您已经收集了客户数据，现在呢？

在过去几年中，数字技术已经完全民主化，产生了大量与客户行为相关的数据，从偏好到兴趣和情绪。

由于 COVID-19 大流行，客户不再使用他们传统上用于购买的相同渠道，这加速了企业从他们收集的信息中更有效地获取可操作情报的需求。

企业希望应用人工智能、机器学习和自然语言处理等技术来更好地了解客户模式并做出预测，从而实现更加个性化的体验，但组织不善、非结构化的数据阻碍了他们的发展。

部署需要提供个性化体验的数字参与系统——在线商店、聊天机器人、移动应用——如果没有有效的数据分析，将导致糟糕的数字体验。

在有效使用数据分析方面面临挑战的营销人员和其他业务用户需要提出三个问题。 1.如何加速？ 2. 我如何自动化？ 3. 如何降低每次洞察的成本？

当企业希望变得更加数据驱动时，请牢记以下四个关键最佳实践：

1）速度至关重要

七到十年前，在数字技术变得如此多产之前，企业可能需要几年的互动和购买历史才能完全了解客户的购买行为。

今天，分析客户购买行为的一分钟历史可能会改变您对他们购买模式的理解。 公司需要以闪电般的速度开发和部署数据分析和智能记录系统。 这将使您的企业减少获得洞察的时间，同时优化每次洞察的成本。

2）我们没有技术问题

今天，当谈到可视化和解释业务信息时，没有人可以声称技术是一个问题。

Hadoop、MongoDB、Spark、Snowflake 等技术以及 Tableau、Looker、Microsoft PowerBI、TensorFlow、机器学习算法和更复杂的云数据分析等可视化工具不断涌现。

技术、系统和计算能力可大规模使用。 阻碍公司有效使用其中许多技术的部分原因是他们对遗留系统的投资，部分原因是在不需要信息的孤岛中拥有信息，并且缺乏现代化的战略。

组织需要集中用于分发和分析消费的上下文信息。

3）需要打破数据孤岛

许多营销组织和其他业务用户正在投资数据湖和集中式数据仓库，以存储来自多个不同来源的信息。 尽管这些是由企业赞助的，但它们仍然以 IT 为中心。

使用以 IT 为中心的方法，必然会出现孤岛。 对于零售商来说，这意味着实体店没有与全渠道通信，供应链也没有与库存管理通信——以及两者之间的每一种可能的组合——造成信息消费的滞后。

这就是数据网格架构有望实现的地方——以集中式平台无法实现的方式大规模分发数据，并提供业务洞察力和自动化决策。

数据网格使业务组能够灵活地查看信息并做出决策。 数据网格是一种使组织能够利用多种不同数据源的方法，打破有时面临信息湖的孤岛。

4) IT 和业务团队需要更紧密的协作

多年前，CIO 围绕数据分析、客户成功和业务分析计划做出了大部分决策。 今天，整个企业的最高管理层和关键利益相关者都深度参与，这往往会导致摩擦和孤岛。

IT 部门在标准化工具、技术和基础设施方面仍然发挥着重要作用。 但由于围绕数据的消费模式和要求不同，营销组织和其他业务用户需要与 IT 合作，以了解他们如何更有效地合作以利用他们的信息。

营销组织在从信息中获取洞察力方面取得了很大进展，尤其是在客户成功领域。 但是，如何访问它、如何自动化以及如何优化每个洞察的成本等问题仍然需要回答，才能成功地向前发展。

挑战绝非易事。 但潜在的回报，以数据驱动的体验形式，让客户满意，更高的效率和自动化，令人兴奋。

Radhakrishnan Rajagopalan 是 Mindtree 的全球客户成功主管，Mindtree 是一家领先的数字化转型和技术服务公司。