充滿信息資料的數位時代，無論是否電商、科技資訊產業、或是傳統企業，數據始終扮演重要的關鍵之一。相信許多朋友都能體會，工作時要觀測許多信息，會議時要準備許多報表分析，不光看趨勢，也想從中解讀出營運營收的關鍵情報。
客服中心也是，數據在顧客服務或顧客體驗發展上，已與過往採用分析落後指標的形式，飛躍性地演變為預測領先指標。
就一般的認知，客服中心的數據，經常是透過每次服務、記錄下消費者問題及來源，從中分類哪些問題佔比高，代表可能在該環節存有服務或流程痛點，接著尋找原因後解決，作為提供服務滿意度依據；或者藉由消費者直接回饋的服務滿意度調查(或神秘客電話、電話焦點訪談)，定位分數低的項目後實行強化，再次進行相同調查驗證是否成功。
在數位工具技術日新月異的進步，數位化的客服中心在數據運用、基礎上會有以下幾個常見情境：
(1)透過文字搜尋機器人，主動觀測客戶的信息傳遞的趨勢、類別、關鍵字，在客服人員接收處理之前，技術上已做好分析並轉達營運對口單位，這分析可以是危機處理、可以是對開發潛在新商品的情報集成，也可以是對銷售有益的資訊通知。
(2)藉由語音辨識，擷取電話服務中雙方語調、語速與文字轉換，一方面透過語調語速，系統化輔助提示客服人員留意自己的表達口吻講話速度，避免造成聽者不悅，也提示客服留意客戶是否在情緒上了；另一方面轉換文字，則大大幫助了客服中心執行QA質檢效率，也能第一時間實現即時偵測嚴重客訴關鍵字的預警。
(3)滿意度調查除了改善低分項目之外，給予高評分的客戶，透過分類標籤、將客戶滿意的行為數據化進入會員資料庫，從中轉化形成後續行銷分眾分群的提取來源。
其他還有天氣數據、通路人流數據...等等，所有數據都可運用在顧客服務上，重點是符合消費者顧客需求以及企業對自己服務的定位。
