未來幾年，隨著互聯網、社交網絡以及移動技術的深入發展，大數據將繼續高速增長并進入深耕與落地時期。在后大數據時代，如何利用數據分析技術快速獲取真正的業務洞察力將成為企業制勝的關鍵。作為大數據的一個非常重要的組成部分，“客戶心聲大數據”與客戶需求相關，有效分析“客戶心聲大數據”將能幫助企業洞察客戶的真實需求，進而采取正確行動優化業務流程，提高客戶滿意度，提升業務能力。
“客戶心聲大數據”并非僅來自于社交媒體。事實上，對于大多數企業而言，大部分客戶心聲隱藏于客戶來電、電子郵件、網絡以及調查之中。“客戶心聲大數據”因此也同樣具有海量、渠道多樣化等特點。此外，調查發現“客戶心聲大數據”中有超過90%都是非結構化的，包括客戶語音、文本、網頁、圖像、視頻以及多媒體等不能用數字和符號標記的各種形式的信息。如何從這些繁雜、錯綜、無序的非結構化數據中挖掘客戶心聲已成為眾多企業進行客戶心聲分析的最大挑戰。凱捷管理顧問公司（Capgemini）在研究性著作《決定性因素：大數據與決策》（The Deciding Factor: Big Data & Decision Making）1顯示，40%的企業高層受訪者都表示難以利用和解析非結構化數據。
將非結構化數據轉化為結構化數據
將非結構化數據轉化為結構化數據需要使用高級數據分析工具。Verint的客戶心聲分析解決方案可以通過業務分類、業務梳理的方式將海量語音、文本數據進行結構化處理，通過找到客戶的焦點、客戶的共性發現問題以及客戶投訴的原因及焦點。Verint的客戶心聲分析解決方案，主要有三個組成部分。
第一個最主要的組成部分是語音分析引擎。語音分析引擎不同于一般的語音識別，它建立在海量的錄音識別的基礎之上，通過尋找業務之間的共性找到在企業與客戶交互過程中客戶最關注或者最核心的問題，進而幫助企業針對這些問題去做進一步的分析處理，洞察客戶的真實訴求。其次是文本分析引擎。文本分析引擎可以自動識別電子商務、Email、微博、微信等各種客戶接觸點上所產生的自然語言，深入挖掘和分析文本信息中蘊含的客戶情緒，并通過報表的形式將客戶情緒的分析結果呈現給企業決策者。最后是客戶反饋分析，通過企業級客戶反饋分析可以將來自不同渠道的零散、雜亂的客戶反饋信息整合在一個統一的報表里供企業使用。
建立協同統一的“客戶心聲大數據”分析平臺
海量、多樣化的“客戶心聲大數據”導致企業難以對來自不同渠道、雜亂無章的客戶反饋信息進行統一分析。另一方面，由于企業各部門所接觸的客戶信息獲取渠道不盡相同，所使用的挖掘客戶信息應用工具也多種多樣，因此導致企業各部門獲得的客戶心聲也大相徑庭，企業難以區分工作重點進而采取相應的行動，進而導致企業受到“無關聯傾聽”的困擾。凱捷管理顧問公司報告顯示表明56%的調查受訪者認為“組織孤島”是利用大數據進行有效決策的最大障礙。
因此，建立協同統一的“客戶心聲大數據”分析平臺有助于企業全面洞察客戶的真實“心聲”和訴求，真正為企業決策提供有用信息。在技術層面，企業可以應用能提供統一分析功能的解決方案。Verint的運營管理優化套件可以將來自不同渠道的數據協同處理，構建成一個統一的分析平臺，將所有分析結果呈現在統一界面上。企業可以在這個統一的界面上看到來自于語音分析客戶投訴抱怨的焦點在哪里，來自于文本分析當前媒體的熱點在哪里，提到最多的關注點在哪里，以及客戶的喜好心聲。同時，企業還需優化組織結構來解決各部門在客戶心聲數據分析上各自為政的問題。
目前，雖然距離大數據真正落地還有一段距離，但是語音分析、文本分析等“客戶心聲”分析技術在國內已經不是比較新的技術，在電信、金融、保險等各行業的企業都有成功實踐。在大數據時代，對企業而言，從海量非結構化數據中獲取全面、真實的“客戶心聲”洞察力是挑戰但更是機遇。借助有效的客戶心聲分析技術將有助于企業提高績效，提升競爭力并實現企業智能化管理。
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