当前我们正处于大数据时代，数据的产生速度飞快而且体量庞大，往往以TB或YB甚至是ZB来衡量。各种机构、个人都在不断地向外产生和发布结构化与非结构化的复杂数据，并进行数据交换。在人们当前最常用的数据来源渠道——互联网，每天的数据交换量极为惊人。同时，我们也处于客户时代，客户希望品牌能满足甚至超过他们对商品或服务的期望。因此，如何将大量的数据中获取的有效信息提炼并利用，提升购物体验让客户从中受益是一个值得讨论的话题。作为出海品牌，企业的获取客户数据的渠道主要集中在三个方面，一是电商平台如亚马逊、沃尔玛等；二是品牌自己的独立站；三是品牌社媒平台，如：Facebook、Twitter和Instagram。随着品牌的逐渐壮大，每天都有大量的用户留下他们的评价和反馈，除了文字，也可能通过图片或视频的形式传达。因此，很多数据是非结构化、分布式的，企业很难用传统处理数据的方法对大数据进行管理和控制。现在我们可以利用大数据分析方法建立预测模型、应用人工智能算法，做出明智的数据驱动决策，从而改善客户体验。这可以带来更有效的营销、客户个性化和新的创收机遇。偏好数据（Preference Data）是客户有意并主动与品牌共享的数据。这包括预算、购买意图、上下文数据、习惯和人口统计等信息。在当今竞争激烈的世界中，利用偏好数据是品牌区分自己并与客户建立忠诚度和信任的最佳方式之一。当客户愿意分享他们的数据，这是对企业的一种信任与期待。根据麦肯锡的调查报告指出，如果企业能够利用好偏好数据，能够获得多40%的利润。企业可以利用偏好数据来个性化客户体验，当企业获得客户的数据后，通过大数据分析能够将客户共享的所有数据组织成独特的个人画像，提供每个客户旅程的 360 度视图。最终，能够让每个客户都有个性化的客户体验，并满足不断变化的客户偏好。偏好数据的效果虽好，但如何从庞杂的客户数据中精准地捕捉到它们、进而采取相应的行动，仍是众多品牌、企业所面临的现实挑战。
- 借助品牌的独立站进行数据收集。每当我们打开一个网页，总会有cookies提示，询问我们是否允许共享自己的数据，当客户选择“允许投放客户感兴趣的广告”以后，我们便能在合法合规的情况下获得用户在网上留下的记录。企业应该明确告知获得客户的数据使用是为了改善他们的线上购物体验，这样获得使用许可的机会就更大，合理利用这些数据更好地服务于客户，形成一个良好的循环。
- 通过邮件或者短信。部分客户在网站浏览时愿意分享自己的邮箱或者电话号码以获得最新消息，品牌可以将短信、电子邮件作为与客户之间的互动渠道，邀请他们给予反馈、收集他们的偏好数据。这两个渠道虽然存在已久，但是在许多人的日常生活、工作中仍占有一席之地，所以能够帮助我们快速、精准地触及目标受众。
通过深度挖掘客户的偏好数据，企业可以获得更细微的客户洞察，用来及时准确地对品牌策略做出超越对手的更新改进。大数据和人工智能具有协同作用。人工智能需要大量数据来学习和改进决策过程，大数据分析利用人工智能进行更好的数据分析。在过去几年中，人工智能的能力和应用范围成倍增加，机器学习和自然语言处理能力也在不断增强，人工智能已经应用在各行各业，人工智能通过对数据进行学习、训练和分析，能够帮助企业实现情感分析或预测分析等高级分析功能，从而在海量数据中挖掘出有价值的信息。人工智能的核心是大规模模拟人类的思维、行为和学习方式，并具有实时学习和适应 PB 级非结构化数据的能力。重要的是，可以通过训练人工智能以适应不同的客户或垂直模型，确保生成的洞察力能够满足业务需求。人工智能从基本的文本分析、情绪分析转变为能够跨多个维度（如位置或产品）分析客户反馈以获得具体的、可操作的见解。
以下是利用人工智能应用在大数据分析的一些案例：
人工智能的加入能够消除品牌的歧义，过滤大量无用数据。比如品牌“Apple”，也可以指食物的苹果，这在筛选中是很容易造成混淆的。如果需要人工手动排除或标记不相关的数据将是非常庞大的任务，而品牌可以通过构建训练数据集，确认模型表现理想后就能部署AI模型以删除所有相似而不相关的提及。人工智能可以大量减少维护和清理数据库所需的手动时间，让团队将注意力集中在更有成效的业务活动上。
