如今，企业可以沿客户旅程的每一点收集数据。这些信息可能包括移动应用的使用、数字点击、社交媒体上的交互等，所有这些都有助于实现其所有者完全独特的数据指纹。然而，在不久前的某个时刻，一想到顾客分享信息，比如他们什么时候醒来，早餐吃什么，或者去哪里度假，至少可以说，这本来是一个奇怪的考虑。
客户的社会规范确实发生了变化，因此，期望值也有所提升。此博客将概述企业从 数据和分析 中可以从中获得五个好处的例子，这些好处在推动自身业务和客户取得积极成果的同时，仍然保持和促进最高水平的数据保护。
1. 积极性和预期需求：
组织面临越来越大的竞争压力，不仅要收购客户，还要了解客户的需求，以便能够优化客户体验并发展长期关系。通过共享数据并允许轻松的隐私使用，客户希望公司了解这些数据，形成相关的互动，并在所有接触点提供无缝体验。
因此，公司需要捕获并调和手机、电子邮件和地址等多个客户标识符，以识别单个客户 ID。 客户在与公司的互动中越来越多地使用多个渠道，因此必须将传统数据源和数字数据源汇集在一起，以了解客户的行为。此外，客户期望和公司需要提供与上下文相关的实时体验。
2. 降低风险和欺诈：
安全和欺诈分析旨在保护所有物理、财务和智力资产免受内部和外部威胁的滥用。高效的数据和分析能力将提供最佳的欺诈预防水平和整体组织安全：威慑需要机制，使公司能够快速检测潜在的欺诈活动并预测未来的活动，以及识别和跟踪犯罪人。
使用统计学、网络、路径和大数据方法进行预测欺诈倾向模型，从而导致警报，将确保实时威胁检测过程和自动警报和缓解触发的及时响应。数据管理以及高效和透明的欺诈事件报告将改进欺诈风险管理流程。
此外，跨企业数据的集成和关联可以提供跨业务、产品和交易各行欺诈的统一视图。 多类型分析和数据基础提供了更准确的欺诈趋势分析、预测和对未来欺诈审计和调查中漏洞的潜在工作方式和识别的预期。
3. 交付相关产品：
产品是任何组织的生命之血，通常是最大的投资公司。产品管理团队的职责是识别推动创新、新功能和服务战略路线图的趋势。
从第三方来源进行有效的数据整理，让个人公布他们的想法和意见，结合分析，将有助于公司在需求变化或新技术开发时保持竞争力，并有助于在产品需求之前预测市场对产品的需求。
4. 个性化与服务：
公司仍在为结构化数据而苦苦挣扎，需要做出极其积极的反应，以应对当今通过数字技术参与的客户所造成的波动。只有通过高级分析，才能做出实时反应，让客户感到个人价值。大数据通过了解客户的态度和考虑实时位置等因素，帮助在多渠道服务环境中实现个性化，为互动提供了基于客户个性的机会。
5. 优化和改善客户体验
运营管理不善可能导致并将导致无数代价高昂的问题，包括损害客户体验并最终损害品牌忠诚度的重大风险。在产品或服务生产中应用分析来设计、控制流程和优化业务运营，确保效率和效力，以满足客户的期望并实现卓越的运营。
可以部署先进的分析技术，以提高现场运营的生产率和效率，并根据业务需求和客户需求优化组织员工队伍。数据和分析的最佳利用还将确保通过对关键操作指标的端到端查看和测量，在持续的基础上不断进行改进。
例如，许多组织，库存是当前资产类别中最大的项目 - 库存过多或不足会直接影响公司的直接成本和盈利能力。数据和分析可以通过以最低成本提供不间断的生产、销售和/或客户服务级别来支持库存管理。使用数据和分析可以透明地了解当前和计划中的库存头寸，并深入了解库存的高度、组成和位置，并有助于确定库存战略和决策。客户期望获得相关、无缝的体验，公司无论在哪里参与，都能了解他们。
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