2023年业务转型趋势将推动创新

通过规划和准备2023年的业务转型趋势来取得成功，如下：

企业的成功取决于其工作效率（内部维度）和满足客户需求的程度（外部维度）。无论行业或规模如何，领导团队都必须在2023年关注这些关键领域，因为通过数据分析和增强客户体验的数字优势将占据中心位置。

这两个维度相辅相成，促进了公司和行业层面的增长，尽管来年预计会出现经济波动和政治不确定性，但最大限度地使用数据分析可确保企业继续蓬勃发展。这反过来又创造了不可否认的竞争优势——客户体验是73%消费者的决定性因素。

那么，企业领导者如何利用数据分析来提升来年的客户体验呢？

2023年数据分析趋势

数据驱动的公司正在赶走非数据驱动的公司，因为它们可以提供全新的价值主张。例如，ChatGPT和Dall-E的深度学习模型分别使用AI来自动化会话聊天机器人和数字图像生成。这些进步始于战略行动，以成为数据驱动和最大化分析。

数据驱动的公司正在投资于以下转型。

随着消费者隐私和同意被优先考虑以防止数据利用，数据分析将发生变化。到2024年年中，将实施两项重大变化：谷歌将不再支持Chrome上的第三方cookie，欧盟将延长其GDPR立法。这实质上将禁止第三方 cookie并需要有意识的同意。

公司将实施先进的技术堆栈来收集通知战略的客户数据。他们还将探索拓宽收集数据方式的工具，使他们能够全面深入地了解客户。例如，使用运动和时间信号来跟踪应用程序和网站的使用情况，以显示用户的旅程。这可以深入了解内容是如何被消费的，更重要的是，消费停止的地方。

领导者将受益于市场上已有的数据分析产品；这些产品使数据分析变得易于访问，而不仅仅是专家，从而实现了广泛采用。

过去几年不乏不确定性，而且不太可能稳定下来。因此，企业需要具备适应颠覆性变化的敏捷性。为了实现这一点，公司将改变他们使用数据分析的方式。基于对过去数据的收集和分析来衡量以前的成功，数据分析现在可以用来预测意外情况。

领导者将有意识地转向：

通过数据驱动的对需要应对的挑战的预测以及数据驱动的关于如何应对这些挑战的决策，企业更有可能在不确定时期生存和繁荣。

随着技术的进步，很多数据分析过程都可以为我们完成。这种可访问性是由人工智能和机器学习的使用驱动的。

利用分析的高级工具正在成为主流。例如，Dall-E拥有超过150万用户，每天使用其人工智能和机器学习功能生成200万张数字图像。另一个例子是ChatGPT，它在发布几天后就有超过100万用户询问聊天机器人问题并收到知情和对话的回复。

虽然新工具并不完美并且会继续经历开发阶段，但使用它们的公司比不使用它们的公司行动得更快。早期采用者从尖端技术中获益最多。

技术发展也在影响客户体验。全球化和数字化意味着消费者有更多选择。使这种竞争环境更加复杂的是经济和金融的不稳定，导致消费者对花钱的地方持谨慎态度。

为了获得竞争优势，企业必须提供高质量的客户体验。公司如何打造卓越的客户体验？

优化购买体验将成为重中之重，因为人们需要身临其境的全渠道和自助服务体验。

公司将集中精力利用数字化来提升客户体验。6th Street的实体店就是一个例子；他们提供交互式数字选择和虚拟试穿功能以及产品的物理测试和试穿。这种数字体验通过消除典型的症结点（例如长队和有限的库存）补充了面对面的购买流程，同时提供了数字购物的便利性和可访问性。

以行为为导向的营销将取代基于人口统计的营销。这是因为具有预定义假设的粗略人口统计类别充其量可能是有限的，更糟糕的是，完全不准确。

领导者将利用企业已有的数据分析来优化和个性化客户体验。将解释有关潜在客户行为的数据，以了解购买信号和将在给定时间点引起他们共鸣的消息。他们的行为让企业更深入地了解他们的需求。

82%的消费者想要更多人际互动这一事实表明潜在客户更喜欢个性化体验。客户对过度自动化和聊天机器人的激增感到沮丧，导致客户群失望。事实上，72%的人认为聊天机器人是在浪费时间。

公司将通过专门构建的人工智能解决方案过渡到数字接触点的人性化，在这个解决方案中，化身会与客户讨论他们的问题。这将建立在不断发展的常见问题和症结点知识库的基础上。在此期间，领导者将采用自动化和人工客户服务的平衡组合，实时响应查询并重新定向到人员以进行更复杂的查询。

2023年，创新将集中在两个关键领域——数据分析和客户体验。数据分析通过透明度、提前预测和准备变化以及让整个公司专注于实现业务目标来释放机会来提高信任。当利用数字技术时，客户体验是一种竞争优势；营销是由行为信号引导的，人们被视为人，而不是数字。

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