预测分析在塑造消费者行为方面的作用是什么？

已发表: 2020-07-08

不断变化的市场趋势、技术和具有挑战性的必备品已经影响了消费者的行为。多亏了移动商务，他们被各种选择宠坏了，这就解释了为什么他们的购买行为一直在闪烁。

如今，风险甚至更高，企业无法通过传统的新产品创意市场研究方式承担风险。

即使消费者喜欢一种产品并将其添加到购物车中，他们也会被那些以相同或更低价格提供更有价值替代品的利润丰厚的交易分心和诱惑。失去潜在客户令人沮丧，但并不绝望。这就是数据分析发挥作用的地方。

数据分析受到全球精通数字和商业的营销人员的信赖，用于研究和了解客户及其行为。数字过度曝光需要深入分析用户的偏好、行为和购买模式。这就需要一种营销策略，使用数据科学推动的智能工具追踪潜在买家的数字足迹。历史数据可让您窥视过去，即使您无法撤消它。但是，您可以利用预测来适应动态变化。在分析技术方面，分析从业者被宠坏了，其中包括：

描述性分析——一种涉及为后续分析准备数据的基本技术。
预测分析——用于预测和预测消费者行为的高级模型。
Prescriptive Analytics – 用于解释和推荐的机器学习算法。

在本文中，我们将重点关注预测分析，这是一类数据分析，可让您识别战略中的缺陷，并让战略家相应地实施纠正措施。因此，您可以尝试排列和组合试验、错误或重试和胜利！

Predictive Analytics

预测分析是什么意思？

预测分析是一门使用数据、统计算法和人工智能技术来推断出可用于预测未来的有意义结论的科学。

在了解预测分析如何帮助研究消费者分析之前，让我们首先了解它的重要性。

消费者分析让市场研究专业人士确定潜在买家的需求。这些步骤对于消费者行为分析至关重要：

发现洞察：细分客户数据库以识别消费者细分。
吸引和留住潜在客户：通过分析客户的个人资料和过去的购买情况，针对客户群提供相关优惠。
利用客户保留：企业评估客户价值并使用积极主动的方法来保留客户。

以下是预测分析如何帮助研究消费者行为的几种方法：

1）市场细分：

消费者分析的第一步是创建市场细分，包括将市场分成具有相似人口统计、行为和态度的不同子组。使用这些数据，您可以单独定位每个细分市场并精确满足他们的需求。分割涉及 3 个阶段：

亲和力分析是围绕共同属性对客户数据库进行聚类以实现精确定位的过程。
响应模型查看您的客户刺激历史以及是否已转换以预测制定策略的可能性。
流失分析也称为流失率，将计算客户流失的百分比，从而计算机会成本或潜在的收入损失。

数据在制定和决定每个营销部门的最有效定位方面发挥着至关重要的作用。预测分析将帮助您识别利润丰厚的细分市场，并根据购买历史相应地定位它们。营销经理使用此数据进行最佳资源分配，以达到最有利可图的细分市场。

2) 预测和需求定价：

需求定价是根据消费群体之间的需求弹性差异对产品和服务进行定价的过程。预测分析主要用于创建需求预测模型，以预测您的业务的销售额和收入，以便在正确的时间确定正确的价格。您还可以设计实验来揭示影响价格对需求影响的因素，从而制定有利的定价策略。

预测分析将帮助您将公司信息与直接影响客户偏好和购买决策的促销活动、经济指标、天气变化等相结合。随后，它发现了新的机会，并对未来的需求进行了更细致的洞察。

最近，需求感知概念部署了人工智能和机器学习来实时捕捉购买行为的波动。一些专家认为它是一种调整预测的方法，而不是一种独立的预测方法。

3) 营销活动：

我们都记得学习数学定理，这些定理有一个假设和一个结果说明因此被证明是对还是错。预测分析的工作原理类似于该定理，其中数据科学可用于确定哪些客户群和受众将有效地获得和开发可操作的见解。

准确的报告可以准确地告诉您活动是否成功，并在可能不足的地方进行修正。这为遵循战略的最佳实践奠定了基础，不仅在营销和销售方面，而且在制定业务决策方面也是如此。

4）预测客户行为：

您可以部署预测分析来检查数据变量之间的相似性和模式，同样，预测现有客户和新客户的行为。数据可以准确预测客户的下一步行动，并跟踪有可能将潜在客户流失给竞争对手的客户流失情况。映射这些模式将使您深入了解活动结果。这将有助于识别潜在的潜在客户并仅优先考虑最有可能转化的潜在客户。

通过预测客户行为，您可以制定有效的营销策略。因此，毫无疑问，预测分析将有助于了解您的客户，以便您可以通过正确的营销渠道接触到他们。

Predicting customer behavior

5) 自定义内容：

以客户为中心的方法的上升趋势促使全球企业意识到个性化的重要性。但是，由于缺乏准确和足够的数据和详细的见解，创建个性化消息变得具有挑战性。为了能够为您的客户创建个性化内容，您必须利用机器学习、数据科学和数据分析来自动进行细分。

