服務是苦差事，這顯然不是一句假話。做客戶服務的人都知道，每個客戶的需求千差萬別，同樣的服務隊不同的人效果卻不同，即便“見人說人話見鬼說鬼話”，也可能因為沒摸對客戶的脈而陰差陽錯的出狀況。

因此，要想把服務做好，所有人都在追求對客戶的了解和掌握，能夠洞悉客戶需求的真正內涵，盡可能的做到讓每一個客戶都滿意。

現在，社會已經進入到了大數據時代，互聯網公司在客戶服務方面紛紛做出探索，精準服務也進入到了更高的層次。

我們發現，如果在一家電子商務平臺瀏覽了一種商品，然后你再登陸，系統就會針對性的進行推薦，甚至，當你打開看似不相關的今日頭條、騰訊新聞或者高德導航，他們也都會非常精準的向你推送類似內容。

這其實就是大數據的應用，這些網站平臺收集到了你的購物信息，然后根據你的需求進行有目的的廣告投放，我們可以稱之為精準營銷，但其實，這何嘗不是一種精準的服務呢？由此來看，在大數據時代，服務與營銷的概念更為模糊，好的服務就是營銷，好的營銷也是服務。

大數據給精準化服務提供了前所未有的基礎

在現實生活中，最好的服務并不在五星級酒店，也不再航空公司或者銀行，而是在街頭巷尾和農村的小賣部。在那里，因為人際關系密切和客戶相對固定，買賣雙方知根知底，客戶服務已經變成了隨隨便便的小事，人們根本感受不到特定客戶服務的存在，但這種服務卻是最高級的，也是我們理想中的服務模式。

具有傳奇色彩的華人經營之神王永慶就是最早使用大數據進行客戶服務的先驅。資料顯示，當年王永慶創業賣米的時候，只要是為新的顧客送米上門，他總會跟客戶聊幾句家常。他問的是家里多少人吃飯，每人飯量大致多少。還會悄悄的記下這家米缸的容量。如此，結合米缸容量和這次送米的數量，他會判斷大致何時該再次送米上門。等他送米上門的時候，一般差不多這客戶也在打算要去糴米了。如此貼心的服務，客戶不變成腦殘粉才是奇怪。

據說李嘉誠也有一個小本子。在李嘉誠他早年做推銷時，特別關注市場。他把香港劃分成很多區域，每個區域又有不同的生活和市場，這些信息全部記在一個小本子上，每次新產品出廠后，李嘉誠便知道該去什么地方去推銷，因此他總是能比別人推銷出更多的東西。

現在，華爾街有炒家利用電腦程序分析當時全球3.4億微博賬戶的留言來判斷民眾情緒，再以1到50為其打分，根據分數高低處理手中的股票。判斷原則很簡單：如果多數人表現興奮，那就買入；如果大家的焦慮情緒上升，那就拋售。這一數據分析軟件幫助該炒家在今年第一季度獲得了7%的收益率。

對于大企業來說，特別是電信運營商，用戶數以億計，客戶服務人員不可能對每個客戶都那么熟知，只能借助大數據工具對客戶進行更加精準的分析與判斷，盡可能的達到最佳的服務模式。

電信運營商的大數據擁有得天獨厚的優勢

電信運營商是有能力采集到足夠全面的大數據的，比如客戶的基本情況、對服務渠道的使用情況、使用的手機品牌、使用習慣、業務應用情況、聯系人數量、歷史上的客戶服務記錄，客戶行為軌跡定位等等。也許，再沒有任何一家企業能擁有電信運營商這樣得天獨厚的大數據資源，只是電信運營商并非真正的將其利用起來而已。

電信運營商擁有絕對的優勢，特別是龐大的渠道系統。相對于交易記錄等傳統數據而言，在網頁瀏覽、APP應用、電話交互、現場業務辦理中，所產生的形式各異、規模龐大的網頁、文本、語音、視頻等數據中，更多地包含了從交易數據中不那么容易獲得的偏好、情感、期望等信息。對這些數據展開深入應用和分析，將會產生巨大的商業價值。

不僅如此，電信運營商還擁有比互聯網公司僅僅依靠系統抓取的后臺數據更優質的補充，那就去遍布城鄉和連接所有用戶的客戶服務通道。這些客戶服務部門既是服務大數據的使用者，也是服務大數據的提供者。

