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如何使用预测性分析全程与客户接触

2017/11/6    来源:互联网    作者:佚名      
关键字:预测性分析  客户接触  
今天的营销人员应该在客户服务的每个阶段应用预测分析,从提高认识,到教育前景,到完成交易,再到提升客户服务等等。

    今天的消费者拥有比以往接触更多的品牌的机会;因此,为了捕捉和保留他们的业务,营销人员必须在客户生命周期的每个阶段都对消费者和他们的意图有深入的了解。

    幸运的是,客户与品牌的数字接触增多也让企业积累了更多的客户数据,从而有机会通过预测性分析收集到可操作的客户洞察,这是一种先进的分析工具,利用新的和历史数据来预测未来的活动、行为和趋势。

    企业希望利用他们的数据,所以预测分析在过去的几年里变得更加突出:Gartner预计到2020年,预测和规定性分析将会吸引企业在商业智能BI)和分析领域的净新投资的40%。

    今天的营销人员应该在客户服务的每个阶段应用预测分析,从提高认识,到教育前景,到完成交易,再到提升客户服务等等。这样做可以帮助营销人员随时预测客户的需求,这样他们就可以与每个客户进行个性化的互动。

    然而,许多营销人员可能会考虑如何利用预测性分析。需要什么样的数据系统和服务?以及预测分析如何准确地应用于客户服务的不同阶段呢?

为个性化的接触奠定基础

    为了在整个客户过程中有效地利用预测分析的力量,企业必须投资于客户关系管理CRM)平台,该平台支持高级分析和与其他应用程序的集成。

    CRM软件的核心是帮助企业存储和管理客户信息,例如联系信息、购买历史记录、人口统计信息和交互信息。许多CRM供应商正在进行大规模的变革,以整合和支持工具,使企业能够提供更多的预测和个性化的客户体验。例如,Salesforce和微软正在对人工智能(AI)进行大量投资,以使他们的平台更加智能。这些供应商提供了预测性分析,作为一种功能嵌入在他们产品中,并且作为他们现有平台的附加组件。

    如果你的企业依赖于一个较老的CRM系统,可能想要与IT讨论替换它,或者考虑授权的独立软件集成到现有CRM中。

    阶段1:目标

    确定正确的潜在客户是每个营销活动的第一步。这也可以说是最重要的一步。即使营销人员在营销活动的其他方面都很出色,但如果没有抵达到合适的受众,它就会失败。

    为了建立一个高效目标、合格的潜在客户名单,营销人员应该用基于机器学习的预测模型构建他们的列表,这些预测模型比使用简单的基于规则的方法的传统模型提供了更准确的数据智能。

    新的、创新的机器学习模型学习并利用在CRM中的智能,例如关于过去购买产品或服务的历史信息。因此,营销人员必须从一个潜在的客户列表开始——例如,购买过你的产品,回复之前的电子邮件营销活动,或者参加一个网络研讨会的客户名单。然后必须添加附加的数据属性,以使其更加智能。其次,它必须通过多种机器学习算法,以便能够以一种智能的方式对数据进行排序;通常包括给每个潜在客户分配一个分数,这样营销人员就能快速地理解信息,并利用它来生成一个有针对性的潜在客户名单。

    如果你没有数据科学训练,你需要招募数据科学家或者使用可以为您生成一个预测模型的自助,自动预测分析平台。在许多情况下,使用自助服务平台是一个更好的选择,因为它更具成本效益,允许你自己管理过程而无需等待数据科学家提供的信息。

    一旦有了一个系统,你就可以使用它来将预测分析应用到客户服务的后续阶段。

    阶段2:教育

    一旦你得到了一个潜在客户的关注,在达成交易的重要一步在于下一次互动要迎合他们的特殊需求和愿望。预测分析可以帮助你做到这几点:

    首先,营销人员可以应用预测性分析根据消费者的个人偏好来显示个性化的网页。这是通过应用机器学习算法来实现的,这些算法可以跟踪在线习惯,帮助营销人员创建个人的在线体验。

    其次,当营销人员通过电话或电子邮件跟进时,他们可以根据之前的交互或来自外部数据的洞察进行个性化交互。机器学习可以应用于筛选外部消费者和业务数据点,并将其应用到CRM的现有客户列表中。这种方法可以帮助营销人员了解他们的职业生涯之外的潜在性,比如他们在哪里上学,或者他们是否喜欢高尔夫球,从而帮助他们与他们建立更深层的关系。

    阶段3和4:购买和交叉销售/向上销售

    在与客户完成交易之后,下一步是确保他们仍然是一个满意的客户。如果做的对,交叉销售和销售可以为客户提供更好的价值,同时也提高了公司的盈利能力。关键是要根据客户的需求做出相应的产品推荐。

    预测分析可以根据用户的统计数据、购买历史记录和来自以前客户交互的数据来匹配产品报价,确保每个产品推荐都有价值和相关性,从而优化销售和客户服务。

    阶段5:满意

    对于一家公司的发展来说,必须战胜它的流失率,即在一定的时间内停止订阅服务的客户的百分比。

    通过预测分析,营销人员可以预测哪些客户可能会流失;营销人员可以更有效地运用保留活动资金。例如,如果预测第一次的客户不会回来,就可以通过一个有培育活动

    来为客户提供折扣或者免费试用来吸引顾客留下。

    预测分析还可以让营销人员通过客户关系管理系统中的销售、留存率和客户流失等指标实时监视和过程纠偏。

结论

    随着消费者的购买旅程变得更加复杂,他们对个性化体验的需求也在增加,预测性分析为营销人员提供了一种方式,让他们能够更深入地了解客户,并让他们在客户服务的每个阶段都能更有效地销售。

责任编辑:程玥
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