白皮书 | 如何将客户反馈转化为有价值的商业洞察

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近日，Stratifyd重磅推出《如何将客户反馈转化为有价值的商业洞察》白皮书，该白皮书结合Stratifyd服务的多家行业标杆案例总结了人工智能（AI）在业务实践中的场景应用，赋能业务团队释放非结构化数据价值，实现数据驱动的高效决策与运营。

注：点击文末“阅读原文”，可立即下载完整版白皮书。

*以下内容节选自该白皮书

大量实例表明，客户体验从获客引流到留客黏客阶段都扮演着至关重要的角色。根据Forrester的研究，基本的客户体验投资就能让客户消费的可能性增加2.7倍。虽然投资客户体验势在必行，然而实际推行过程并没有如此顺利。

想要在整个公司层面创造价值，客户体验团队需要突破调研局限，构建全渠道客户洞察体系，深入研究社交媒体帖文、电商评论、聊天记录、电子邮件、语音通话等全渠道的非结构化客户反馈数据，这些数据中蕴藏着高价值、高产出的商业信息，靠人力很难快速挖掘出可以指导商业决策的规律洞察，但AI可以轻松实现。

消费者对品牌的期望值越来越高，他们希望得到个性化体验和跟自身需求更贴合的服务——从消费者反馈的非结构化文本评论数据中挖掘需求，了解他们的购物痛点和消费偏好，这是了解消费者并为其提供针对性服务再好不过的方法了。

——

Stratifyd客户体验战略分析高级副总裁Kurt Trauth

挖掘非结构化数据价值

埃森哲的研究表明，企业中有80%的数据都是非结构化的（文本、语音、图片、音视频等）。从技术角度上，非结构化数据比结构化数据更难标准化和理解。这意味着大部分业务见解都被锁定在难以处理的格式中，需要靠大量手工劳动才能理解其含义，或者借用传统分析工具也只能描述非常表层的现象，无法深入发现问题。

不过，随着人工智能（AI）和机器学习（ML）技术的进步，这些已不再是困扰企业的难题。敏捷AI驱动的数据分析工具赋予企业挖掘海量数据价值的能力，无需依赖大量IT资源，无需数据科学家支持，没有任何编程背景的技术小白也能轻松创建和训练AI模型，高效完成数据分析任务。

AI改善客户体验的5个应用实例

客户体验的未来将发生根本性改变。在AI技术的支持下，客户体验团队可以快速挖掘更多非结构化数据价值，在激烈的市场竞争中获得发展先机。

根据Gartner的最近的一项调查，40% 的受访者表示客户体验研究是促使企业采用AI最重要的原因，60%的受访者则表示已经部署了AI或ML技术。越来越多的企业看好AI的未来。

本《白皮书》为大家介绍了AI在业务实践中的5个核心应用实例，帮助客户体验团队抢先了解消费体验趋势，为企业创造更大价值。

1. 快速发现新兴问题

2. 深钻问题背后的成因

3. 自动识别异常趋势

4. 预测客户需求，预防客户流失

5. 利用AI模型自动识别潜在风险

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