用的算法包括聚类、分类、关联规则挖掘等。
对于在线客服的满意度分析，我们可以通过分类算法来对客户进行分类，预测其满意度。
分类算法包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。
这些算法能够根据客户的特征和历史满意度数据，预测新客户的满意度。
通过对客户进行分类，我们可以得到不同类别客户的满意度情况，发现潜在的问题，并制定相应的改进措施。
除了预测客户的满意度，数据挖掘还可以帮助我们解析客户满意度背后的原因。
通过关联规则挖掘，我们可以发现客户满意度与其他因素之间的关系。
关联规则挖掘可以通过挖掘出不同因素之间的关联规则，发现它们之间的关系和依赖。
例如，我们可以发现客户满意度与操作流程的简单性、响应时间的快慢等因素之间存在着关联。
如何利用大数据分析提升客户忠诚度
随着技术的不断发展，大数据分析在商业领域的应用越来越广泛。
其中，提升客户忠诚度是企业非常关注的一个方面。
通过大数据分析，企业可以更好地了解客户的需求和行为，从而制定更有效的营销策略，增强客户忠诚度。
本文将从不同角度探讨如何利用大数据分析提升客户忠诚度。
一、了解客户需求大数据分析可以帮助企业更全面地了解客户的需求。
通过收集和分析客户的购买记录、浏览行为、社交媒体活动等数据，企业可以发现客户的偏好、趋势和变化。
例如，一家零售企业可以通过分析客户的购买记录和浏览行为，了解不同客户群体的喜好，从而有针对性地推出促销活动和产品推荐，满足客户的个性化需求，提升客户满意度和忠诚度。
二、精准营销大数据分析可以帮助企业实现精准营销，提升客户忠诚度。
通过分析客户的行为数据，企业可以对客户进行细分，制定个性化的营销策略。
例如，一家电商企业可以根据客户的购买记录和浏览行为，向客户推荐他们感兴趣的产品，提供个性化的优惠和促销活动，从而吸引客户再次购买并增强客户忠诚度。
三、客户反馈分析大数据分析可以帮助企业更好地理解客户的反馈和意见。
通过分析客户在社交媒体、评价网站等平台上的留言和评价，企业可以及时发现客户的不满和需求，针对性地改进产品和服务。
同时，企业还可以利用自然语言处理和情感分析等技术，对客户的反馈进行情感识别，了解客户的情绪和态度，从而更好地回应客户的需求，增强客户忠诚度。
四、预测客户行为大数据分析可以帮助企业预测客户的行为，从而制定更有效的营销策略。
通过分析客户的历史数据和行为模式，企业可以预测客户的购买意愿、流失风险等，及时采取措施挽留流失客户、激励购买意愿强的客户，提升客户忠诚度。
例如，一家金融机构可以通过大数据分析预测客户的贷款偿还能力和风险，制定个性化的信贷方案，提高客户的信贷忠诚度。
五、提升客户体验大数据分析可以帮助企业提升客户的购物体验，从而增强客户忠诚度。
通过分析客户的行为数据，企业可以了解客户在购物过程中遇到的问题和障碍，及时改进产品、优化服务，提升客户的购物体验。
如何利用数据分析提升客户满意度与忠诚度
如何利用数据分析提升客户满意度与忠诚度在当今竞争激烈的市场中，企业在追求业务增长的同时，也应关注客户的满意度和忠诚度。
客户的忠诚度和满意度不仅与产品质量和服务有关，还与企业对客户需求的了解程度密切相关。
利用数据分析，企业可以更好地了解客户的需求，从而提升客户满意度与忠诚度。
本文将探讨如何利用数据分析来提升客户满意度与忠诚度。
一、了解客户的需求在任何客户分析工作之前，首先要了解客户的需求。
通过收集和分析客户的购买数据、使用数据以及客户反馈数据等，企业可以深入了解客户的购买偏好和消费行为，进而发现客户的需求。
例如，在电子商务行业，企业可以通过分析客户在平台上的浏览、添加购物车和购买等行为数据，推断客户的偏好和需求。
同时，企业还可以通过客户的评价、投诉等反馈数据了解客户的满意度和不满意的原因。
