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如今，市场竞争日趋激烈，企业发展面临着许多方面的挑战。企业想要长期稳定的发展，客户是其中的一个关键因素。小到小微企业，大到大型公司，无论是通过销售的努力，还是通过数字技术手段，做好客户分析、洞悉消费者行为都是很重要的。

许多企业都已经开始重视起客户分析，但由于不够专业或重视程度不够，客户分析仍然采取传统的依靠经验分析的方式。信息技术的发展为客户分析带来了新的方式，利用好各种分析工具，通过数字化手段收集和分析客户信息，进行高效且精准的客户分析，企业可以获得对市场的巨大洞察力，进而做出有利决策。

如何有效进行客户分析？Qlik高级技术产品营销经理Adam Mayer提出了他的看法。

现代化的数据分析策略

在信息时代，传统的方法已经不能满足数字商业的需求，因此企业必须更新自身的数据分析策略。Mayer提出了“信息驱动价值”的概念。他说，近十年来，谷歌、微软和苹果等更多以信息为基础的公司的价值在大幅飙升，足以见得数据可以带来多大的价值。

从数据囤积者转变为数据加工者

现今，人工智能和数据分析已经成为了新时代领导者积极投身的领域，据调查81%的首席信息官都有在这个领域投资。但许多人仍然缺乏足够的数据素养，搜集了大量的数据，却无法有效地分析与处理。做好客户分析的关键就在于，必须要具有从数据囤积者到数据加工者的身份转换意识。

要想将以上两点落到实处，将客户分析转变为实在的商业价值，最为重要的就是从数据分析中提升自己的洞察能力。对此，Mayer给出了具体的建议：

数据化运维（DataOps）

数据化运维通过数据流、数据仓库模型的自动化、生成ETL脚本和创建数据集市的方法，可以确保数据灵活且可以被信任，进而改善数据跨多个平台时会出现的数据孤岛问题。以Qlik的数据集成平台Attunity为例，将数据化运维方法用于客户分析，企业可以有效分析已有数据，并在这个过程中提高自己的生产力。

按需使用数据

虽然企业总是可以收集到大量的客户数据以供使用，但对数据的实时、按需访问也是至关重要的。有了这种能力，将极大地提升客户分析的效率。这也是Qlik的Data Catalyst等产品的用武之地，这个程序可以同时扮演三个角色：

• 数据工程师，负责解决数据质量问题，找到数据质量差的原因；
• 数据管理员，负责处理数据的完整性和合规性，并核查敏感数据的处理结果；
• 数据消费者，在数据集中搜索数据，然后在数据足够好的时候将数据发布到 Qlik Sense 应用程序上。

运用增强分析

当涉及到客户分析时，增强分析可以帮助激发出一个更具数据驱动意识和数据素养的员工队伍。增强分析可以允许多种交付模式，让所有数据都处于一个容易访问的地方，每一个员工都可以实时访问。

增强分析还可以使任务变得不那么复杂，并降低成本。比如，Qlik的Insight Bot可以与聊天应用程序如Slack整合，企业可以对自己的销售数据进行查询，并立即得到答案。

在信息时代，正确利用数据分析工具，通过信息驱动价值，是每一个企业都需要仔细思考的问题。对客户分析的有效利用可以提高企业的洞察力，帮助企业做出更优的决策，创造出更大的商业价值。

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关于Qlik

Qlik 一直重视数据的作用。Qlik 提供端到端、实时数据集成和分析解决方案，帮助组织访问所有数据并将其转换为价值。帮助公司以数据为导向，更深入地了解客户行为，重新设计业务流程，发现新的收入来源，并平衡风险和回报。

今年4月，Qlik 发布了新的包装和使用项目，为客户提供更多的选择，并使云平台上的分析技术变得更简单、更容易也更符合成本效益。新的程序包括支持 SaaS 和 Client-Managed 选项的 QlikSense Enterprise 软件包，以及为 QlikView 客户提供的 Qlik Sense Enterprise SaaS 直接途径，使其能够在云中托管 QlikView 文档。

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