如今，市場競爭日趨激烈，企業發展面臨著許多方面的挑戰。企業想要長期穩定的發展，客戶是其中的一個關鍵因素。小到小微企業，大到大型公司，無論是通過銷售的努力，還是通過數字技術手段，做好客戶分析、洞悉消費者行為都是很重要的。

許多企業都已經開始重視起客戶分析，但由于不夠專業或重視程度不夠，客戶分析仍然采取傳統的依靠經驗分析的方式。信息技術的發展為客戶分析帶來了新的方式，利用好各種分析工具，通過數字化手段收集和分析客戶信息，進行高效且精準的客戶分析，企業可以獲得對市場的巨大洞察力，進而做出有利決策。

如何有效進行客戶分析？Qlik高級技術產品營銷經理Adam Mayer提出了他的看法。

現代化的數據分析策略

在信息時代，傳統的方法已經不能滿足數字商業的需求，因此企業必須更新自身的數據分析策略。Mayer提出了“信息驅動價值”的概念。他說，近十年來，谷歌、微軟和蘋果等更多以信息為基礎的公司的價值在大幅飆升，足以見得數據可以帶來多大的價值。

從數據囤積者轉變為數據加工者

現今，人工智能和數據分析已經成為了新時代領導者積極投身的領域，據調查81%的首席信息官都有在這個領域投資。但許多人仍然缺乏足夠的數據素養，搜集了大量的數據，卻無法有效地分析與處理。做好客戶分析的關鍵就在于，必須要具有從數據囤積者到數據加工者的身份轉換意識。

要想將以上兩點落到實處，將客戶分析轉變為實在的商業價值，最為重要的就是從數據分析中提升自己的洞察能力。對此，Mayer給出了具體的建議：

數據化運維（DataOps）

數據化運維通過數據流、數據倉庫模型的自動化、生成ETL腳本和創建數據集市的方法，可以確保數據靈活且可以被信任，進而改善數據跨多個平臺時會出現的數據孤島問題。以Qlik的數據集成平臺Attunity為例，將數據化運維方法用于客戶分析，企業可以有效分析已有數據，并在這個過程中提高自己的生產力。

按需使用數據

雖然企業總是可以收集到大量的客戶數據以供使用，但對數據的實時、按需訪問也是至關重要的。有了這種能力，將極大地提升客戶分析的效率。這也是Qlik的Data Catalyst等產品的用武之地，這個程序可以同時扮演三個角色：

• 數據工程師，負責解決數據質量問題，找到數據質量差的原因；
• 數據管理員，負責處理數據的完整性和合規性，并核查敏感數據的處理結果；
• 數據消費者，在數據集中搜索數據，然后在數據足夠好的時候將數據發布到 Qlik Sense 應用程序上。

運用增強分析

當涉及到客戶分析時，增強分析可以幫助激發出一個更具數據驅動意識和數據素養的員工隊伍。增強分析可以允許多種交付模式，讓所有數據都處于一個容易訪問的地方，每一個員工都可以實時訪問。

增強分析還可以使任務變得不那么復雜，并降低成本。比如，Qlik的Insight Bot可以與聊天應用程序如Slack整合，企業可以對自己的銷售數據進行查詢，并立即得到答案。

在信息時代，正確利用數據分析工具，通過信息驅動價值，是每一個企業都需要仔細思考的問題。對客戶分析的有效利用可以提高企業的洞察力，幫助企業做出更優的決策，創造出更大的商業價值。

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Qlik 一直重視數據的作用。Qlik 提供端到端、實時數據集成和分析解決方案，幫助組織訪問所有數據并將其轉換為價值。幫助公司以數據為導向，更深入地了解客戶行為，重新設計業務流程，發現新的收入來源，并平衡風險和回報。

今年4月，Qlik 發布了新的包裝和使用項目，為客戶提供更多的選擇，并使云平臺上的分析技術變得更簡單、更容易也更符合成本效益。新的程序包括支持 SaaS 和 Client-Managed 選項的 QlikSense Enterprise 軟件包，以及為 QlikView 客戶提供的 Qlik Sense Enterprise SaaS 直接途徑，使其能夠在云中托管 QlikView 文檔。

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