斯圖飛騰Stratifyd CEO:如何在數(shù)字化時(shí)代講好故事

本文由 斯圖飛騰(Stratifyd Inc)創(chuàng)始人& CEO 汪曉宇(Derek Wang)所寫(xiě),受福布斯技術(shù)委員會(huì)(Forbes Technology Council)邀約,原文發(fā)布在:https://www.forbes.com/。

圍爐夜話談古今,思前想后憶少年。幾個(gè)世紀(jì)以來(lái),我們的先人都有一個(gè)習(xí)慣,喜歡圍坐在爐火邊,與家人促膝長(zhǎng)談,分享自己的所思所感。無(wú)論是講述狩獵經(jīng)驗(yàn),還是采摘技術(shù),還是近期的不幸經(jīng)歷,所有的故事源頭都植根于一樣?xùn)|西——那就是數(shù)據(jù)。

在業(yè)務(wù)運(yùn)作過(guò)程中,數(shù)據(jù)扮演的角色已經(jīng)不單單是輔助性質(zhì)這么簡(jiǎn)單了,數(shù)據(jù)已經(jīng)成為支撐業(yè)務(wù)決策的決定性因素。如果您的客戶對(duì)產(chǎn)品或服務(wù)不滿意,您可以用數(shù)據(jù)來(lái)查明原因并嘗試解決問(wèn)題。如果您發(fā)現(xiàn)客戶流失率下降了,可以用數(shù)據(jù)把促成成功的關(guān)鍵點(diǎn)串聯(lián)起來(lái),并將成功經(jīng)驗(yàn)廣泛復(fù)用于其他業(yè)務(wù)領(lǐng)域。

我們用可視化面板勾勒用戶畫(huà)像,用圖表繪制上升、下降趨勢(shì)。這些分析結(jié)果的背后都是基于數(shù)據(jù)的強(qiáng)大支撐,換句話說(shuō),是數(shù)據(jù)讓我們講出如此動(dòng)人的故事,數(shù)據(jù)讓我們成為講故事的好手。

斯圖飛騰Stratifyd CEO:如何在數(shù)字化時(shí)代講好故事

在大數(shù)據(jù)時(shí)代,數(shù)據(jù)不僅僅是信息的簡(jiǎn)單記錄和留存,更是蘊(yùn)藏著巨大商業(yè)價(jià)值的“寶藏”。賦予業(yè)務(wù)人員挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值的能力,洞察數(shù)據(jù)背后隱藏的故事場(chǎng)景已經(jīng)成為許多企業(yè)的“致勝秘笈”。大部分公司想要獲取某種場(chǎng)景的完整畫(huà)像需要匯集多方資源,利用人工智能(AI)提取全渠道數(shù)據(jù)。電信公司可能會(huì)大量依靠調(diào)研問(wèn)卷、客戶投訴和運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)來(lái)幫助他們識(shí)別痛點(diǎn)并改善用戶體驗(yàn),而汽車制造商可能會(huì)尋求社交媒體、外部用戶論壇和博客來(lái)幫助他們了解與產(chǎn)品質(zhì)量相關(guān)的問(wèn)題,以及用戶對(duì)品牌的總體認(rèn)知。

一旦掌握了這些數(shù)據(jù),接下來(lái)怎么做就要看相關(guān)業(yè)務(wù)人員(市場(chǎng)營(yíng)銷或客戶服務(wù)經(jīng)理)的決策了。例如,全球經(jīng)濟(jì)下行的壓力可能會(huì)迫使大型銀行為儲(chǔ)蓄賬戶降息,利率降低后客戶的真實(shí)反應(yīng)是怎么樣的,這些銀行工作人員無(wú)從得知。這種情況下,銀行需要實(shí)時(shí)監(jiān)控客戶從多個(gè)渠道發(fā)出的反饋,包括與客戶服務(wù)代表的在線聊天記錄、收到的電子郵件和在線評(píng)論等。掌握這些數(shù)據(jù)后,銀行可以更新網(wǎng)站內(nèi)容和呼叫中心話術(shù),同時(shí)還可以決定對(duì)哪些人群采取更加個(gè)性化的服務(wù)措施。

采取措施的核心是基于對(duì)數(shù)據(jù)的洞察,在這種經(jīng)濟(jì)環(huán)境下,需要借助科技的力量把抽象的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)述為形象的故事。在意識(shí)到客戶的反饋需求后,銀行可以盡快采取補(bǔ)救措施,了解降息舉措為客戶造成的影響,主動(dòng)跟客戶解釋原因,征得客戶的理解,這樣更有利于增加客戶粘性,將損失降至最低。

類似的場(chǎng)景幾乎每天都在各個(gè)行業(yè)中發(fā)生。研究發(fā)現(xiàn),那些將人類的自然能力與人工智能完美結(jié)合的企業(yè)可以更快速、更精準(zhǔn)地發(fā)現(xiàn)未知、理解問(wèn)題,講述大數(shù)據(jù)背后的真實(shí)故事。

