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雷达卡
在数据分析被广泛使用之前，业务经理做出的几乎每一个决定基本上都是猜测的结果。人们无法真正预见未来并适当地预测任何特定行动过程的结果，因此他们在很大程度上进行了有根据的猜测并看到了什么卡住了。今天，可以查看从各种来源收集的数据，以相对较高的确定性确定人们想要什么。
最近，似乎对收集客户数据存在重大阻力。一些人指出与数据收集有关的复杂社会政治问题，而另一些人则只关心他们的个人隐私。
虽然这些都是正确的观点，但许多组织也在使用数据分析来显着改善客户的体验，而他们甚至没有意识到是什么力量在起作用。当公司使用大数据来改善客户体验时，很难说大数据对客户没有用处。
纠正效率低下并更好地为客户服务
一些评论员并没有关注客户未同意数据收集的情况，而是关注那些使用数据分析包处理必须作为交易一部分提供的信息的情况。这些计算机科学家注意到的一个大问题是，消费者在订购产品或预约时希望获得更大的灵活性，而不是他们目前提供的。在许多行业中，客户必须等待人工协助进行预订仍然很常见。
例如，有人需要与医疗或法律专业人士预约。虽然一些细分市场已经自动化了这个过程，但不能完全说这个部门也是如此。客户可能不得不打电话给秘书，但数据分析表明这存在严重问题。私人执业经理可以简单地在 WordPress 或他们喜欢的任何其他平台上上传预订表格，并至少在一定程度上开始自动化流程。
全球分析数据表明，这是许多消费者的首选解决方案，但个人实践将希望了解他们的客户何时进行预约，以及如何更好地拨入他们的自动化系统。一般来说，人们在使用传统预订方法时遇到的最大问题是，与他们一起工作的人并不总是了解他们所代表的个人的日程安排。从一目了然的角度来看，这些问题都得到了缓解。
如果不是商业智能数据集指出了这一点，代表们可能还没有意识到这一事实。同样，一些专家提倡基于客户数据和主要基于他们自己的反馈的分析对购物车应用程序进行重大更改。
事实证明，综合分析这两种信息来源对小型企业非常有效，因为小型企业通常没有电子商务巨头所提供的大量信息。
科学研究客户反馈
一些权威人士认为，某些行业的购物车放弃率可能高达 80% 以上，这可能是由于速度比其他任何事情都重要。数据分析软件检查了在线购物者的习惯以及他们自己的个人反馈。在这两种情况下，他们的发现导致专家表示，性能和帐户创建是导致个人消费者放弃购物车的最大问题。
周末购物者90% 的时间都放弃了购物车，这似乎表明人们要么在有一点休息时间时不是认真的购物者，要么在高需求时期对用户来说可能是一个挑战。数据科学家通过提倡增加服务器基础设施，以便在需求高峰期提供更好的服务，将第二个选项牢记在心。
登陆页面变得越来越流行，尤其是对于那些使用某种电子邮件通讯作为向人们营销的方式的人。许多登陆页面工具已经上市，以适应更好地处理这些信息。通过将这些统计数据与从购物车本身收集的数据进行比较，管理人员已经开始在问题发展为重大问题之前发现问题。
客户可能永远不知道为什么他们的整体体验会突然得到改善，但他们肯定会喜欢下订单的能力，而不会像他们期望的在线购物那样麻烦。
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