预测分析用来改善客户体验的7种方法

通过AI驱动的分析可以帮助企业预测客户的需求并超越他们的预期，从而将销售推向更高水平。

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，也提高消费者的满意度。

专业服务公司普华永道的合伙人Paul Gaynor表示，这一切都要归功于数据，这个商业世界新的力量源泉。“高级业务分析使您能够在任何地方查看和预测所有内容，”他解释说。“与客户的每一次互动，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。”

在竞争日益激烈的零售业，预测分析为卖家提供了一个强大的新优势，它不仅可以弥补互联网上不断扩大的选择范围，而且还可以随时随地进行比较购物。

“预测分析帮助你知道可能会发生什么，提前准备应对措施，规避风险，并影响结果，”Gaynor说。“这就像是在用望远镜来观察前方，而不是通过后视镜来看。”

但是，自网络购物出现以来，预测分析是否仍然是最强大的营销工具？了解一下下面的七种方法，或许可以帮助您的组织使用该技术来将客户服务和销售提升到一个新的水平。

1．超个性化营销

超个性化营销就是在正确的时间、正确的渠道为客户提供正确的信息。掌握它需要融合艺术和科学。在线服装及配件零售商Zulily的技术副总裁BinduThota表示，科学部分指的是为购物者提供正确的分类、选择、价格、发货时间和其他关键服务。她指出：“当我们决定好如何策划这些元素，如何将它们组合在一起，以及如何创造最吸引人的客户体验时，艺术就可以开始发挥作用了。”

想象一下这样的一个世界：零售商甚至在进入该公司的网站或应用程序之前，就已经确切地知道了购物者究竟想要什么。这正是预测分析所能提供的功能。“通过数据驱动技术，我们可以每天创建一个个性化的集合，包含数千种产品，这是一种真正具有相关性和吸引力的客户体验，”Thota说。“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允许营销人员随时随地的与人互动。“这为发现新兴模式提供了一个无与伦比的机会，这些模式可以帮助企业更有效地组织资源和引导他们的能量，”数据分析咨询公司Pacific Data Science的创始人Adam Lichtl解释道。“通过收集所有的这些关于客户体验的小数据，并将它们整合在一起，我们可以更好地了解客户的旅程—包括在他们与公司接触的之前、期间和之后。”

2．虚拟礼宾服务

消费者已经开始期待在生活的各个方面都能得到即时、无摩擦的满足感，现在他们也期待着与之互动的品牌也能有类似的体验。“预测性分析是一个关键的工具，它可以提供对消费者的全面了解，从而提供这些类型的体验，”商业和技术咨询公司Nisum的全球洞察和分析主管Ravi Narayanan说。

使用AI驱动的分析，现在可以创建身临其境的体验和即时的满足感。“例如，Spotify和Netflix会根据你正在观看或收听的内容来改变他们所推荐的内容，”Narayanan说。

3．客户需求的预测

组织现在可以使用预测分析来精确预测客户的需求，在某些情况下甚至可以在个人做出决定之前进行预测。“预测分析可以提供对客户行为变化的早期检测，”Lichtl观察到。这使得品牌更加积极主动，他们能够预先定制他们的消息，甚至在他们知道自己有新的需求之前就有效地为客户服务。Lichtl指出，这是一种允许组织提供卓越客户服务的方法。

万事达负责客户体验和关怀的执行副总裁Paul Gaynor指出，预测性分析正在帮助他的公司确保获得适当数量的支持，以便及时满足客户的需求，甚至超出他们的预期。“除了预测查询量以便我们可以相应地提供资源外，我们还在使用先进的模型来预测查询的复杂性，”Gruner说。

为了深入了解客户的想法，AT＆T Business已经实施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含了数百个独特的数据元素（包含PB级别的数据）。“它将根据客户的努力程度、循环时间、重试率等因素来预测客户是否会继续担任支持者，或者是开始滑向中立或贬低的领域，”AT＆T Business全球运营和服务总裁SorabhSaxena解释道。系统可以生成预测警报，自动或通过系统辅助来驱动下一个最佳的操作建议，以确保客户仍然是支持者。“最好的部分是，随着获得更多的经验，它还能够不断地学习和微调算法，”他说。