我们该如何利用数据分析为客户带来最独特的体验?

Many firms do not regularly reach out to their clients to get insights that will help deliver greater value.

新兴的数据分析革命为专业会计人员带来了许多便利,然而要充分利用数据分析为企业带来更多益处则要求企业对其组织架构进行调整,并且从思维方式上进行转变

新兴的数据分析革命为专业会计人员带来了许多便利,然而要充分利用数据分析为企业带来更多益处则要求企业对其组织架构进行调整,并且从思维方式上进行转变。

财务顾问兼未来学家Emily Verstege博士表示,数据分析看起来似乎是一个让人望而却步的领域,但如果企业在引入该技术前已经有了缜密的战略性应用策略,那么它所带来的好处远大于可能存在的问题。

Verstege说道:“真正的问题不在于缺少数据。毕竟,有2,100万澳大利亚人拥有智能手机,并且他们通常还有许多其他联网设备。现在,几乎所有企业都要面对海量原始数据。”

 “真正的问题在于缺少专业洞察。许多澳大利亚企业忙于处理客户要求他们完成的工作,却没有时间从这些可用数据中挖掘更高的价值。”

如何收集相关数据

许多澳大利亚中小企业面临的一个问题就是如何处理过时的系统,这样的系统已经无法帮助企业收集与业务相关且具有重要意义的数据。通常情况下,系统内的数据都是分开存放的,例如客户的业务记录是独立于业务开发或营销相关的数据库之外的。当系统被这样划分后,就无法全面了解业务中最重要的部分——客户。

Verstege表示:“在我印象中,会计师都非常擅于分析。不过,会计师给到客户的专业洞察却通常未能运用到他们自己的业务中,原因就在于被分开的数据库以及繁忙的企业业务。”

 “更重要的是,许多企业并不会定期去回访客户,从而获取可帮助其实现更大价值的专业洞察。深入细致地了解客户对企业所提供产品或服务的体验,这应当是每家企业从现在开始都要投入更多精力去做的事情。”

她指出,根据Watermark Consulting在2015年的调查研究显示,能够提供独特客户体验的企业取得的业绩表现要优于市场平均值,其整体收益比标准普尔指数(S&P Index)高出35个基点。相比之下,未将客户体验放在第一位的企业,其收益相比整个市场的平均水平要落后45个基点。

会计和人工智能

Verstege博士认为广义上的专业服务行业,尤其是会计服务行业,一直对分析学和人工智能持谨慎态度。然而,在过去的几年中,她却感受到了会计行业对分析学和人工智能在态度上的切实转变。她说:“原本畏惧的态度开始转变为谨慎乐观,甚至有一点兴奋。”

 “目前有一种看法,认为这对于专业会计人员来说是一个必须把握的机会,来帮助他们摆脱程序性、交易性和重复性工作,从而借助唯有人类才具有的洞察力、战略思维和同理心,去真正创造价值。”

尽管取得了这些进步,但她提醒说,不要在没有合理规划的情况下冒然进入分析领域。仅仅为了紧跟时代潮流而购买一套分析平台或软件包,不仅会适得其反,还会浪费大量资金。

 “如果企业希望能顺利地过渡到新技术的使用中去,就必须明确该技术将会对企业带来益处。如果使用新技术并不能给客户带来任何利益,甚至使企业生存更加困难,那就最好放弃。因为企业所做的一切必须回归本源,即客户关系。”

会计师成为受信任的顾问

 “大约20年前,David Maister写下了《受信任的顾问》(The Trusted Advisor)这本极为重要的书。他在书中表示,最成功的客户关系其实是优质体验不断累积的结果。如今,客户体验的重要性丝毫未减。”

Verstege表示,唯一的新变化可能就是,客户希望获得“更为人性化”的体验。业内领先的企业会避免提供低价值的商品化服务,并与客户建立新的合作关系,以产生更持久影响。

与客户建立真正的合作关系可以为公司和客户双方提供价值。

创建更全面的客户画像

Dr Emily Verstege.

Verstege发现在许多案例中缺少的一项关键因素就是全面的客户数据集。这种数据集应当呈现出过去、当前和潜在客户完整而细致的画像。

理想的情况下,企业应该系统收集、定期更新客户数据集,并且在企业内部实现共享。若能加以有效利用和开发这些数据,则可以提升业绩表现并优化现有产品,促进与客户的合作关系。

该客户数据集应当包括可量化度量的数据,还应收集有关客户发展的历史或信息,以及他们所面临的问题。

她强调说:“要想获得并维持竞争优势,就必须专注于客户体验。”

 “我们能真正为客户解决哪些问题?我们如何通过这些解决方案为客户创造价值?”

 “真正的价值在于数据分析之外的专业洞察、战略思考以及同理心。对于专业服务行业来说,客户期望获得独特的体验,如果他们获得了这种体验,则有助于建立高效而持久的合作关系。”

数据分析的六个关键技巧

  • 了解哪些数据对于企业最为重要
  • 确保数据可以在企业的不同系统之间共享
  • 深入了解客户,获取可帮助实现更大价值的专业洞察
  • 思考如何将分析软件与企业的战略发展方向相结合
  • 除能够量化度量的数据外,建立收集客户信息的机制
  • 牢记关键并非数据本身,而是数据中能够挖掘的专业洞察未来将无可限量。


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