在智能商业时代，大数据已经成为企业发展的基础设施和核心资产。我们常见的数据有营销数据、业务数据、客户数据等等，除此外，随着智能客服的普及，客服数据也成为推动企业发展的重要动力。智能客服系统作为企业的大数据入口，承载了大量多元的数据，对这些数据进行获取、分析和利用，将有效帮助企业提升运营和营销效率。那么智能客服数据有哪些类型，如何有效分析才能充分挖掘它们的价值？
智能客服客户信息数据分析
智能客服系统一般可以对客户数据进行多方面分析，例如客户的行业、年龄、地域、访问踪迹等基本信息以及偏好、取向等需求信息，进而描绘用户画像，帮助企业了解客户喜好，抓住客户偏好进行精准营销。智能客服系统的客户信息分析还能帮助企业优化产品定位和方向，因为产品事根据用户的需求产生，市场需求是什么，产品的方向就是什么。
智能客服客户对话分析
客户主动咨询的问题就是他最关心的信息也是他最迫切的需求。企业通过对智能客服对话数据进行多维度的分析，可以得到高频问题、关键字等，找到客户对于客服系统最在意的功能点以及对产品的需求点，从而针对性改进和优化。除此之外，还能够通过对话分析进行客服质检，发现服务问题，优化服务方式，升级客服管理。
智能客服访客流量分析
企业搭建智能客服系统一般都是与网站、微信公众号、微信小程序等渠道对接。流量分析可以对这些渠道的访客量、搜索关键词、搜索引擎等维度进行分析，通过这些分析结果，企业可以知道哪些渠道访客量比较高，访客高峰期是什么；访客大多是通过什么关键词进入渠道中的，常用的搜索引擎是什么；不同推广方式的效果如何，是否值得继续投入等等。利用流量分析可以为营销推广提供依据，也可以对推广效果进行反馈。
智能客服转化率分析
有些企业的渠道访问量还不错，但是销量就是比较低，这一般就是某个转化环节出现了问题。转化率分析包括访客到注册用户的转化率、注册用户到咨询客服的转化率、注册用户到下单客户的转化率等等。数据分析包含销售的每一个环节，企业可以通过直观的转化率结果，分析企业哪个环节的工作做得不到位，及时改进调整，最大限度提高转化率。
通过对智能客服客户数据、对话数据、访客流量以及客服转化率进行多维度、多层次的分析，能够帮助企业建立以客户为核心、以数据为指导的运营和营销策略，对于企业在大数据时代抢占市场高地意义重大，因此智能客服数据分析功能非常重要，企业在选择智能客服系统时，要特别注意数据分析功能是否完善和有效。
