行业互联网|我们该如何爬出大数据陷阱？( 二 )
3）数据在巧 。数据不是统计的越多越好，要用巧劲，对于目前还没有收集口径的创造性话务数据，比如价值创造率、服务成本系数等，要想办法把它建立到系统埋点中，不断丰富话务数据的统计维度，匹配业务端的数据统计需求，让数据在进入报表前，就已经“思考过”、“统计过” 。
03 大数据的应用管理要接地气
未来大数据探索要在组织中放在重要位置，深入到一线场景中，紧贴业务需要 。
1. 原始数据处理模版化，做好预测性分析
数据的波动有必然因素（节假日、账单日等），也有诸多偶发因素（活动推广、短信发送等），但归根结底会影响到客户的服务体验 。因此，要从源头对数据收集过程进行清洗，保留有价值的数据，同时借助模型构造、算法分析、系统配置的方式，将数据预测性结果更清晰的呈现出来 。
2. 对客户进行行为分析，为营销提供支持
与客户交流的过程，实际上是他对产品产生兴趣或者有疑问的过程，一方面要超越客户期待的做好服务，另一方面要用好大数据将客户在办理业务、咨询的产品、遇到的难题等记录和客户数据库进行匹配分析，构造客户服务画像，形成差异化的客户结构，促使管理中心从大众服务向点对点服务转变，对客户的产品兴趣、分期意愿等进行深挖，为前端营销过程提供支持 。
3. 借智能机器优化统计，剖析多渠道数据
要利用好智能软件，对不同来源的数据做好目标分析 。要充分利用好智能机器人，形成多渠道的知识交互，收集到客户的疑问，对这些数据要更多考虑其精准性、体验感、流畅度，统计出客户常问的“热词”，找出客户通过多次互动才询问出答案的问题，查看答案的设置是否不够精准并进行优化 。
对于不同的渠道，沉淀的数据各不相同，既要分开来看，不同的渠道建立不同的客户数据分析规则，也要整合来看，系统掌握客户服务数据状态，做到全面分析 。
所以，大数据对于诸多企业来说，就是个“黑箱”，你永远不知道里面会出现什么，为什么出现，但是小数据运维，就像是打开这个箱子的钥匙，让箱子内的每一个规则、每一项原理，清晰的呈现在管理者面前，并作出更加精准的判断 。
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【行业互联网|我们该如何爬出大数据陷阱？】题图来自Unsplash，基于CC0协议 。
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