使用数据分析和构建模型预测客户行为的能力使您能够个性化您的内容以针对这些特定的潜在客户。在正确的时间瞄准正确的受众将导致获得投资回报率的可靠方法。历史数据将在创建自定义消息以交叉销售、追加销售或向您的客户推荐产品时派上用场。除此之外，人口统计数据将提供有关当地人口选择的见解，以帮助您了解哪些优惠会吸引他们到您的商店。还可以查看购买历史记录，以根据个人喜好更改促销活动。

6）地理围栏的力量：

地理围栏通过使企业能够在某个位置的某个半径范围内向潜在客户做广告，从而将移动营销提升到了一个新的水平。从交互式购物清单到您最喜欢的品牌的有限优惠，从家庭安全到您所在地区的餐厅建议，地理围栏已经弥合了营销人员和消费者之间的差距。

地理围栏使用基于全球定位系统或 GPS 等预测数据的技术以及蓝牙和信标技术等无线电频率标识符来围绕业务位置建立虚拟边界。 GPS 有助于准确地对客户的位置进行三角测量，而 Beacon 技术会在客户进入或离开某个位置时发送警报。蓝牙技术可以判断您何时靠近商店的收银台等信标。如果您不抓住机会调查您的客户，您的在线努力将不会有回报。将地理围栏促销引入各种指标，例如他们访问您商店的频率、他们停留的时间、他们的购买等是否开放。

7) 决策和报告：

如果不能将数据分析反映在 ROI 上，那么使用数据分析是徒劳的。我们之前在本文中介绍过的细分方法（如亲和力分析、响应建模和客户流失分析）可用于创建有关客户在线和离线交易的准确报告，以确定您应该提供哪些内容。数据分析使企业能够做出以客户为导向的营销决策。

可以部署数据可视化，即使用统计数据和数据构建消费者模式并得出有关定理的结论或证明促进组织决策制定的假设的过程。

预测分析使管理人员能够了解其业务动态、预见市场变化并应对风险。企业现在正在采用分析和统计推理来做出有关维护库存、招聘人才、管理定价解决方案等的关键决策。这可以提高效率、最大化利润并利用风险管理。

8) 提升个性化推荐：

在当今以客户为中心的世界中竞争，仅仅了解您的客户“谁”是不够的。相反，专注于“他们做了什么”并使用通过他们的行为揭示的洞察力，将清楚地了解客户的需求和最佳方式以及将其交付给他们的适当时间。这正是亚马逊和 Netflix 等公司正在采用的方式。我们不禁注意到，这些高度以客户为中心的品牌明智地使用了个人推荐。

但是，企业还必须知道在哪里划清界限。对未经同意泄露或存储敏感信息的担忧将导致客户自愿选择退出您的服务。好消息是，分析算法还可以告诉您您的行为是否具有侵入性或有用性。对创建个性化推荐的追求有时会将营销人员推得太远，并让那些认为被数字跟踪的客户吓跑。例如，Facebook 和 Instagram 上可疑地出现的赞助广告建议在您在网上无意识地搜索机票几分钟后就降低机票价格。在这里，可以部署预测分析，以轻柔的推动而不是明显的推动来交付价值。

预测分析设计了他们的高级推荐算法，以根据个人过去的行为为客户提供个性化的内容和建议。统计数据显示，75% 的 Netflix 收视率是由推荐引擎驱动的，他们通过减少流失每年节省 10 亿美元。另一方面，亚马逊仅通过推荐就产生了 35% 的销售额。这些数字巨头已经使用行为数据分析来提高客户满意度并提供真正的商业价值。这就解释了为什么您的 Netflix 个人资料会根据您最近观看的列表推荐电影，而亚马逊会根据您的搜索历史发送产品通知和最优惠的价格，包括可以补充您搜索的产品的推荐。

9) 利用客户满意度：

2020 年的企业提倡为您的客户服务，而不是从他们的口袋里兜售和掏钱。研究表明，吸引新客户的成本是保留老客户的 5 倍。客户满意度在客户忠诚度和保留率中起着至关重要的作用。因此，为了更好的业务前景，您需要满意的客户。预测分析在客户保留方面起着至关重要的作用，联合分析等工具将使您能够确定哪些产品或服务可以显着提高客户满意度。

忠诚度计划和会员卡不仅可以鼓励现有客户成为常客，还可以吸引新客户成为回头客。忠诚度计划可以以各种形式使用，例如推荐朋友、转换奖励、品牌配对、加入社区、在合作伙伴福利处购物等。创业不仅仅是让您的客户在第一次销售时感到高兴。这是为了吸引他们，以便他们不断回来购买更多产品，从而增加收入，并向朋友和同事提供无价的口碑推荐。

交给你：

预测分析无法一蹴而就。这是一项具有挑战性的适应任务，但任何企业只要能够坚持正确的方法并愿意投资于必要的资源来推动项目的发展，就可以完成一项强大的任务。明智的做法是从关键业务领域的小规模试点项目开始，以利用启动成本，同时缩短开始获得回报的时间。一旦模型付诸实施，它通常需要很少的维护，因为它会在未来很多年继续产生可操作的见解。推动分析转型将赋予企业竞争优势，并保持在数字化颠覆的前沿。总而言之，预测分析是一种强大的技术，如果与正确的营销策略无缝结合，可以正确预测消费者行为并最大限度地提高投资回报率。