现在无论在哪个国家，当我们整理来自在线零售商和品牌的移动端商务数据时发现，通过移动设备进行的购买和交易正在不断增加。

这并不奇怪，因为这是智能手机使用方式的逻辑延伸。移动设备影响我们生活的方式，它描绘了未来移动使用的积极图景。这就是为什么零售商越来越多地将目光投向电子商务App应用程序开发并投入大量资源的原因。这是一张可能增加销售和客户体验的黄金门票。

借助大数据技术，处理、组织和管理不断增长的海量数据变得轻而易举。它可以帮助全渠道零售商通过实时分析客户行为并立即解决问题来保持对新一代客户的关注。这反过来又使客户更快乐，他们的购买毫不费力。

亚马逊、阿里巴巴、沃尔玛、Netflix 等大型零售业者将技术作为其在线商店的核心，以重新设计服务、个性化优惠并增加渠道以永久满足客户。此外，这有助于他们评估营销活动策略并获得竞争优势。

让我们看看挖掘客户数据如何帮助改善客户体验

简化复杂的旅程

在目前的情况下，零售商面临着最大的障碍，即来自不同类型设备的大量和多样化的数据，这些数据难以链接、关联和解释。这一挑战迫使零售商适应大数据的路径，以在微观层面上跟踪整个客户的旅程，这甚至是乔从未意识到的普通人。

在分析了客户跨设备的行为后，他们被分组到不同的细分中，以便以更好的方式定位受众。在假日活动中，这种分类具有很大的价值，可以吸引现有广告系列的注意力并吸引新的眼球。实时监控和预测分析有助于了解每个客户从进入到出口的旅程，并揭示干扰客户体验的潜在差距，从而有助于规划未来的产品。

通过动态定价取悦客户

客户从不支持歧视，但在定价过程中利用歧视是有效的。随着网络营销的日益普及，动态定价已成为一种新现象。基于此，产品的价格根据位置，产品类型，一年中的时间和市场需求动态变化，以最大化卖方的利润并吸引最大的客户注意力份额。

背后的原因是客户倾向于从以最优惠价格提供产品的零售商那里购物。当使用动态定价工具的卖家以具有竞争力的价格提供产品时，客户将在那里。定价方案策略会显著影响客户购买时满意度的重要性。亚马逊采用确切的策略，其中产品价格每天、每周或每月变化 5%、10% 和 15%。

提供个性化的优惠和建议

这就是客户过去的购买，浏览行为和市场趋势组合的重要性，在线供应商利用这些趋势从数据中获取丰富的见解。自动数据分析发明了一个推荐系统，客户可以在其中收到他们想要的产品的定制消息或电子邮件。推荐引擎中内置了不同的算法，可帮助零售商在客户使用的每台设备上推荐几乎最适合客户需求的算法，从而使双方受益。

除了推荐外，折扣、优惠券或额外的现金返还消息还会根据客户的购买历史和浏览模式发送给客户。它可以重复访问并刺激冲动购物。通过个性化的优惠和定制推荐，客户会感觉到零售商对迎合个人喜好和需求表现出兴趣。此外，希望他们轻松获得自己喜欢的产品并以最优惠的价格购买，这反过来又使零售商成为他们的最爱。

永远不要用标签让客户不高兴

一旦客户看到他们最喜欢的产品添加到购物车中或他们只想购买的产品缺货，他们的精神就会受到抑制。通过数据分析，缺货的噩梦将飞走，因为它有助于智能库存管理。

电子商务可以无缝管理适当水平的库存，其中保持足够的库存不是基于猜谜游戏，而是基于客户的搜索和购买信息。这些数据有助于提前预测客户的需求，以便优化货架空间和最佳折扣，以提高底线。

从内到外了解品牌的产品

只有客户反馈之外，没有什么是强大的武器，它可以展开可操作的见解，以了解客户对品牌优惠的反应及其提供的体验。同样，品牌无法在个人层面上评估客户的反馈，这是数据分析可以拯救的地方。
通过对评论和评级的情绪分析，将审查不同格式的评论并存储数据组合。通过机器学习和文本分析，将正面和负面类别的评论分开，以获得有意义的见解，说明哪些接触点让客户满意，哪些接触点让他们烟消云散。根据他们的反馈改善客户服务，使品牌更接近客户，赢得他们的支持并建立持久的关系。

对负面评论格外小心并加倍迅速地处理它们，确保客户品牌将其视为重要资产并重视它们。保持高度警惕，永不入睡！

结语

零售市场已成为一个加速发展的市场，寻求积极主动的方法，以创新的方式从巨大的数据源中提取价值。为了在整个购买过程中取悦客户，深入了解客户的数据至关重要。

不依赖客户的数据意味着，检查客户的脉搏并掌握客户体验是不可能的。这表明您的企业正处于分崩离析的边缘。这是一个客户体验的时代，零售业站在客户成功的支柱上。不敢忽视它，否则你掌舵的风险被忽视。

利用客户的数据进行销售，无论客户使用什么设备，都能提供无与伦比的体验的服务或产品，从而获得可衡量的转化、销售和收入。通过在包含大数据的客户体验图表上获得高分来保持高水平飙升。