創(chuàng)建客戶(hù)的完整視圖，并通過(guò)最佳渠道實(shí)時(shí)互動(dòng)。

當(dāng)今在商業(yè)領(lǐng)域的競(jìng)爭(zhēng)就是了解你的客戶(hù)。消費(fèi)者期待個(gè)性化的服務(wù)和令人滿(mǎn)意的體驗(yàn)，而與他們互動(dòng)品牌無(wú)關(guān)的東西都可能導(dǎo)致客戶(hù)選擇其他品牌。

各行業(yè)的許多組織都在努力獲取他們所需的客戶(hù)數(shù)據(jù)，以便在所有與客戶(hù)的接觸中提供個(gè)性化的和情景的體驗(yàn)。最近，數(shù)據(jù)湖已被吹捧為管理所收集的各種客戶(hù)數(shù)據(jù)的最佳方式，許多大數(shù)據(jù)和分析解決方案都側(cè)重于使用自助式方法來(lái)利用數(shù)據(jù)湖價(jià)值。

將所有客戶(hù)數(shù)據(jù)都轉(zhuǎn)儲(chǔ)到數(shù)據(jù)湖中是不夠的;特別是當(dāng)分析引擎與其收到的數(shù)據(jù)質(zhì)量一樣好時(shí)。根據(jù)研究公司Forrester Inc.最近的一份報(bào)告，只有25%的業(yè)務(wù)和技術(shù)決策者表示，他們實(shí)施大數(shù)據(jù)解決方案后增加了收入。這意味著大多數(shù)公司并沒(méi)有有效地利用客戶(hù)數(shù)據(jù)形成的見(jiàn)解來(lái)更好地服務(wù)和留住客戶(hù)，F(xiàn)orrester公司說(shuō)道。

是什么阻礙了企業(yè)在客戶(hù)互動(dòng)中使用大數(shù)據(jù)?數(shù)據(jù)湖和使用客戶(hù)互動(dòng)分析之間存在著兩個(gè)瓶頸。一個(gè)是建立黃金記錄，準(zhǔn)確和完整的客戶(hù)視圖，directadmin安裝，另一個(gè)是克服流程中的延遲--在數(shù)據(jù)、分析和執(zhí)行層面--通過(guò)正確的渠道或接觸實(shí)時(shí)與客戶(hù)互動(dòng)。

　　數(shù)據(jù)湖和黃金記錄

讓我們先看看建立黃金記錄所面臨的挑戰(zhàn)吧。黃金記錄的概念超出了所謂的360度客戶(hù)視圖或客戶(hù)的單一視圖范疇。它是來(lái)自整個(gè)企業(yè)的更豐富和全面的數(shù)據(jù)集合，涉及到將有關(guān)客戶(hù)的所有已知信息收集到整個(gè)組織都能訪(fǎng)問(wèn)的數(shù)據(jù)控制中心點(diǎn)。

構(gòu)建良好的黃金記錄至關(guān)重要，因?yàn)閿?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的客戶(hù)互動(dòng)質(zhì)量高度依賴(lài)于數(shù)據(jù)本身的質(zhì)量(準(zhǔn)確性、完整性、相關(guān)性和及時(shí)性)。不正確的數(shù)據(jù)會(huì)導(dǎo)致不相關(guān)的報(bào)價(jià)、冗余方法以及順序混亂或提供過(guò)時(shí)的報(bào)價(jià)。數(shù)據(jù)湖是一個(gè)很好的存儲(chǔ)庫(kù)，但組織選擇數(shù)據(jù)湖(原始數(shù)據(jù)種類(lèi)繁多，數(shù)據(jù)量大，directadmin安裝，數(shù)據(jù)捕獲簡(jiǎn)便等)的很多原因都會(huì)放大他們所面臨的質(zhì)量問(wèn)題。

