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在互联时代，拥有一个大数据战略来收集、存储、组织和分析广泛客户数据的踪迹，对于及时开展个性化客户交互至关重要。幸运的是，通过采用正确的技术、基础设施和分析功能来全面释放这一数据的潜力，实现与互联客户的更深入交流，绝非空想。

以下这五种使用大数据分析的途径将能够帮助您提升互联客户体验：

1. 找到隐藏的大数据见解，更全面地了解客户。

在大数据的初期，从电子邮件和站点击收集到的见解帮助企业重塑了营销计划，启动了新的活动，并带来了更加个性化的体验。但所有这些优势通常采用产品推荐的形式完成。

现在，新的数据类型和更完善的工具、技术和分析功能，能够根据基于行为和事实的预测，发现更深入、更相关的客户见解。通过充分利用这些宝贵见解，市场营销活动能够从面向大客户细分市场宣讲，移向单一细分市场澳洲物业监测中心调查称：墨尔本的房价中位数在2012年前十个月仅上涨0.5%。　墨尔本是澳洲首府城市中租房空置率最高的。此外，提供极具针对性的相关消息和内容，准确满足联客户的期望。

2. 采用数据导向的战略，更有效地与客户进行交互。

数据导向并非简单地了解客户采购历史记录。它要求深入挖掘有关行为、兴趣和偏好的广泛输入。从中找到的关键点将能够推动客户最终完成购买。您如何、在何处、何时、提供什么信息，都基于在多个触点和时间段的大数据分析，而不是经验丰富的决策者的简单直觉和知识在豆瓣的品牌推广由豆瓣、品牌和代理公司三方共同讨论。

客户在此基础之上，无论是购买，通过移动设备购买还是在店内购买，都可以获得更出色、更加个性化的体验。凭借对企业中库存的全面可见性，零售商可以为其客户提供在任何地方、以其希望的任何方式进行购物的便捷性，并保证可以为其提供所需的产品。

在此基础之上，企业将可以显著提高客户参与度、满意度和长期品牌忠诚度。

3. 开发分析生态系统，连接不同类型的数据。

在当今充斥着全新和不同数据类型与海量数据的世界，零售商必须基于类型、数量、甚至使用方法，考虑正确的平台来存储数据。开发一种大数据战略和架构来支持分析生态系统显得至关重要。它应是一种完整、灵活的生态系统，可以随时提供数据并支持轻松进行浏览。

轻松访问广泛的数据使零售商能够有效地连接数据进行分析，而不用考虑数据存储在哪里或源自哪里。在此方面灵活性至关重要。在该生态系统的支持下，零售商可以快速浏览数据，发现新的见解，并推动快速实现价值（快速失败或成功）。零售商还可受益于运营系统，如集成市场营销应用等，快速采用新的见解开展运营，使营销团队能够从管理活动转向管理整个品牌的客户互动。

4. 将深入的数据见解应用于整个公司的联客户战略。

成为数据导向不只是市场营销。数据导向战略适用于公司的各个方面，包括采购、电子商务、财务、供应链和商店等。通过充分利用高级分析方法，销售人员可以推动建立以客户为中心的分类，改进定价和促销活动。跨渠道灵活执行选项提供了从任何地方购买、挑选或发运的能力，并能够进行优化以选择最佳的发货地点。

商店运营人员可以利用传感器数据和分析，以更好地了解客流量和店员配备要求。消息更灵通的技术型销售人员可提供更广泛、更及时的产品，以及近乎实时的库存信息。络安全和络持续得到监控，以及时响应任何潜在的威胁或问题，进而保护客户宝贵的个人数据。

5. 自由探索新能力和技术坚持不断创新

据Forrester调查，到2018年数码产品将占据或影响客户支出的60%。移动领域的增长继续推动创新，零售商正在开发全新、令人兴奋的功能。通过了解客户是否处于店内或其在店内的实际位置，提供实时、个性化的产品、推荐、消息、奖励和本地促销，现在已成为可能。零售商正在测试移动支付，并将忠诚度与移动体验关联在一起。

通过更深入地了解客户行为和偏好，零售商可以帮助引导客户完成其购买过程，并提供便捷、无缝的体验，满足联客户的期望。