非结构化数据是指不是专门为机器轻松理解而专门设计的任何信息。根据危机公关公司的说法，非结构化数据占业务信息的84％，但大多数企业无法有效利用它。

为什么使用非结构化数据？
结构化数据包含您的客户“做什么”，而非结构化数据可以回答“为什么”这样做。非结构化数据由有价值的客户洞察力组成，例如他们的需求，愿望，需求和痛点。如果非结构化数据的使用在反馈世界中变得更加普遍，那么减少流失的机会将成倍增加。

危机公关公司DEPR估计，到2021年，如果进行正确的分析，将有35％的非结构化数据有用，从而使组织的生产力提高4100亿。

1.大规模进行客户流失的根本原因分析：
未满足的客户期望会导致客户流失。因此，迄今为止，最强大的主动客户保留计划只是为您的客户提供满足他们期望的无摩擦客户体验。当前涉及少量调查的反馈机制无法大规模确定客户的意图。但是，在呼叫中心，座席会以文本格式注明所有互动。根据公司的规模，每年可以增长到数百万行数据。这些非结构化的业务代表注释可以帮助我们更准确地大规模了解客户的意图和情绪。

2.尽早发现流失：
非结构化文本数据分析可以在识别新兴客户流失中发挥关键作用。通过利用文本分析技术，您可以从呼叫中心的文本注释中发现情绪，意图，努力和客户风险信号。同时，人工智能和机器学习可以帮助发现导致流失趋势的复杂行为模式。由于这些流失指标是从近乎实时的客户互动中获取的，因此它们有助于轻松检测导致客户生命周期早期流失的即将到来的趋势。尽早发现有助于公司采取必要的措施，以在为时已晚之前留住大量客户。

3.现货可解决的客户流失风险：
并非所有客户都是相同的，客户流失也不是相同的。设定不合理的高保留目标非常困难。例如：如果客户要搬到无法维修的地点，那么这种流失就是无法解决的。但是，由于客户不满引起的客户流失是可以解决的，必须先采取积极的问题解决策略，然后再发展成为代价高昂的保留问题。

通过分析历史客户互动，模型可以轻松预测可解决的风险方案。然后，保留团队可以集中精力和精力，以有效地主动解决此类客户的问题，从而从保留工作中获得最大的影响。

4.针对目标营销的深入客户细分：
从座席记录中获得的见解被证明是高度准确和可行的。这些洞察力通过人口统计，调查，交易历史记录等其他客户数据得到进一步增强。这种统一的客户记录为深化客户细分提供了新的可能性，并且可以更好地了解每个客户的行为。一旦确定了每个客户的典型行为模式，就可以根据客户的流失倾向对其进行细分。一旦创建了这些细分，营销团队就可以轻松地通过创建有意义的外展计划来执行有针对性的营销，这些计划可以有效地处理客户流失。

5.建立竞争情报：
不满意的客户通常会在试图解决他们的问题时透露竞争对手的名字，而代理商会以文字注释的形式捕获交互。借助自然语言处理，可以轻松提取此类数据，并且可以显示出有关竞争对手，他们的产品和其人口统计实力领域的深入知识。利用这些见解，您可以为客户提供更好的报价，并保持领先于竞争对手。

6.减少客户的工作量：
改善客户体验是减少客户流失的原因。减少客户的工作量是改善客户体验的关键部分。通过跟踪呼叫中心的呼叫，人们可以了解呼叫驱动程序以及引起客户重复呼叫的原因。通过了解通过重复呼叫映射的总体呼叫流程，您可以确定流程差距，从而导致客户努力解决他们的问题，从而导致不满意并最终导致客户流失。