人工智能能够实现文本分析和情感分析。文本分析是分析非结构化文本、提取相关信息并将其转换为有用的商业智能的过程。情感分析用来确定词语或句子所表达的用户情感是积极的、消极的还是中性的程度。换句话说，文本分析研究单词的意思，包括语法和单词之间的关系。而情感分析可以深入了解词语或句子背后的情感。通过对文本分析，品牌可以辨识哪些主题是热门话题，哪些反馈和文本中提到的内容有关联，这样就能对消费者的互动迅速给予适当的回应或处理一些棘手事件。情感分析也可以应用于非文本反馈，例如视频、音频和图像，比如人工智能能够识别微笑，对包含微笑表情的人给你的情感分数比对挥舞拳头表情的人得分要高。
- 人工智能可以进行预测分析。人工智能可以识别数据类型，找到数据集之间可能的联系并评估已知的客户信息和行为，快速从海量信息中获得意想不到的有价值内容。有了这些信息，企业可以预测与客户互动的正确时机，未来市场的趋势等，帮助企业了解可能发生的情况，并提前做好应对措施，提前掌握风险，改善整体客户体验。
个性化数字营销。人工智能的加入能让大数据分析挖掘用户行为，找出数据中存在的隐藏模式，构建出精准全面的客户画像，了解客户偏好、客户习惯等信息，再对用户画像进行分类聚合，形成一个全面的客户群体。从而让营销人员能够预先进行个性化营销方案设计，来提升客户体验。
“知己知彼，百战百胜”-在商业丛林中，这句经典的兵家之道已有新解，竞争对手分析就是其中最典型的代表方法。企业通过了解行业内竞争对手的情况能够知道自身的优劣势，从而采取对应的措施。利用合适的软件捕捉竞争对手在网上留下的痕迹，把所有获取的数据集中到一个平台统一管理。不论是竞品在电商平台上的评论和反馈或是社交媒体上的对话，都能从中收集数据、提取见解，更全面地了解竞争对手，为下一步做出更好的决策。
人工智能应该成为品牌全渠道聆听策略的一部分，让品牌能够快速地、大规模地从大量非结构化数据中获得可操作的见解。根据Sprinklr的数据显示，采用人工智能的公司有可能将业务生产力提高 40%，在未来10年，通过人工智能就能将其现金流翻一番，利润率平均提高 8%-10%。在当今数字化时代的背景下，利用数据为客户创造更好的消费体验是一种明智的策略，品牌要将客户视为有感情的人而不是冷冰冰的数字，为客户创造个性化体验，满足甚至超过他们的期望以获得更好的客户体验和更高的客户忠诚度，才是品牌长期发展的重中之重。博鼎国际最新发布的跨境电商品牌营销服务SaaS新秀平台现在已经上线。CIS（Customer Insight System）、VOC（Voice of Customer）和MLS（Market Listening System）三大系统帮助跨境品牌在市场中找到精准目标人群，打造符合目标人群的品牌形象，有的放矢地进行广告投入；深入分析电商用户反馈，提升产品和服务能力；追踪行业趋势和品牌提及，巩固品牌力。1．How to Personalize the Customer Experience With the Help of Big Data, By Guest Post;2．Democratize AI: 4 DIY use cases you can build using Sprinklr AI Studio, By Hilal Chouman, February 16, 2022;3．How AI-powered insights can boost your omni-channel CX strategy ;4．Personalize customer experience: simple tactics to collect user data.
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