斯圖飛騰Stratifyd CEO:如何在數(shù)字化時(shí)代講好故事

情感的預(yù)測(cè)分析。通常,判斷客戶的反饋信息是正面積極的還是負(fù)面消極的需要借助人力去手工篩查、歸類,但是Stratifyd的預(yù)測(cè)分析模型可以讓這些操作自動(dòng)化,僅需短短幾分鐘時(shí)間即可對(duì)整個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類,可以節(jié)省數(shù)據(jù)分析師數(shù)周的時(shí)間。通過(guò)自動(dòng)化情感分析引擎,企業(yè)可以對(duì)全渠道數(shù)據(jù)獲得全局洞察,全方位了解客戶的投訴建議、情感傾向,幫助企業(yè)及時(shí)采取措施解決客戶痛點(diǎn),提升客戶忠誠(chéng)度。

例如,客戶在登錄銀行客戶端App的時(shí)候遇到困難,可能會(huì)留下數(shù)千條負(fù)面評(píng)論。在分析這些評(píng)論之前銀行并未意識(shí)到客戶不滿的根本原因,而借助Stratifyd增強(qiáng)智能平臺(tái)分析了這些評(píng)論之后真相很快就浮出水面了,原來(lái)導(dǎo)致客戶體驗(yàn)下降的根本原因是銀行App的指紋識(shí)別功能有問(wèn)題,找出問(wèn)題歸因后銀行產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)立即著手修復(fù)此功能,客戶的滿意度得到提升,留存率也大大增加。

同理,收集并分析客服中心的通話數(shù)據(jù)有利于提升運(yùn)營(yíng)效率,優(yōu)化客服質(zhì)量。企業(yè)經(jīng)常采用發(fā)問(wèn)卷的形式收集客戶反饋,評(píng)估客戶滿意度,但是問(wèn)卷響應(yīng)率往往差強(qiáng)人意。這個(gè)時(shí)候,將分析焦點(diǎn)集中在客戶的呼入電話和與客服人員的通話記錄就顯得尤為重要了。了解諸如首次聯(lián)系解決率和平均處理時(shí)間之類的指標(biāo)可以更好地優(yōu)化網(wǎng)站導(dǎo)航欄,對(duì)客戶常見(jiàn)問(wèn)題解答重新排序以改進(jìn)自助問(wèn)答服務(wù),這樣客戶的滿意度得到提升,投訴電話自然也就少了。

向人工智能和自動(dòng)化流程轉(zhuǎn)變并非難事。借助數(shù)據(jù)中臺(tái)打通業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)之間相對(duì)封閉的數(shù)據(jù)孤島,利用來(lái)自公開(kāi)數(shù)據(jù)源、第三方數(shù)據(jù)源或自定義的企業(yè)應(yīng)用程序數(shù)據(jù)來(lái)獲得全新的業(yè)務(wù)見(jiàn)解。還有一種解決方案就是全面整合結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),獲得更豐富的全局洞察。

當(dāng)然,這些都是人類的自然能力使然。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的商業(yè)智能只不過(guò)是將人類的創(chuàng)造力、求知欲與探索欲點(diǎn)燃罷了。縱觀歷史,人們以及他們所講的故事已經(jīng)決定了未來(lái)的走向,今天亦是如此。如今,我們擁有比以往任何時(shí)候都快的數(shù)據(jù)訪問(wèn)、分析以及可視化呈現(xiàn)能力,如果我們用古人講故事的方法來(lái)解說(shuō)數(shù)據(jù)背后的業(yè)務(wù)洞察,相信在不遠(yuǎn)的將來(lái)我們將共同見(jiàn)證人類對(duì)于商業(yè)模式顛覆性的改變。

原文地址:https://www.forbes.com/sites/forbestechcouncil/2020/06/04/corporate-storytelling-in-the-age-of-data

關(guān)于斯圖飛騰(Stratifyd Inc)

斯圖飛騰(Stratifyd Inc)總部位于美國(guó)南部金融重鎮(zhèn)夏洛特,是全球領(lǐng)先的人工智能(AI)數(shù)據(jù)分析服務(wù)提供商。公司有強(qiáng)大的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)語(yǔ)義分析能力,致力于推進(jìn)AI在企業(yè)數(shù)據(jù)分析以及商業(yè)智能領(lǐng)域的進(jìn)步。Stratifyd人工智能平臺(tái)通過(guò)整合多個(gè)數(shù)據(jù)源的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),深入洞察消費(fèi)者反饋信息背后的故事場(chǎng)景,幫助企業(yè)提升客戶體驗(yàn),實(shí)現(xiàn)高效獲客與轉(zhuǎn)化留存。

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2020-06-17
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