结构化数据vs.非结构化数据:客户体验影响知多少

结构化数据和非结构化数据对企业决策和客户体验有深远影响。结构化数据便于查询和分析,适用于机器学习算法,适合中小企业;非结构化数据如文本、语音等,虽分析复杂,但能揭示深层客户洞察,帮助企业提升客户满意度和关系。人工智能技术正缩小两者处理难度,释放数据全部价值。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

在企业的经营决策中,数据扮演着至关重要的角色。企业需要在海量数据中挖掘出业务运营的分析和见解,并且在此基础上提供运营的决策建议。对于很多企业而言,获取大量的数据不难,难的是如何从数据中获取有意义的见解,释放数据价值

数据有很多种格式,按照数据结构特征,数据可以分为结构化数据和非结构化数据两种类型。每种类型的数据都与客户体验有着不一样的交互方式,所以对那些影响客户感知甚至影响客户决策的数据进行有效管理是一个不可或缺的步骤。本文将对结构化与非结构化数据的概念及其对客户体验影响的差异展开探讨。

什么是结构化数据?

结构化数据是关系数据库中的定量数据。在SQL数据库或文件(例如.xls或.csv)中,结构化数据是可计算、可查询、可定义的。

大多数企业对于这类数据的查询已经非常熟练了,因为这类数据在数据库中以一种高度规则的形式存在,非常便于理解和解读。

为了让您对结构化数据有更清晰的了解,这里列举几种常见的结构化数据类型:

- 日期

- 电话号码

- 邮政编码

- 客户姓名

- 产品库存

- 销售点(POS)交易信息

如果您对这些信息感到熟悉,那是因为结账或注册信息时填写的大都是有关客户的结构化数据。重要的客户信息和销售统计数据以一种非常规范化的结构格式存在,它们可以得到全面、彻底的分析。对于大型数据集,数据科学家会借助电子表格、客户关系管理(CRM)、企业资源计划(ERP)和销售点系统(POS)等平台进行管理和研究。

结构化数据的好处

如前所述,大多数IT专家和数据科学家都认可结构化数据,因为多年来结构化数据已经成为行业研究标准。以下是结构化数据在研究客户体验(CX)方面的更多优势:

1. 无缝集成到机器学习算法

因为结构化数据结构规则且完整,专业人员可以在给定的时间内轻松操作和查询大量数据。当流程简化时,速度会快得多。

2. 中小型企业更易上手

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