Big Data adalah kumpulan data yang sangat besar, kompleks, dan terus bertambah. Data ini dihasilkan dari aktivitas Internet yang menjadi lebih umum untuk keperluan pribadi dan bisnis.
Bagian yang dapat dioptimalkan dengan hadirnya teknologi ini di dalam perusahaan dikenal sebagai layanan pelanggan atau customer service.
Analisis data besar dapat mengoptimalkan layanan pelanggan dan meningkatkan penyampaian layanan. Misalnya, mengidentifikasi masalah dan mencegahnya sejak dini.
Dengan memanfaatkan Analitik ini, perusahaan, terutama departemen layanan pelanggan, dapat dengan andal mengidentifikasi penyebab masalah pengguna dan menemukan solusi yang efektif untuk mencegah masalah serupa berulang ke pengguna lain.
Analisis Big Data juga menyediakan layanan pelanggan dengan kemampuan untuk mempersonalisasi pengalaman pengguna.
Seperti dalam kebanyakan kasus, menggunakan Big Data dalam layanan pelanggan juga dapat menggunakan data pribadi Anda untuk meningkatkan pengalaman pengguna. Alhasil, pengguna bisa mendapatkan pengalaman terbaik sesuai kebutuhannya. Seperti rumus:
Transaksi + Kebiasaan + Data Sosial = Kepuasan Pengguna Tinggi
Data yang dapat diolah dengan Analisis ini adalah umpan balik. Wawasan dari menganalisis data dari saluran yang ada memberikan layanan pelanggan dan keputusan perusahaan yang baik dalam hal menarik pengguna. Ini membuka peluang untuk mengoptimalkan strategi omnichannel Anda.
Identifikasi masalah, peluang personalisasi, dan umpan balik dari Analisis Big Data juga dapat menjadi awal yang baik untuk produk baru dan yang lebih baik.
Dengan data dari pengguna, dari keluhan hingga umpan balik layanan pelanggan, perusahaan dapat meningkatkan produk atau layanan yang ada. Bahkan bisa berupa ide produk atau layanan baru yang lebih baik.
Big data juga menyediakan kemampuan layanan pelanggan untuk pencegahan penipuan. Sistem tradisional mendeteksi penipuan dengan mencari faktor-faktor seperti alamat IP yang tidak diketahui dan kredensial sistem yang tidak diketahui.
Big Data dapat mengubah pendekatan tradisional dengan memberikan pola yang salah dari data yang direkam sebelumnya. Cara yang lebih agresif untuk melindungi pengguna.