其解決方案是應(yīng)用嚴(yán)謹(jǐn)且周密的數(shù)據(jù)匹配策略，該策略利用探索性、概率性和機(jī)器學(xué)習(xí)方法來(lái)掌握數(shù)據(jù)并創(chuàng)建持久化的關(guān)鍵結(jié)構(gòu)，然后插入自動(dòng)化流程來(lái)管理數(shù)據(jù)并為客戶(hù)互動(dòng)生成恰當(dāng)?shù)?ldquo;預(yù)測(cè)”。添加自動(dòng)化流程可簡(jiǎn)化黃金記錄的創(chuàng)建過(guò)程，使其隨時(shí)間推移更容易維護(hù)。這就是客戶(hù)數(shù)據(jù)平臺(tái)(CDP)應(yīng)該做的事情，盡管很少的數(shù)據(jù)平臺(tái)能做到這一點(diǎn)。真正高質(zhì)量的數(shù)據(jù)需要很多因素，諸如跨源數(shù)據(jù)提取，名稱(chēng)和地址標(biāo)準(zhǔn)化，調(diào)整確定性和概率匹配以及解決問(wèn)題、審計(jì)和合規(guī)性所需的人工流程。它并不是出于內(nèi)心的愿望，大多數(shù)客戶(hù)數(shù)據(jù)平臺(tái)提供商都會(huì)試圖掩蓋這種復(fù)雜性。但是，相信我，如果跳過(guò)這些步驟，結(jié)果分析會(huì)產(chǎn)生非常不準(zhǔn)確的結(jié)果。

對(duì)于大數(shù)據(jù)的實(shí)施，客戶(hù)數(shù)據(jù)平臺(tái)必須在本地處理數(shù)據(jù)湖中常見(jiàn)的所有源格式，包括多個(gè)NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)和文檔格式，如MongoDB、Avro、Parquet等跨多個(gè)大數(shù)據(jù)環(huán)境的格式。客戶(hù)數(shù)據(jù)平臺(tái)應(yīng)該能夠利用大數(shù)據(jù)分布式計(jì)算資源，而這些資源往往被忽略，當(dāng)作非SQL數(shù)據(jù)庫(kù)的主要價(jià)值。

通過(guò)在大數(shù)據(jù)環(huán)境中精心設(shè)計(jì)的客戶(hù)數(shù)據(jù)平臺(tái)，組織可以處理數(shù)據(jù)湖中各個(gè)種類(lèi)、速度和數(shù)量的信息，以生成準(zhǔn)確的客戶(hù)資料用以進(jìn)行客戶(hù)分析和互動(dòng)。

　　面對(duì)數(shù)據(jù)湖中的延遲

另一個(gè)關(guān)鍵挑戰(zhàn)是克服延遲，它以三種基本方式出現(xiàn)在數(shù)據(jù)湖/分析過(guò)程中。第一種是進(jìn)程啟動(dòng)延遲。數(shù)據(jù)處理有意地與到達(dá)數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分離。這是數(shù)據(jù)湖設(shè)計(jì)工作的一部分，但這也可能導(dǎo)致更新客戶(hù)信息的延遲。

將“數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)思維”引入數(shù)據(jù)湖時(shí)，信息可能會(huì)被視為半靜態(tài)數(shù)據(jù)的集合，并且更新將在預(yù)定時(shí)間(例如夜間)執(zhí)行，以便在早上生成可用于分析的信息。對(duì)于像生成報(bào)告等與時(shí)間無(wú)關(guān)的流程來(lái)說(shuō)，這樣很好。但它不適合那些應(yīng)與客戶(hù)的節(jié)奏相匹配的流程。

對(duì)于這些側(cè)重互動(dòng)的實(shí)時(shí)過(guò)程，數(shù)據(jù)需要更有規(guī)律地進(jìn)行更新。這需要進(jìn)行更改(例如，數(shù)據(jù)觸發(fā)的流程)以及對(duì)架構(gòu)或模型的更改，以有效處理更新所帶來(lái)的數(shù)據(jù)更改，而不是批量構(gòu)建配置文件。

第二種延遲涉及客戶(hù)數(shù)據(jù)平臺(tái)。客戶(hù)數(shù)據(jù)平臺(tái)或其他軟件的性能可能會(huì)直接對(duì)流程增加時(shí)間延遲。如果客戶(hù)數(shù)據(jù)平臺(tái)每小時(shí)只能處理幾千次更新，那么它不會(huì)將配置文件更改的速度提高到足以匹配客戶(hù)的節(jié)奏。

許多客戶(hù)數(shù)據(jù)平臺(tái)供應(yīng)商為生成客戶(hù)記錄而引用高性能數(shù)據(jù)，但在該過(guò)程中不包括復(fù)雜的匹配或更新。由于不包括匹配，他們只基于現(xiàn)有客戶(hù)對(duì)新記錄的簡(jiǎn)單生成進(jìn)行衡量。