二、个性化推荐与服务通过数据分析，企业可以根据客户的消费行为和兴趣偏好进行个性化推荐与服务。
根据客户历史购买数据和浏览数据，可以为客户提供个性化的产品推荐，提高产品的使用价值。
同时，企业可以通过数据分析，了解客户的痛点和需求，进一步提供针对性的解决方案。
例如，在客户投诉数据中发现某一产品普遍存在问题，企业可以及时调整该产品的设计和生产流程，提升产品质量，从而提高客户的满意度和忠诚度。
三、建立客户关系管理系统数据分析是客户关系管理系统（CRM）建设的重要基础。
企业可以通过CRM系统将各类客户数据整合起来，并进行数据分析，帮助企业更好地管理客户关系。
CRM系统可以帮助企业对客户进行分类和分层，实现针对不同客户群体的精准营销。
通过数据分析，企业可以了解不同客户群体的特征和需求，为其提供相应的产品和服务，提高客户的满意度和忠诚度。
四、客户定制化体验通过数据分析，企业可以深入了解客户的个性化需求，为客户提供定制化的体验。
例如，在酒店行业，通过分析客户的历史住宿数据和消费偏好，酒店可以为客户提供个性化的房间布置、特色服务等，提升客户的满意度，并通过差异化的体验提高客户的忠诚度。
大数据技术在农产品营销中的应用
大数据技术在农产品营销中的应用随着科技的发展和互联网的普及，大数据技术在各个领域都得到了广泛的应用，农业领域也不例外。
大数据技术在农产品营销中的应用，为农产品的生产和销售提供了更加精准、高效和智能的解决方案。
大数据技术可以通过对农业数据的收集和分析，帮助农民实现精准农业。
通过传感器、无人机等技术手段，可以收集到大量的农田数据，包括土壤湿度、温度、光照等指标，以及作物生长情况等。
通过对这些数据进行分析，农民可以了解到每块土地的特点和作物生长的需求，从而针对性地进行施肥、浇水、病虫害防治等工作，提高农田的利用效率和作物的产量。
大数据技术可以帮助农产品实现精准营销。
在传统的农产品营销中，农民往往面临着信息不对称和市场不透明的问题，很难准确把握市场需求和价格趋势。
而借助大数据技术，可以通过对市场数据的收集和分析，实现对市场需求的精准预测，帮助农民选择适宜的农作物品种和种植面积，从而降低了市场风险。
同时，大数据技术还可以通过对消费者数据的分析，了解消费者的偏好和需求，为农产品的定位和包装提供参考，增加产品的附加值和竞争力。
大数据技术还可以提供农产品质量和安全的追溯体系。
通过对农产品生产和流通环节的数据进行记录和分析，可以实现对农产品的全程追溯。
消费者可以通过扫描产品上的二维码或查询产品的追溯码，获取到农产品的生产、加工、运输等环节的详细信息，包括生产时间、生产地点、生产工艺、质量检测结果等，从而增加了对农产品的信任度和购买的安全性。
大数据技术还可以帮助农产品的品牌建设和营销推广。
通过对社交媒体、电商平台等渠道的数据分析，可以了解到消费者的口碑反馈和意见建议，帮助企业改进产品质量和服务，提升品牌形象和用户满意度。
同时，大数据技术还可以通过用户画像和推荐算法，为消费者提供个性化的推荐和购买建议，提高购买转化率和用户粘性。
大数据技术在农产品营销中的应用，可以帮助农民实现精准农业，提高农田利用效率和作物产量；可以实现农产品的精准营销，降低市场风险和提高产品附加值；可以提供农产品的质量和安全追溯；可以帮助企业进行品牌建设和营销推广。
通过大数据分析提升客户满意度
通过大数据分析提升客户满意度随着科技的不断发展，大数据分析在各个领域逐渐展现出其强大的应用价值。
在商业领域中，通过对大数据的深入挖掘和分析，可以提供有力的支持，帮助企业提升客户满意度。
本文将探讨如何通过大数据分析来提升客户满意度，以及应该如何运用大数据分析的结果。
一、大数据分析对客户满意度的影响大数据是指以巨大的规模、复杂度和高速增长率为特征的数据集合，这些数据通常难以用传统的数据处理方法进行管理和分析。
