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预测分析可以用来改善客户体验的7种方法

产品时间:2022-12-17 22:33

简要描述:

通过AI驱动的分析可以协助企业预测客户的市场需求并打破他们的预期,从而将销售推上更高水平。这是一个双赢的局面。 预测分析正在彻底改变客户和营销人员之间的关系,在促进销售的同时,也提升消费者的满意度。专业服务公司普华永道的合伙人PaulGaynor回应,这一切都要得益于数据,这个商业世界新的力量源泉。“高级业务分析使您需要在任何地方查阅和预测所有内容,”他说明说道。 “与客户的每一次对话,供应链中的每一个环节,每一笔金融交易,无论你在世界上的任何地方。...

详细介绍
本文摘要:通过AI驱动的分析可以协助企业预测客户的市场需求并打破他们的预期,从而将销售推上更高水平。这是一个双赢的局面。 预测分析正在彻底改变客户和营销人员之间的关系,在促进销售的同时,也提升消费者的满意度。专业服务公司普华永道的合伙人PaulGaynor回应,这一切都要得益于数据,这个商业世界新的力量源泉。“高级业务分析使您需要在任何地方查阅和预测所有内容,”他说明说道。 “与客户的每一次对话,供应链中的每一个环节,每一笔金融交易,无论你在世界上的任何地方。

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通过AI驱动的分析可以协助企业预测客户的市场需求并打破他们的预期,从而将销售推上更高水平。这是一个双赢的局面。

预测分析正在彻底改变客户和营销人员之间的关系,在促进销售的同时,也提升消费者的满意度。专业服务公司普华永道的合伙人PaulGaynor回应,这一切都要得益于数据,这个商业世界新的力量源泉。“高级业务分析使您需要在任何地方查阅和预测所有内容,”他说明说道。

“与客户的每一次对话,供应链中的每一个环节,每一笔金融交易,无论你在世界上的任何地方。”在竞争日益白热化的,预测分析为卖家获取了一个强劲的新优势,它不仅可以填补互联网上不断扩大的自由选择范围,而且还可以随时随地展开较为购物。“预测分析协助你告诉可能会再次发生什么,提前准备应付措施,回避风险,并影响结果,”Gaynor说道。

“这就看起来在用望远镜来仔细观察前方,而不是通过后视镜来看。”但是,自网络购物经常出现以来,预测分析否依然是最强劲的营销工具?理解一下下面的七种方法,也许可以协助您的的组织用于该技术来将客户服务和销售提高到一个新的水平。

1.超强个性化营销超强个性化营销就是在准确的时间、准确的渠道为客户获取准确的信息。掌控它必须融合艺术和科学。

在线服装及配件零售商Zulily的技术副总裁BinduThota回应,科学部分所指的是为购物者获取准确的分类、自由选择、价格、发货时间和其他关键服务。她认为:“当我们要求好如何策划这些元素,如何将它们人组在一起,以及如何建构最更有人的客户体验时,艺术就可以开始发挥作用了。”想象一下这样的一个世界:零售商甚至在转入该公司的网站或应用程序之前,就早已清楚地告诉了购物者到底想什么。这正是预测分析所能获取的功能。

“通过数据驱动技术,我们可以每天创立一个个性化的子集,包括数千种产品,这是一种确实具备相关性和吸引力的客户体验,”Thota说道。“这就是人文关怀。

”这是有史以来的第一次,社交媒体和其他在线渠道容许营销人员随时随地的与人对话。“这为找到新兴模式获取了一个无与伦比的机会,这些模式可以协助企业更加有效地的组织资源和引领他们的能量,”数据分析咨询公司PacificDataScience的创始人AdamLichtl说明道。“通过搜集所有的这些关于客户体验的小数据,并将它们统合在一起,我们可以更佳地理解客户的旅程—还包括在他们与公司认识的之前、期间和之后。”2.虚拟世界礼宾服务消费者早已开始期望在生活的各个方面都能获得即时、无摩擦的满足感,现在他们也期望着与之对话的品牌也能有类似于的体验。

“预测性分析是一个关键的工具,它可以获取对消费者的全面理解,从而获取这些类型的体验,”商业和技术咨询公司Nisum的全球洞察和分析主管RaviNarayanan说道。用于AI驱动的分析,现在可以创立身临其境的体验和即时的满足感。

“例如,Spotify和Netflix不会根据你正在观赏或收看的内容来转变他们所引荐的内容,”Narayanan说道。3.客户市场需求的预测的组织现在可以用于预测分析来准确预测客户的市场需求,在某些情况下甚至可以在个人作出要求之前展开预测。“预测分析可以获取对客户不道德变化的早期检测,”Lichtl仔细观察到。

这使得品牌更为积极主动,他们需要预先自定义他们的消息,甚至在他们告诉自己有新的市场需求之前就有效地为客户服务。Lichtl认为,这是一种容许的组织获取卓越客户服务的方法。

万事达负责管理客户体验和关怀的继续执行副总裁PaulGaynor认为,预测性分析正在协助他的公司保证取得必要数量的反对,以便及时符合客户的市场需求,甚至远超过他们的预期。“除了预测查找量以便我们可以适当地获取资源外,我们还在用于先进设备的模型来预测查找的复杂性,”Gruner说道。为了了解理解客户的点子,AT&TBusiness早已实行了一个客户体验机器学习系统。

该技术在整个客户项目生命周期中包括了数百个独有的数据元素(包括PB级别的数据)。“它将根据客户的希望程度、循环时间、重试亲率等因素来预测客户否不会之后兼任支持者,或者是开始滑向中立或丑化的领域,”AT&TBusiness全球运营和服务总裁SorabhSaxena说明道。系统可以分解预测警报,自动或通过系统辅助来驱动下一个最佳的操作者建议,以保证客户依然是支持者。“最差的部分是,随着取得更好的经验,它还需要大大地自学和微调算法,”他说道。


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