顧客通過多種渠道制造大量數據，企業則熱衷于利用這些信息來實現更為個性化的體驗。

分析公司Gartner表示，高級分析會成為客戶服務的關鍵，但是大數據分析的采用目前僅局限于不到一成的企業。挑戰在于企業還在努力適應結構化數據，疲于根據自身的客戶關系管理(CRM)系統部署有效的分析框架，以及集成不同的內外部信息源。

然而，面對顧客通過數字技術參與而產生的快速變化的信息，企業需要及時作出反應。要想實時反應，使客戶感受到個體價值，企業只能通過高級分析來實現。

大數據為實現基于顧客個性的交互提供了可能，通過理解他們的態度，并對其他一些因素(如實時位置)進行分析以幫助實現多渠道服務環境中的個性化。

考慮個體行為

Aphrodite Brinsmead是分析公司Ovum的客戶關系高級分析師，她認為個性化和分析密不可分，并且在開發多渠道戰略時，企業需要考慮顧客的個體特性和行為。

他們應當回顧目前的行為，全網不同渠道的使用和用戶在不同渠道中的共同需求。在決定如何加入新渠道或連接新數據之前，了解趨勢是必不可少的。然后企業應該關注如何為顧客節省時間和精力，提高一次接觸解決率。他們應當努力在顧客轉換渠道的時候保留環境，使用分析法，將相關數據推送給顧客和代理商。

英國三大零售商之一樂購(Tesco)使用了Oracle的一套技術，包括它的客戶體驗產品，使公司成為了多渠道零售商。

找到顧客參與的偏好實踐和方式時個性化的關鍵，而數據分析就能夠解鎖這項技能并節省成本。Gartner表示，在各個渠道，包括網站，移動應用或客戶參與中心交互，都要有環境相關的知識。

根據Gartner，向雇員提供環境知識能夠減少供應商提供回答的時間，這樣能夠提高能力和滿意度。它也符合經濟利益，因為每一個準確的知識管理規則到位，公司就能減少25%甚至更多的客戶支持費用。
要注意將內容與客戶數據連接的方式，根據客戶偏好，客戶服務才能收到個性化信息。通過一般顧客歷程的信息和支持性問題，企業就能預測客戶的需求。

將客戶作為個體來了解，讓他們感受極致流暢的歷程，是提供良好客戶體驗的關鍵，Jamie Turner說道，他是Postcode Anywhere的地址管理首席技術官。他認為個性化客戶服務對于在數字經濟中的生存是必不可少的。

“服務就像保險一樣——當你需要它的時候，就已經十萬火急了。它不應當耗人心力，也不應復雜，而應該是一個無摩擦、無痛的過程。那些了解到這一點的企業就能夠長期存活。網上的忠誠度很低，所以你需要努力奮斗才能保住消費者。太多的企業現在還在專注于開拓新顧客，而忽視了已有客戶的情緒。”Turner說道。

在數據分析上的投資

然而，沒有分析上的投資，要實現有效的客戶服務或體驗個性化也不簡單。這是大家都想要的，但也很難做好。我們都喜歡那種知道自己習慣的酒吧，那個無需動嘴就知道你想要什么的角落商店。這就是個性化，但這很難實現規模化。

根據Turner的說法，好的分析能夠幫助企業變得更為主動，而無需根據顧客的期待做出反應。這對于我們來說非常重要，我們構建了一套技術來幫助我們理解和預測我們客戶的‘感受’。這樣我們就可能占得先機，走到顧客前面去。

他認為要開發能夠知悉客戶個體喜好與厭惡的更加智能的服務，大數據的角色非常重要：“大數據絕對是關鍵。它對于不同的人來說有著不同的意義，但是對于我來說大數據更像一種方法。它實質上就是要收集盡量多的數據，然后用機器學習這樣的技術來從噪音中篩選出重要的部分。而挑戰之一就在于實現實時反應，或者實時采取理想化的行動。”

他表示依賴通過大批量處理數據的出的洞察，這種一產生就已經過了有效期的“洞察”，早已不能滿足需求。

“人何以提供最好的服務?都是因為他們在不知不覺中處理了從行為中得到的大量暗示，并作出如何反應的即時判斷。將這一道理應用到技術上，能夠幫助我們提供真正自然和熱心支持的個性化服務，同時還能滿足顧客的需求。”Turner說道

尊重客戶的隱私

但是，數據越大，責任就越大。Ovum的Brinsmead認為最好的實踐意味著，分析但不入侵。“要謹慎使用客戶數據推送產品和促銷，否則就會容易失去客戶的信任。”她說。

Brinsmead認為，企業使用數據要明智，并且不斷創新，通過將全網站、社交渠道，社區型信息，移動應用和自動聊天等整合信息。客戶不想離開移動應用去社區或者聊天室取得技術幫助。

理解客戶在歷程的不同階段選擇的交互方式也是很重要的，這很簡單就能實現。需要在線支持來回答的問題都會是包含私人信息，并且復雜或緊急的需求。企業應當知道什么時候交互需要在線服務，并為客戶實現迅速連接。企業應當提前將顧客的網頁歷史或之前的問題這種環境提供給在線服務人員。

Brian Manusama是Gartner的一個調研主管，他表示使用大數據實現客戶服務的企業能夠為提供豐富、分析性、個性化的客戶服務，從而提高客戶滿意率。因此，這些企業通過可預測分析就能實現收益的增長，有利于企業的發展。在問題升級前避免問題，是減少支持費用和留住客戶的最明智方式。

“通過分析，企業能夠更好的理解客戶遇到的服務問題，做出行動來避免問題的發生，并在客戶向客戶服務求助之前解決問題。”Manusama表示。