在广泛使用大数据分析技术之前，企业管理人员几乎做出的每个决策都是猜测的结果。他们无法真正预见未来，也无法正确预测任何特定行动方案的结果，因此基本上采用有根据的猜测，并发现问题所在。如今可以查看从各种来源收集的数据，从而以更高的确定性找出人们想要的东西。
如今，很多企业在收集客户数据方面面临着很大的压力。收集数据可能面临有关的复杂社会和政治问题，客户关心的是他们隐私信息的安全。
虽然这些都是正确的观点，但他们甚至没有意识到是什么正在发挥重要作用。许多企业如今使用数据分析来显著改善客户体验，并会发挥重要的作用。
提高效率并更好地服务客户
很多人并不关注客户不同意数据收集的情况，而是关注那些使用数据分析包来处理交易中必要信息的情况。行业专家注意到的一个主要问题是，消费者在订购产品或预约时需要比目前提供的更大的灵活性。在许多行业，客户必须通过人工协助才能预订，这种情况仍然很常见，例如需要预约医生或律师。虽然一些细分市场已经实现了这一过程的自动化，但一些领域的情况并非完全如此。客户可能需要打电话进行预约，但数据分析表明，这方面存在严重问题。客户可以简单地在WordPress或他们喜欢的任何其他平台上上传预约表格，并至少在一定程度上实现了流程自动化。
调查表明，这是许多消费者首选的解决方案，但是很多企业都希望了解其客户何时预约以及如何更好地进入其自动化系统。通常情况下，人们使用传统的预订方法时遇到的最大问题是，与他们一起工作的人员并不总是了解日程安排有关的所有信息。对问题进行数据分析，可以使这些问题得到缓解。
如果不是商业智能数据集指出这一事实，人们可能还没有意识到这些。同样，一些专家也主张对基于客户数据的购物车应用程序进行重大修改，并主要围绕客户反馈进行分析。
事实证明，分析汇总的这两种信息源对于中小企业非常有效，因为这些企业通常没有电子商务巨头获取大量信息的能力。
科学地研究客户反馈
一些专家士认为，在某些行业中，客户的购物车放弃率可能高达80%，这可能是因为速度比其他任何事情都重要。数据分析软件已经检查了网上购物者的习惯以及他们自己的个人反馈。在这两种情况下，业绩以及帐户创建是导致消费者放弃购物车的最大问题。
90%在周末购物的消费者放弃了购物车，这似乎表明或者他们在休息期间并不是认真的购物者，或者在需求旺盛的时期可能对购物者带来挑战。数据科学家建议增加服务器基础设施，以在需求高峰时提供更好的服务。
登陆页面已经变得越来越流行，尤其是对于那些使用某种电子邮件作为向客户进行营销方式的企业来说。许多登陆页面工具已经投放市场，以适应对这些信息的更好处理。通过将这些统计数据与从购物车本身收集的统计数据进行比较，企业管理人员可以发现问题，然后进行处理。
客户可能并不知道为什么他们的体验会突然得到改善，但他们一定会喜欢获得这样的能力，也就是在网上购物时不会遇到更多的麻烦。