然而，通过对大数据进行挖掘和分析，可以发现隐藏在数据背后的信息和关联关系，从而为企业提供决策支持。
在商业领域中，客户满意度是企业的核心目标之一。
通过大数据分析，企业可以更好地了解客户的需求和偏好，从而有针对性地提供产品和服务，提高客户满意度。
例如，通过分析客户的购买行为和偏好，企业可以推荐更符合客户需求的产品，提高购买率和满意度。
另外，通过分析客户的评价和反馈，企业可以及时发现问题并采取措施解决，增强客户对企业的信任和满意度。
二、运用大数据分析提升客户满意度的方法1. 客户数据收集和整合：企业需要收集客户相关的数据，包括购买记录、浏览历史、产品评价等。
同时，还需要整合不同渠道和来源的数据，以获取更全面和准确的客户信息。
这些数据将作为大数据分析的基础。
2. 数据挖掘和分析：通过应用数据挖掘和机器学习算法，运用大数据分析技术发现数据中的模式、趋势和规律。
例如，可以通过关联规则分析来挖掘客户的购买偏好和关联商品，以便进行精准推荐。
另外，通过情感分析等技术，可以了解客户对产品和服务的评价和态度，从而及时发现问题并改进。
3. 客户细分和个性化营销：通过对客户数据进行细分和分析，将客户划分为不同的群体和细分市场，以便针对不同的客户群体实施个性化的营销策略。
例如，可以根据客户的购买历史和偏好，向其提供定制化的推荐和优惠活动，提高购买率和满意度。
4. 实时反馈和改进：通过大数据分析，企业可以实时了解客户的反馈和需求，从而及时调整产品和服务，满足客户的期望。
大数据改变传统营销的例子
大数据改变传统营销的例子大数据是指规模庞大、类型多样、处理速度快的数据集合，传统营销是指以广告、促销等方式推销产品的传统方式。
大数据的出现和发展对传统营销方式产生了巨大的影响，下面将列举10个以大数据改变传统营销的例子。
一、个性化营销传统的营销方式往往采用批量生产、批量销售的模式，无法满足消费者个性化需求。
而大数据分析可以通过对消费者的行为数据、兴趣爱好等进行深度分析，实现个性化定制推荐，提高广告的点击率和转化率。
二、精准定位大数据分析可以对消费者的地理位置、年龄、性别等进行精准定位，从而将广告精准地投放给潜在的目标消费者群体，提高广告的投放效果。
三、实时营销传统的营销方式需要等待数据的整理和分析，而大数据分析可以实现对实时数据的分析，及时调整广告的投放策略，提高广告的实效性。
四、社交媒体营销大数据分析可以对社交媒体上的用户行为进行深度分析，了解用户的兴趣爱好、社交圈子等信息，从而实现更精准的社交媒体广告投放，提高广告的点击率和转化率。
五、口碑营销大数据分析可以对用户在社交媒体、评论等平台上的口碑信息进行监测和分析，及时发现和处理负面口碑，提高产品的形象和声誉。
六、预测市场需求大数据分析可以对市场的趋势和需求进行预测，帮助企业调整产品的生产和销售策略，提高市场竞争力。
七、精细化运营大数据分析可以对企业内部的运营数据进行分析，发现问题和短板，及时调整运营策略，提高企业的效率和盈利能力。
八、营销成本降低大数据分析可以帮助企业更精准地投放广告，减少广告的浪费，从而降低营销成本。
九、跨渠道营销大数据分析可以将不同渠道的数据进行整合和分析，实现跨渠道的营销，提高广告的覆盖面和转化率。
十、追踪广告效果大数据分析可以对广告投放效果进行追踪和评估，帮助企业了解广告的效果和回报，从而调整广告的投放策略，提高广告的效果。
总结起来，大数据的出现和发展对传统营销方式带来了巨大的改变。
通过大数据分析，可以实现个性化营销、精准定位、实时营销、社交媒体营销、口碑营销等，从而提高营销效果和效率，降低营销成本，为企业带来更多的商机和竞争优势。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
