据《福布斯》网站报道，专栏作家、IT分析师和MarkoInsights的所有者库尔特·马尔科（Kurt Marko）撰写文章，分析了大数据在销售体验、分析上的作用，认为大数据有助于提供销售和支持新体验，并可应用于预测性销售分析。以下为该文章的主要内容：
今天数据如同消防管里的水一样冲刷着企业，要理解所有数据非常困难：从大量数据中难以提炼出有价值的信息。然而，现有的容易使用、采购和购买的工具允许企业，甚至小企业都能利用数据的描述及预测能力。一个特别需要这种洞悉能力的地方就是销售过程，由于店内、在线和移动应用环境与整个渠道客户体验的冲突，这个过程已完全改变。
重新塑造了销售和支持体验
你需要一个在线销售战略。销售计划和过程曾是割裂的：离线使用时间证明的零售手段，而在线是一个新世界，关注漂亮的网站设计和编程与严格的后台物流效率相互配合。去年在线销售额占假日季节购物支出的40%，并在以2位数增长，可以说销售的未来属于在线。
特别是当移动应用与体验整合在一起时，这种便利性和效率是惊人的。但离线购物远未消亡，特别是日益与在线因素结合在一起。消费者忍不住去看、去触摸和比较实物产品，当与大量在线产品信息来源结合，这会形成一种反冲效应，即顾客首先在网上研究，但最终在实体店购买。
销售进入混合时代，互联网无处不在，智能手机饱和，实际将离线零售世界、实体店和在线网站及移动应用融合成一个点，整个购物过程中顾客常常在不同地方徜徉。事实上，最佳的在线购物体验就是，将个人接触如提供互动对话（在最佳离线环境中常见）的好处的实时聊天，与在线、随时随地接入的便利性融合起来。
结果是，有效的在线销售和营销战略不再是奢侈品，而是商业必须品。虽然多数购物依然在传统购物大街上完成，但越来越多的购物在售前过程就包含了在线元素。顾客购物之旅可能包括多个在线部分，除了产品、零售和媒体网站，顾客常常从社交网络寻找建议、进入讨论板块、向朋友求教和寻求在线客服的支持。总之，在线销售战略极其重要。
大数据应用：预测性销售分析
然而，企业无法在网络销售行动上大把撒钱，必须审慎使用宝贵的营销预算。该战略必须将销售努力集中在最可能成为购物者的访问用户上，这些人是真正购物的人而不是随意浏览的人，这需要让他们获得个性化内容并与知识丰富的代理商实时对话。
预测性分析和在线销售及支持管理软件应运而生。这些平台，从Infer、InsightSquared、Lattice到其他公司，聚合、采集和分析有关用户过去和现在的线上及线下行为数据，确认前景、发布目标广告和促销信息，发起互动聊天会话，并随后获得更多的销售信息等数据。
这么做的目标是，在营销渠道如网络搜索、电邮、在线广告和内容或社交网络促销生成高质量线索。通过分析整个渠道的数据，企业能更深入理解在线客户的意图和目标。有了这些知识，企业可提炼有价值信息，由针对性地发布营销和促销信息，提出更好、更诱人的优惠。这提供了简化购物体验和互动售前支持，将客户变成购物者，大幅提高销售额。
预测性软件常常能产生2位数销售增长并抵消了成本的上升。不过，主动助手必须有鉴别能力，不能将资源花费在不需要帮助的购物者身上。如果购物者很顺利，就不需要让他们分心去聊天或联系客服，因为这么做只是提高了销售和营销成本，没有增加销售额。只有关注可能需要帮助才会改变或完成交易的购物者，企业才能提高销售额。
典型情形
预测性分析软件可应用到很多普通销售和营销功能中，包括：
·机会主义线索获得：在线访问用户的旅程和行为可提供哪些人最可能成为购物者的有价值线索。当然，网络大公司如亚马逊和谷歌多年来一直跟踪用户行为和跨网站分析，但单个企业可将全渠道预测分析应用到从各个联系点：电邮、搜素、网络导航、语音、社交和其他营销渠道收集互动信息。这能深刻理解访问者意图，导致提供更有效的优惠和更好在线之旅，简化购买过程。
·线索记分和预测目标：潜在客户商业价值有很大不同，就像季节性汽车销售人员能迅速看出谁是真正买车的人，还是随便看看新车的人，预测销售软件能给销售线索的质量精确打分，并使用实时在线行为分析锁定合适的购物者。
·客户参与和追加销售：确定可能需要帮助完成购物之旅的购物者，预测分析可用于启动互动聊天会话或显示相关内容，解决问题、提出建议和让访问者继续对产品和服务感兴趣，最终让他们完成购物。这些个性化会话，无论是在网络上还是通过其他营销和销售渠道，都是提高销售对话的有效方式。
·交叉销售：超市一直都知道，购物者的购物习惯不同，无论是从地理分布、每周或季节情况或生活情况看。某人购买了一次性尿布很可能也会购买婴儿食品和牛奶，但购买牙膏和啤酒的可能性不大。确定这些情况，无论是通过会员卡和购买历史，还是网站浏览和购物车分析，都能用于制定吸引人的奖励措施鼓励交叉销售或重复销售。
商业效益
预测性销售软件通过鉴别和帮助最可能放弃购物车或结束购买之旅的客户提高收入。一个有效的方法是，让客户实时聊天或建议其他产品（很像亚马逊的推荐和“其他买家已购买”链接），也是提高客户满意度和忠诚度的技巧。
通过A/B测试，将在线访问者分为使用预测工具和自己浏览2个组，软件效益可直接被量化。一些产品能自动阻止一个分小组使用预测性智能，常常为10%，然后对比受控组与其他组的销售结果。例如，一家跨国百货公司连锁店部署预测性销售软件，在发现主动发起的聊天会话中代理商掌握了客户在线之旅的信息和可能意图，周收入提高了一倍，销售会话和每客户销售额分别提高了30%和25%，同时客户满意度达到92%。
总之，这个零售商的软件投资获得了10倍的收入回报。最佳在线零售商如亚马逊拥有的最大优势之一是，有能力聚合、采集丰富的客户数据并采取行动。全渠道零售和新的、廉价的、基于云的预测性销售软件的出现，提供了同样的能力，导致任何零售或服务企业都能实现商业效益，这是大数据能力与云软件和服务配合的很好例证。
