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軟件可以對原始數據進行分析，卻不能形成洞察力，后者需要人和介入。下面分析的是如何將大數據轉化為強有力的決策。
大數據時代，與客戶建立融洽的關系，比以往任何時候都更容易。在營銷軟件、客戶關系管理系統、社交媒體、智能手機和在線活動普及的驅動下，我們掌握了更多的客戶反饋和用戶數據，同時在捕獲、分析和解析數據的技術方面取得了巨大的進步。
麻煩的是，出于某些原因，數據和技術的結合并非易事。GIInsight的《2013客戶親密指數》的焦點，旨在揭示導致這一現狀的原因，以及如何迎接相關挑戰。該調查研究了在包括ISP到汽車制造商的16個不同行業中，企業是如何與客戶進行溝通的，其中包括對1000多名英國消費者的調查。最后的調查報告，被用于與2010年的結果進行對比，以找出在當今數字化的時間，哪些才是真正的贏家和輸家。
調查中，消費者根據這些企業與客戶溝通過程中所表現的客戶知識和對客戶的理解，對其打分。被評價的對象包括超市、銀行、移動運營商和其他類型的企業。對客戶的熟悉程度分別從"像好朋友一樣了解我"到"像是一個完全的陌生人"。調查結果被用于計算各行業的整體和相對得分。
調查揭示了一些讓人吃驚，甚至震驚的事實。有些本應該擁有先進數據采集能力和通信技術的行業，在了解客戶方面的得分非常差。那些致力于將傳統數據庫營銷、市場推廣活動和IT技術成功結合的企業，在建立良好客戶關系方面做的最為成功。
超市和銀行，這些傳統上擁有較多客戶接觸的行業，在調查中排名第一和第二位。2010年的調查中，銀行排名為第三。技術驅動的行業緊隨其后，包括移動運營商、娛樂行業、手機制造商和互聯網服務供應商。這些企業在利用新型營銷技術和數字化渠道，采集和使用用戶數據，實現更有效的定制推廣方面做的更好。那么，為什么他們無法比超市和銀行做的更好？
因為技術并不能解決一切問題。
墊底的是汽車制造商、成人飲品生產商、電腦/平板電腦制造商、慈善機構和DIY/家居用品公司。這些行業在保持客戶關系方面的效率不佳很能說明問題：對于一次性購買的商品，供應商很難維護與客戶的聯絡。以汽車制造商為例，就需要有更具創意的方式，與客戶保持持續的關系。同樣，某些消費品牌與客戶之間的唯一接觸機會，是通過超市這樣的第三方渠道，因此就很難建立強大的用戶粘性。慈善機構由于當前經濟環境下的資金短缺，難于花錢去做數據庫營銷，反過來又限制了他們獲得資助的能力。
無論哪個行業，利用數據來建立密切客戶關系的關鍵，都取決于市場和IT的結合。這方面存在一個危險的信念，那就是：在利用大數據所提供的信息，開展有效的市場營銷時，軟件可以解決所有的問題；而且利用這些信息的任務，可以簡單地交由IT部門來完成。這是完全錯誤的認識。
軟件可以分析數據、生成報告，但卻無法發現其中的趨勢、模式和有意義的見解，形成成功的營銷戰略。只有訓練有素的人可以做到這一點。任何技術的進步，總是離不開人的因素。
在今天的大數據的營銷環境中，要想成功與客戶建立持久和有利的關系，需要企業擁有所謂的"數據科學家"，傳統數據營銷中，將這些人簡單地稱為"分析師"。這是一種專家職能的工作，無論是內部職位，還是外包服務，結合分析、數據庫、營銷、解析和溝通等不同技能。數據科學家不僅要懂得所用的技術，而且要精通統計、分析和數學。更重要的是，他們必須能夠立足于公司的營銷挑戰和目標，向管理團隊和其他人員解釋如何利用數據來實現企業的營銷目標。
超市和銀行得分最高，這并非巧合。他們不單擁有相關的技術，還知道如何有效地利用自己所擁有的用戶數據庫。
在排名靠后的行業中，不少公司無法獲取客戶數據，或者沒有很好地利用已經擁有的信息，即便相關的技術已經存在。這種情況的產生，有時反倒是因為他們過于依賴技術。在當今數據推動、數字化連接的世界中，那些無法有效接觸客戶的企業要么需要找到合適的人選，要么必須對這一職能進行外包。
建立親密客戶關系的5個步驟：
1、對客戶和交易進行關聯。這可能意味著要實施一個用戶忠誠度管理或CRM項目。這是最簡單的工作之一。沒有這些作基礎，所有努力的效果會至少降低60％。思科可以為希望挖掘社交和移動數據的零售商提供一些指導意見。
2、通過詳細的分析，確定哪些數據重要，哪些不重要。然后考慮如何改變與客戶的溝通。在沒有研究數據的情況下，不作任何假設。
3、建立統一的客戶視圖和客戶數據庫，無論通過外部或內部手段。這并不一定需要昂貴的軟件，但要對"現成的"套裝軟件保持戒備：如果削足適履地采用標準的套裝軟件，最終可能會在滿足自身需求方面大打折扣。最好作一些定制方面的投資。
4、好的分析師可以將數據轉化成建設性的業務建議。這些人得之不易，甚至在當今各種大數據分析非常熱門的時代。要設法找到他們。
5、多嘗試，多評估。有些東西會成功，有些則不會。不要怕出錯，你會嘗到很多東西。只是有一點要記住，不要用真的客戶去做試驗！
