随着信息化技术在客户与客户体验管理领域的持续应用，海量的客户体验与心声源源不断汇聚，为企业厘清客户需求、细化客户画像提供支撑；但与此同时，如何使用这些体验数据、实现价值最大化，成为企业组织普遍面临的难题。
以倍市得持续关注的客户体验管理领域为例，企业持续从与客户交互的过程中获取客户心声，它们或来自问卷数据，或通过埋点而得，也可能来自于舆情监测、客服投诉录音等等，但是：
☛ 难题1：这些数据来源分且密集，对于数据管理者而言，难于聚合分析、缺乏全局呈现。
随着企业对精细化运营诉求的愈发迫切，越来越多数据应用开始下沉至一线业务场景，实现业务数据的贯通闭环。一线业务人员需要快速响应客户服务诉求，提升服务效率，对数据分析能力（业务自助分析）的诉求越来越高。
☛ 难题2：数据需求场景越来越多样，不同层级的数据权限也各不相同，及时响应需求成为难题。
随着内外部竞争的加剧，企业对于服务和产品的迭代速度要求越来越高，传统的调研分析出报表的时间较长，企业需要通过更简单的配置，快速搭建业务分析模型，将运营数据快速转化为业务洞察。
☛ 难题3：传统获取数据方式成本高，及时性难以保证，数据驱动业务难以快速落地。
如前文所述，随着行业内外发展需要，企业获取体验数据与分析体验数据的质效要求越来越高，企业基于体验数据反哺业务决策等目标，对体验数据的管理需求主要有三点：
由此，一个高效智能的BI仪表盘，成为企业发挥体验数据价值的刚需。
当我们掌握了足够多的客户体验数据后，怎么用来指导业务决策才是最为关键的。正如大部分企业所困扰的一样，如何从海量数据中快速甄别有效数据，并进一步筛选有价值数据，进而深挖其客户体验数据与客户行为之间的联系，是BI仪表盘的核心价值。
倍市得在服务某国内知名股份制银行客户体验监测项目，为客户构建了“1套体系、4大核心模块”，即面向全行建立1个零售客户体验监测指标体系，该体系集合问卷调研中心、数据分析与处理、业务数据可视化仪表盘、客户免打扰与奖励机制4大模块于一体。
在业务数据可视化仪表盘模块，倍市得系统整合全渠道、全产品、全客群的客户声音、行为、态度等多维体验数据。
基于回归分析、驱动因子分析、交叉分析、联动分析、NLP自然语言文本分析等多种分析模型，对体验数据进行动态监测、智能分析并可视化展示；结合后台的预警红线设置和客户画像标签，以体验数据驱动体验监测、分析、改进、追踪的闭环。
看似繁杂的体验数据管理过程，经倍市得系统化管理方案实现快速搭建、高效落地的目标；为企业从海量的客户体验数据中甄别出有价值的信息，通过体验数据解读客户潜在需求与动机。
随着产品与服务持续完善，倍市得CEM依托系统强大的数据分析和处理能力，将海量的客户体验数据汇集，对接行内组织架构，为各业务部门、管理职级、岗位分工等提供不同的层级化、可视化的业务数据报表。实现数据赋能决策的场景向一线下沉，为员工提供灵活、自助式的数据分析能力。
数据可视化很好地帮助企业快速发现、理解、分享客户的行为表现，识别客户体验管理发展中的机遇与风险，也便于更加直观地指导运营决策。
企业管理者可以基于全局“俯瞰”业务协作运转状态，钻取信息明细，发现趋势，定位异常。一线业务部门与业务数据的深度融合也进一步延展数据驱动决策的场景与纵深。
随着越来越多业务场景接入，一个完善的BI仪表盘可以帮助企业打破谷仓效应，以数据关联为纽带建立起各部门的共享。
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