包括各種營業廳、代理點和一線的客戶服務經理、大客戶經理、政企客戶經理等等，也包括在線的呼叫中心話務員們，都是電信運營商前端的客戶直接接觸窗口，每天都可以從客戶身上獲取大量的信息，甚至可以在客戶比較滿意的時候，主動獲取一些愛好、職業等信息，積少成多，某些時候，這些數據將為企業巨大的價值。

以上這些信息可能是非標準化的，需要進行初步的處理才更方便使用，但一旦這些信息與用戶行為數據相結合，大數據的統一視圖就會更全面，對客戶的理解也就更精準，未來必然有強大的數據價值出現。

美國一個父親查看自家郵箱的時候發現一張大超市寄來的廣告單，里面推薦的是孕婦用品，他感到很奇怪，一經問詢才知道自己的女兒懷孕了，在收到這則廣告之前他一直蒙在鼓里。可是自家老爹都不知道的事，一個千里之外的公司是怎么知道的？原來該公司一直致力于收集客戶資料，并利用其分析手段預測出客戶的生活需要，精準地投放廣告單。這樣的大數據分析現在已經是司空見慣之事，就看能不能用。

長期以來，各家公司的數據經營能否實現主要看數據應用生態是否存在，運營商雖然是大數據的擁有者，但并不是大數據經營的好企業，缺乏應用場景是致命傷。在大數據的使用中，如果能夠首先在服務領域應用，也算是為大數據未來開拓了新路。

精準服務需要流程再造和管理革新

原理上看，精準服務無疑是最有效率的。守株待兔和天女散花都是大量在浪費資源，而一旦摸清了客戶的個性化需求，就可以針對性的提供有效的產品，甚至產品的推銷也就變成了優質的服務。但是，這樣的服務并不是一勞永逸的，更需要不斷的對數據進行更新，也要在實踐中不斷的加以磨合完善，所以，特別需要全員發動，更需要建立一整套適合精準服務的管理流程與規范，否則，精準營銷就會成為空話。

對于服務管理者來說，整齊劃一的服務是最容易控制的，也是最少出錯的，雖然不會出彩，但不會犯錯，這樣最安全。所以，服務管理者天生就具有反精準營銷的行為傾向，而服務管理制度也更加偏向于抹殺客戶服務人員的主觀性。因此，我們看到，大數據時代帶來的精準營銷往往在基層比較松散的服務人員中容易得到體現，或者就是在機器后臺的所謂智慧客服中來實現。

其實，精準服務并不只是局限在內部大數據之上，還可以通過人工智能和社會資源進行更完備的整合，將精準營銷推向高層次。

比如，在云時代，淘寶推出的一種極具云特色的客戶服務模式“云客服”。云客服把社會上喜歡幫助人且有能力幫助人的淘寶人聚集在一起，使客服人員在家里或學校對客戶提供遠程服務，實現了“HO（Home Office，駐家辦公）”，并充分利用了客服人員的零散時間，不僅降低了成本，還提高了效率。

還可以充分利用人工智能技術，將精準服務與智能客服結合起來，通過文字識別技術和智能匹配算法對通過短信和網站文字客服提出的服務訴求智能匹配答案，不需人工判斷。這種客服機器人具有“隨時隨地、隨問隨答、操作簡單、瞬間回復”四大優勢，大幅提升解答準確率和效率。如今的人工智能機器人已經可以識別用戶的喜怒哀樂，進行針對性的回應。實際上，很多長期從業的客戶服務人員在接打電話的過程中也練就了聽聲音就可判斷對方體貌特征的能力，這些都可以成為未來智能客戶發展完善的方向。

最后，我們還需要重溫一個故事：美國一個父親查看自家郵箱的時候發現一張大超市寄來的廣告單，里面推薦的是孕婦用品，他感到很奇怪，一經問詢才知道自己的女兒懷孕了，在收到這則廣告之前他一直蒙在鼓里?？墒亲约依系疾恢赖氖拢粋€千里之外的公司是怎么知道的？原來該公司一直致力于收集客戶資料，并利用其分析手段預測出客戶的生活需要，精準地投放廣告單。此事經《紐約時報》報道后，大數據的巨大威力在全球范圍內引起轟動。不過，這也是大數據在服務營銷上的越界之舉。我們在使用大數據進行服務的時候應該首先保護客戶的隱私不被侵犯。