事件影响力：周杰伦结婚了
53%的网友送去了祝福；34.8%的网友表示伤心； 10.1%的网友表示高兴；11%的网友表示惊讶
智能内容分析引擎判定图 智能内容分析引擎
通过判定图可视化配置任务、能力、资源模型
包括“标签、特征、模式、监测空间、时间范围”等
社会化媒体
交互平台
社会化媒体交互平台
新浪，腾讯微博 驱动模块 易信驱动模块
客户服务新趋向-从服务、营销走向互动
• Emails • 电话录音 • 短信 • 传真 •… • • • • 调研 焦点小组 访谈 …
通过“全媒体交互”了解
“What people say”
•客户属性 •统计资料
ห้องสมุดไป่ตู้
•交易记录 •消费记录
• 评价/评论 • 论坛 • 博客/日志 • 微博/微信 • 点评 • 社区 •…
通过“操作/交易数据”知道
“What people do”
•联系记录 •客户行为历史
感谢我们的客户
祝大家拥有一个平安健康快乐的2015年
联系方式
• 微博：李农Beijing • 邮箱：linong88@ • 微信号：enjoyfly88
行为
大数据业务建模
地理位置 什么地 方什么 时间如 何使用 针对产品 类别和沟 通渠道的 态度 产品/服 务使用场 合 细分市场的各 种类型 一级城市二 级城市农村 年龄 性别 收入 教育程度 使用量 费用支出 购买渠道 决策过程 人口特征
态度
使用行为
需求/动 价格 机/购买 品牌 因素 服务 质量 功能/设计
客户服务 从服务营销到互动
亿迅（中国）软件有限公司 执行董事，首席战略官 李农
去年圣诞之夜
Despite the distance Two hearts connected together
Despite the distance Two hearts connected together
你更相信谁
SLA
分类
优先
社会化媒体 矩 阵
腾讯微信 驱动模块 WEBCHAT 驱动模块
企业QQ 驱动模块 其他社会化媒 体驱动模块 智能化任务分派 影响力 活动话题 传统媒体 • 基于内容分析结果分派 分析 分析 驱动模块
• • • • • 基于业务规则的分派 基于人员技能的分派 基于处理历史的分派 支持二级审核机制 ……
地理位置 什么地 方什么 产品/服 时间如 务使用 何使用 场合 针对产 品类别 和沟通 渠道的 态度
人口特征
实 施 难 易 程 度
价值观/ 生活方式
态度 需求/动机/
购买因素
使用行为
产品/服务 使用场合
态度
细分市场的 各种类型
使用量 费用支出 使用行为 购买渠道 决策过程
利润潜力
收入 利润潜力 获取成本 服务成本 价值观/ 生活方式 宏观的价值 取向和态度
级
任务
分派
情绪 分析
诉求 分析
危机/热点分析
售后客服 管理界面 营销客服 危机客服
服务人员座席界面
高亮当前呼入客 户的基本状况
各个客服渠道
客户的现在： 客户的未来： 最近各个渠道信 提醒坐席当前用户 息汇总和上下文 的潜在销售机会
客户的未来： 坐席基于与客户沟 通的状况，进行营 销（信息来源于市 场营销人员输入） 客户的过去： 客户的基 当前客户购买产 本信息 品和服务记录
需求/动 价格 机/购买 品牌 因素 服务 质量 功能/设计
人口特征
地理位置 竞争优势/区分
客户价值分群的革命性变化——聚类与质心
传统客户分群 提供了客群细分的新方法—通 过多维度的相关性标签，自动 聚类与质心特征分析 客户分群
客单收入金额
高端客户
中端客户
低端客户
价值 V5 V6 V1 V7 V3 V4 V2 B2 B4 B5 B3 B1 B8 B6 B7 B9
类型 老居装修 结婚新居
王女士
迁新居
全媒体交互中心解决方案
