从数据孤岛到全渠道营销获客 仅需一个体验分析平台

在业务运营中想要打破数据孤岛的想法并不新鲜。建筑大师弗兰克·劳埃德·赖特（Frank Lloyd Wright）帮助普及了开放式办公的理念，因为他认为“这种设计可以打破社交距离，实现工作场所的民主化。”尽管许多工作场所为了开放式办公室摒弃了房间和小隔间，但企业中的数据孤岛问题依然存在。

今天，我们来聊聊让许多企业都头疼的四种常见孤岛问题，并探讨如何通过体验分析平台从战略层面上帮助企业克服这些障碍。

那么，到底什么是数据孤岛呢？根据咨询公司Business Enterprise Mapping研究，“当不同的部门和企业层级结构间无法向外界传达思想和信息时，就会产生孤岛心态。这种因沟通障碍产生的孤岛心态其实最早是受到了农场生态孤岛现象的启发，农民一直都有储粮的习惯，他们习惯把收获的粮食分散进行存储、隔离和密封。

如果你想把玉米和小麦分开，贮仓当然是很好的选择。但是在商业运营中，这些“孤岛”会成为许多战略目标的绊脚石。

企业的战略目标之一是实现从多渠道向全渠道的转变，打造全渠道营销体验。大多数公司会通过多个渠道来销售产品和为客户提供支持，但是如果不消除四种类型的商业孤岛（见下文），就无法实现渠道间信息的无缝传递，全渠道体验也只是纸上谈兵。

无论打造全渠道体验是否是您的终极目标，为客户和员工提供更加透明的体验是大多数公司都一致认可的理念。在数字化转型的浪潮下，消费渠道增加，管理不同渠道消费体验的专业团队数量也在增加，意味着随之而来的孤岛现象也愈加严重，与消费者体验相关的数据呈爆炸式增长。如果不对这些数据进行管理并从中发现有价值的商业见解，企业不仅将客户体验置于一种危险境地，还在创建一种有悖于新增数据管理和隐私规章遵守的不良风气。

商业孤岛现象是长久以来困扰企业的难题，导致这种现象的原因在于跨团队员工之间缺乏交流，对双方要达成的目标不了解，这样就会出现一种“我们 vs 他们”的心态，阻碍了思想的自由交流，导致效率低下，如果相互之间不知道工作状态和进程还会导致工作重复，事倍功半。

如何通过体验分析消除数据孤岛

企业运营过程中主要会遇到四种类型的孤岛：组织/运营孤岛、技术孤岛、知识/见解孤岛和体验孤岛。如果你真的很想解决孤岛问题，想对孤岛概念有更深入了解，推荐一篇来自CustomerThink的好文，文章介绍了10种不同的客户体验孤岛问题（文章链接：

https://customerthink.com/how-to-solve-customer-experience-silos/）。

本文将着重对以下四种孤岛问题进行简要介绍。

01 组织和运营孤岛

开放式办公的目的是为了消除企业中不同组织之间的交流障碍，但如果团队和部门间职责划分不清，没有制定跨部门工作的清晰计划和共享目标的话，组织孤岛就会发生。

02 技术孤岛

如今，平均每家企业会使用1295个云服务。需要单独管理的技术数量之多令人惊叹，更不用说让它们协同工作了。技术孤岛的挑战通常归结于资源——IT团队只有有限的带宽进行信息资源集成管理——但也可能是文化上的问题，因为团队不想共享信息或使自己运行的系统太过复杂。

03 知识和见解孤岛

组织和技术孤岛往往会导致知识孤岛。一个团队持有的数据可能不会被分享出去；当你把它与构成客户体验技术堆栈的数百种技术组合来看时，很快就会发现，组织中没有人是基于对客户体验的共同理解而工作的。缺乏知识/见解共享意味着工作会重复，见解仍被隐藏或未被充分利用。

04 体验孤岛

客户和员工都可能会面临体验孤岛的问题。当其他类型的孤岛已经在企业中根深蒂固，并导致品牌竞争体验出现时，体验孤岛就会发生。对于想要提升企业文化的领导者来说，消除体验孤岛才是根本。

公司需要采用多种策略和技术来解决数据孤岛问题。处理数据孤岛背后最常见潜在问题（数据过多但见解不足）的最有效方法之一是优先考虑体验分析。

说到数据过多但见解不足的特殊问题，由敏捷AI驱动的体验分析平台或许是解锁此问题的一剂良药，因为它可以帮助企业消除组织和技术上的孤岛。只是将数据从一个组织转移到另一个组织是不够的，团队需要将不同渠道的数据进行整合，并生成实时的见解，这样企业才能及时采取措施，防止不必要的经济损失发生。

随着信息技术的发展，企业内外部的数据量只会越来越多，这也是为什么人工智能在致力于消除业务孤岛的分析平台的开发过程中扮演着重要角色的原因。随着分析数据量的增加和客户体验的不断变化，企业亟需一个可以实时响应数据增加的AI数据分析方案。

但是任何体验分析本身都不应当成为下一个孤岛。在寻找合适的体验分析平台时企业可以参考以下几点：

1. 厂商中立：它可以调用您使用的任何系统中的数据吗？数据进入平台后您是否仍具有数据的所有权并能从中获得有价值的见解？

2. 业务用户友好：数据科学技能是一种有限的资源；为了让组织中多个团队都能充分利用数据资源，这项技能应当为更多用户所掌握。

3. 自动化且随时可用：7*24小时的全天候服务模式意味着企业需要有一个可以实时响应不断涌入的新数据，并生成实时见解的分析平台。

4. 定制化服务：黑盒算法和“一刀切”的模型无法提供对企业运营至关重要的见解。

5. 行动计划明确：仅拥有分析平台还不够，通过分析获得的业务见解需要易于分享，并且有基于这些见解的清晰的行动计划。

END