如今，企业之间的竞争非常激烈——尤其是在网上。
人们有了比以往更多的选择，触手可及。他们想要快速找到方便的解决方案。他们甚至希望企业能够根据他们的需求提供个性化的定制解决方案客户体验竞争对手无法匹敌。
如果你失败了，客户可能会去别处做生意。
根据SuperOffice，90%的企业竞争主要是客户体验(CX)。认真对待CX是一个很好的方法，可以让你从充斥着你的行业的噪音中脱颖而出，帮助你赢得忠实的客户。
来源:SuperOffice
为了为你的目标受众创造最好的买家之旅，你必须首先充分了解他们，了解他们在不同接触点的行为和行动。
只有这样，你才能创造真正个性化的无缝体验，从而成功地引导你的潜在客户通过销售漏斗。如果你能掌握这一技能，你将不断提高你的数字营销努力，并在网上提高品牌忠诚度。
为客户打造独特体验的一种有效方法是使用预测分析。使用关键的消费者数据可以帮助您预测客户未来的行为。将让你更深入了解消费者趋势的关键发现整合到你的营销策略中，可以让你在同行业中领先于竞争对手。
预测分析行业正以惊人的速度增长23.2%的比率年复一年，这意味着企业正在迅速赶上这一趋势。如果你不开始将这些策略融入到你的营销中，你可能很快就会落后于竞争对手。
来源:大观研究
一旦你很好地了解了你的现有客户和潜在客户，你就可以一次又一次地赢得他们，不仅要达到他们现在的位置，还要带领他们去他们下一步想去的地方。
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- 如今，90%的企业主要在客户体验上展开竞争。
- 预测分析可以帮助你在更深层次上与客户建立联系，这样你就可以从人群中脱颖而出，在竞争中领先。
- 预测分析包括使用数据来预测未来的用户行为、事件和结果。
- 你可以通过研究历史和当前的数据和统计数据来做出准确的预测。
- 通过从您的流程和策略中移除大量的猜测来降低风险。更准确的预测可以导致更少的错误，更快的增长，以及更高的业务投资回报率。
什么是预测性营销分析?
预测营销分析使用数据来预测用户行为以及未来的事件和结果。为了形成对客户和营销结果的预测，预测分析挖掘数据，并结合使用统计学、预测建模、人工智能(AI)和机器学习。您可以通过研究当前和历史数据模式来形成准确的预测或确定未来发生某事的可能性。
业务分析的三种主要类型是:
- 描述性分析:要预测未来的事件，您可以从查看描述性分析(历史数据和性能)开始，以确定已经发生了什么。
- 预测分析:接下来，看看预测分析来确定未来可能会发生什么。这包括查看过去的数据并使用算法来预测未来的事件。
- 规范的分析:最后，你可以根据你已经做过的事情或已经发生的事情来决定下一步要做什么。通过考虑最有可能发生的事情来决定最佳的行动方案。
预测分析过程是如何工作的?
有效地使用预测分析包括多个步骤。下面的大纲将概述这个过程(可能需要工程师或数据分析师来完成)。
- 首先要问正确的问题:确定你想回答什么问题，或者你希望得到什么结果。头脑中有清晰的问题可以帮助你找到正确的路径，从而得到你想要的答案。例如，“本月最有可能进行购买的营销合格线索(mql)是什么?”
- 收集正确的数据:制定一个收集和组织数据的计划，这些数据将为你的问题提供答案。您可能需要从历史数据、人口统计信息和层状图特征中提取信息。
- 分析你收集到的数据:分析你的数据以获得有用的信息，以帮助你对问题形成结论(即描述性分析)。你可以在这里问更具体的问题，深入挖掘数据来找到答案。
- 利用统计数据形成假设:在确定你的问题列表并创建假设之后，使用统计数据来构建和测试你已经得出的结论。测试每一个假设，相信你发现的数据。
- 创建一个预测模型:在测试，然后根据统计数据验证或消除每个假设之后，您可以创建一个预测模型。同样，您将使用统计数据来预测未来的客户事件、结果或行为。您可能需要工程师或数据分析师来帮助您完成这一阶段。
- 部署你的新模型:利用您的数据获得可操作的见解，并指导未来的营销和销售战略和活动。
- 随着时间的推移监控你的模型:监视和跟踪你部署的新战术和战役，并随着时间的推移报告它们的表现。根据需要调整和创建新模型。请记住，外部变量(如季节波动)可能会影响你的数据，所以你可能需要偶尔调整或替换你的模型，以保持它的准确性。
预测模型主要有三类。同样，这为您提供了一个高级的、基本的概述。
- 集群建模:这种预测模型可以帮助您根据多个变量将客户划分为不同的组。聚类建模允许您根据行为数据、过去的产品购买或品牌参与来定位特定的人物角色或人口统计数据。
- 倾向建模:这个模型可以帮助你确定不同的消费者执行某个行为或脱离你的品牌的可能性有多大。有价值的数据可能包括客户购买、转换、流失、参与或退订的倾向和预测终身价值。
- 协同(或推荐)过滤:利用过去的客户行为，你可以建立一个模型来识别新的销售机会。使用这个模型向你的受众推荐相关的广告、产品和服务。这对于向现有客户进行追加销售和交叉销售非常有用。
在市场营销中使用预测分析的10种实用方法
这里有10种具体的方法来使用预测分析来加强你的营销工作，帮助你的业务向前发展。