全媒体交互平台 自助及人工 实时用户数据查询搜索 业务处理 业务 账务 大数据挖掘与客户360度生命周期分析
客户已有 业务系统
服务
物流 产品 用户
Hadoop大数据平台
客户服务的新趋势-数据化
一级城市 二级城市 农村 年龄 性别 收入 教育程 度
(1) 电话营销 (2) 广告 (3) 网上评论 (4) 朋友介绍 (5) 短信推销 (6) 营销人员推荐 (7) 马路上宣传单 (8) 名人
用户更相信谁
根据尼尔森“全球在线消费者调 研”,比起编辑过的内容，品牌 赞助，电视或杂志广告，越来越 多的用户倾向于相信网站和其他 消费者评论。
这意味着消费者在决策过程中更 信赖口碑，较少相信传统广告形 式。这可能会促使广告商使用更 切合实际的消息模式。
分享经济的新时代
融合 互动 提升
Curated
早期OTA
关注性价比
垂直搜索
关注内容评价
UGC 社区
Content + P2P 服务市场
关注个性化体验
统和
分享
第一阶段
第二阶段
第三阶段
第四阶段
新的渠道不断涌现
全媒体交互中心解决方案
全媒体交互平台
客户已有
自助及人工 实时用户数据查询搜索 业务处理
业务系统
人与人沟通方式转变的同时
注册用户 2000万 200万 日均UV 资深用户
论坛
新浪/腾讯 微博 600万 事件营销
微博
微信粉丝 600万 日均消息量 10万 在线客服
微信
空间粉丝 3000万 单条消息互动量9万
空间
事件营销
人与企业沟通方式的改变
人们内心需求的改变
内心需求推动行业改变
社交网络 云计算 & 大数据 移动互联网 & IoT
利润潜力 价值观/生 活方式
收入 获取成本 服务成本
宏观的价值取 向和态度
案例分析-发短信春季空调免费体检
春季空调免费体检
注册加粉的转化率
申请保养的转化率
将客户分类，发送不同的短信
不同的客户细分 群体 针对最后一次投 诉闭环在 24 小时 内的用户 针对通过通话内 容分析，发现其 要搬家的用户 针对高忠诚度的用户 针对刚刚购买过 非空调海尔产品 的用户 针对购买海尔空 调产品整3年的 用户 个性化的SMS内 容 亲爱的X女士！为答谢您的谅解我们申请对您的空调进行免费 清洗 , 请关注微信账号 " 海尔服务 ", 发送 " 体检 " 师傅将在 3 日内 上门为您提供服务 亲爱的 X 女士！为祝贺您顺利搬家，我们会免费为您的空调 进行清洗，关注微信账号"海尔服务",发送"体检"师傅将在3日 内上门为您服务 X 女士，老朋友，送福利！关注微信账号“海尔服务”，发 送“体检”我们会在3日内上门为您的空调进行免费清洗 X女士，感谢您选择海尔！空调清洗与您不用发愁！关注微 信账号“海尔服务”，发送“体检”我们会在3日内上门为 您免费服务 X 女士，为了纪念我们相识 3 周年，我们希望对您的空调进 行免费清洗与，关注微信账号"海尔服务",发送"体检"师傅将 在3日内上门为您服务
业务 账务 大数据挖掘与客户360度生命周期分析
服务
物流 产品 用户
Hadoop大数据平台
现全媒体交互平台逻辑结构
在线语音 网络留言 新浪微博
在线服务
短信交互
腾讯微博
管 理 与 绩 效 分 析
媒体交互层
交互式语音应答
智能机器人
全媒体智能统一路由
全媒体业务处理
海量搜索
企业QQ
论坛
微信
语音
视频
邮件
易信
社会化媒体应用
智能机器人交互
微信平台
12301机器人
智能交互信息
智能交互信息
智能交互信息
智能机器人交互
微信平台
12301机器人
智能交互信息
智能交互信息
智能交互信息
语音和文本分析所带来的价值
客户姓名 陈小姐 李先生
来电原因 因家里装修有了新的吊顶后，希望将 空调洞往下移20公分 希望新买的空调和洗衣机可以尽快安 装，因为本月26日要结婚 原来从苏宁购买时洗衣机时约好送货 地址进行变更，因为要搬新家，现在 留下新家地址