想要在市场上获得真正的竞争优势的公司必须把客户体验放在首位，但要做到这一点，你需要数据科学。今天的客户比以往任何时候都更有力量。在做出购买决定时，云计算和大数据的区别，他们似乎有无限的选择和信息。因此，抓住每一个选择投资你的客户是至关重要的。客户成功源于这种留住客户的需要。我为150多家公司提供了技术解决方案，并看到了杂乱无章的数据对其战略的影响。你可能认为你的客户成功很顺利，但我想挑战一下。没有数据科学，你的客户成功就注定了。以下是如果不将数据科学加入其中，客户成功的三种方式。什么是数据科学？Data Jobs将数据科学定义为"数据推理、算法开发和技术的多学科混合体，以解决分析上复杂的问题。"公司收集了大量的数据，但其中很大一部分经常被闲置。数据科学利用这些信息宝库，以系统的方式提取商业价值。错误1：没有数据你就是在黑暗中拍摄客户成功的核心原则之一是定义捕捉风险和机遇的规则。例如，如果客户创建了一个支持票证，并且该票证的有效期超过30天，那么他们将被标记为"有风险"或"不健康"——可能是因为支持票证中提出的问题尚未解决。不过，这种做法有一个问题。虽然我们可能认为我们知道是什么驱动了客户行为，但我们不知道它是否在统计上准确。让我分享一个个人的例子。我的一个客户有一个总体上看起来不错的罚单创建方法，他们考虑了罚单的持续时间、严重程度以及一个案件是否已经开放了30天或更长时间。但他们和大多数公司一样，结合了以往的经验和轶事猜测（而非数据），制定了这些门槛值。经过进一步分析，我们发现最大的指标是缺乏支持票。没有寻求帮助的客户是最有可能流失的客户。所以，在这种情况下，他们的假设是有缺陷的，我在我的职业生涯中见过很多这样的案例。如果没有数据科学，淘客大玩家，大数据查询，我们在商业中所做的假设往往与发生的结果不符。错误2：没有数据，你就不能优先考虑正确的事情我发现这种情况通常发生在进行了一些基本的内部相关性分析的客户中。除非你有一个分析数据科学团队在客户成功用例方面有丰富的工作经验，否则你的公司就有更高的风险错过这一点。如果你不能从数据科学的角度来看待问题，事情可能会出问题。你的团队要么变得不知所措，要么效率低下，要么两者兼而有之。重要的是要了解，云上，即使在同一组客户中，也可能存在多层洞察。黑匣子和线性回归模型适用于潜在客户评分和排名营销延伸，淘客返利，但在客户成功用例中无法执行。这是因为每个售后洞察都是多变量的，这意味着它有多个层次和因素。例如，假设您有一个客户的采用率只有25%。这通常是一个很差的分数，但它在很大程度上取决于周围的环境。客户是大公司还是小公司？不同用户角色的行为如何变化？客户的行业呢？了解这些问题的答案将有助于您确定未来解决采用风险的方式的优先级。错误3：没有数据你就失去了全局开始任何一个没有结果的项目，注定会做得过火或完全失去目标。你的客户成功战略需要引导每个客户达到他们期望的结果。如果没有这个范例，你会发现自己在忙着收集任何你能得到的信息来解释客户在购买你的产品或服务时是如何处于风险之中或是错过了他们想要的结果。当客户被贴上风险标签时，这种情况经常出现在"红色代码"会议上。人们争先恐后地想弄清楚到底发生了什么，这对客户意味着什么。不使用数据科学的公司在这方面处于严重的劣势。对他们来说，要确定影响客户风险状态的基于上下文的因素将更加困难。接下来的讨论更加困难，需要付出更多的努力才能弄清问题的真相。当涉及到将客户体验的不同上下文方面与客户的结果进行协调时，数据科学是一种非常宝贵的资源。总之…顾客的成功是如何改变顾客体验的。公司可以通过在其核心CS战略中加入数据科学来继续改善其客户结果。没有数据科学，你的公司在没有目标的情况下向前发展，在黑暗中摸索前进。数据科学就是手电筒，为他们提供了有目的、有信心地朝着正确的方向前进所需的光。查看这篇文章，了解更多关于在公司中为数据科学立案的信息和往常一样，我很高兴与其他数据爱好者交谈！而且，如果您是客户成功的CSM、管理员或执行官，我很乐意与您谈谈如何将数据科学纳入您的战略。如果您有任何问题或想了解更多有关Gainsight提供的数据科学服务的信息，我鼓励您联系scummings@gainsight.com。