1.定位和细分你的用户
利用行为和人口统计信息，你可以细分你的潜在客户和客户，以创建新的活动，以适应你的受众在买家旅程中的位置。创建具体的、有针对性的活动可以帮助你有效地将潜在客户转移到销售漏斗中，并进一步吸引现有客户。
来源:HubSpot的
使用预测分析来定位和细分用户有三种主要方法:
- 关联分析:这种方法包括根据客户的共同属性来划分客户。
- 响应建模:通过观察客户对特定刺激的反应，你可以预测未来客户做出类似反应的可能性有多大。
- 生产分析:也被称为流失率，流失分析将显示你在特定时期失去了多少客户。你还可以确定由于失去这些客户，你损失了多少潜在的收入或机会。
2.分发有针对性的内容
了解哪种类型的内容最能与你的受众(或不同的受众群体)产生共鸣，以及他们使用最多的渠道，可以为未来提供信息内容营销决策。通过定制您的内容创建和分发策略，您可以为潜在客户提供更个性化的体验，以增加您将他们沿销售漏斗向下移动并将他们转化为客户的概率。
3.预测客户行为
通过将过去活动的数据与你收集的客户人口统计信息相结合，你可以建立一个模型来帮助预测未来的客户行为。根据客户购买或采取特定行动的可能性对他们进行评级，这样你就知道何时以及如何通过营销接近他们。
4.预测领先评分
如果没有适当的流程，你可能会花费大量的时间和资源去寻找那些甚至对你提供的东西不感兴趣的人。潜在客户评分可以帮助您避免这种情况，根据潜在客户的兴趣、紧迫性和购买权限对其进行筛选和优先级排序。
领导评分包括根据个人在买家旅程(或销售漏斗)中的位置分配价值(点数)。你给领先对手的分数越高，说明他们越合格。你用来生成领先评分的数据可能包括他们正式提交给你的信息，他们采取的行动，以及他们如何通过不同渠道与你的品牌互动。
为不同类型的潜在客户打分可以帮助你的营销和销售团队优先考虑正确的客户——专注于那些最有可能成为未来客户的客户。通过预测未来的购买习惯，您的团队可以在他们所在的位置找到线索，并有效地引导他们进入旅程的下一步。
你可以把高得分的线索直接发送给你的销售团队。得分低的线索可能根本不值得追查。那些得分中等的人可能需要向正确的方向推进(例如，参与战略营销活动，引导他们进入漏斗)。
来源:Hotjar
5.预测客户终身价值
使用“定位和细分您的受众”中介绍的相同方法，您还可以预测您的客户终身价值(CLV)。使用历史数据，您可以确定哪些客户是最有利可图的，哪些营销活动产生最高的ROI，以及您的受众中哪些部分是最忠诚的。
了解你的CLV会告诉你客户在与你的关系中对你的业务有多有价值。这也可以帮助你评估他们在未来的价值。你可以预测你们关系的预期寿命以及它能带来多少收入。然后你将了解获得新客户的成本，并可以相应地计划营销预算和预期投资回报率。
6.获取新客户
在对受众进行细分之后，您可以使用客户数据创建识别模型。你的目标是确定与当前客户相似的潜在客户，这样你就可以有效地锁定他们，并将他们培养成潜在客户和客户。
7.确定更好的产品或服务适合
结合使用客户行为数据、潜在客户信息和历史购买数据，您可以更好地了解当前客户想从您这里得到什么。然后，您可以使用这些信息来预测他们未来可能想要或需要的其他东西。开发新的产品和服务理念，深入挖掘，更好地满足你的客户群的需求。
8.向现有客户进行追加销售和交叉销售
你还可以使用你收集到的客户购买行为的数据，向他们交叉销售或追加销售，以增加利润。通过识别行为模式，您可以更有效地向当前客户进行营销。
例如，假设你经营一家营销公司，销售内容营销软件和互补的社交媒体工具。你会发现，在最初订阅内容营销计划的客户中，有40%会在6到12个月后加入社交媒体工具。你决定创建一个特定的营销活动，以当前的内容营销客户为目标，在六个月左右将追加销售率提高到60%。
9.降低客户流失率
流失率是指客户停止与你做生意的比率。它通常表示为用户的百分比。例如，如果你经营一家营销公司，并通过年度合同与客户签约，它可以被定义为在特定的时间框架内你失去的常规客户的百分比。
我们的目标是拥有高于流失率的增长率。使用预测分析，你可以在失去客户之前发现出现的危险信号。如果有一个趋势，你可以确定你的业务在哪里和什么时候出错。认识到潜在的问题可以帮助你在失去客户之前主动解决问题。
10.优化未来营销活动
你掌握的信息越多，你就能更好地计划和实施你的计划营销活动．更精确的目标定位和信息传递可以帮助你建立更强大、更真实的活动，与潜在客户和客户建立联系。这将最终导致更成功的结果。
预测分析不仅通过减少流程中的大量猜测来降低风险，而且还可以在组织内实现更快的增长和更高的投资回报率。结合这些策略可能不能保证成功，但它们可以通过为你未来的实践和决策提供信息来增加你成功的可能性。
为当前和未来的客户创建正确的内容
使用预测分析只能让你走这么远。你还需要高质量的内容营销，在购买者旅程的每个阶段吸引消费者。在正确的时间、正确的地点为你的潜在客户提供正确的内容是成功执行数字营销战略的关键。
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