預測分析在塑造消費者行為方面的作用是什麼？
已發表: 2020-07-08不斷變化的市場趨勢、技術和具有挑戰性的必備品已經影響了消費者的行為。 多虧了移動商務，他們被各種選擇寵壞了，這就解釋了為什麼他們的購買行為一直在閃爍。
如今，風險甚至更高，企業無法通過傳統的新產品創意市場研究方式承擔風險。
即使消費者喜歡一種產品並將其添加到購物車中，他們也會被那些以相同或更低價格提供更有價值替代品的利潤豐厚的交易分心和誘惑。 失去潛在客戶令人沮喪，但並不絕望。 這就是數據分析發揮作用的地方。
數據分析受到全球精通數字和商業的營銷人員的信賴，用於研究和了解客戶及其行為。 數字過度曝光需要深入分析用戶的偏好、行為和購買模式。 這就需要一種營銷策略，使用數據科學推動的智能工具追踪潛在買家的數字足跡。 歷史數據可讓您窺視過去，即使您無法撤消它。 但是，您可以利用預測來適應動態變化。 在分析技術方面，分析從業者被寵壞了，其中包括：
- 描述性分析——一種涉及為後續分析準備數據的基本技術。
- 預測分析——用於預測和預測消費者行為的高級模型。
- Prescriptive Analytics – 用於解釋和推薦的機器學習算法。
在本文中，我們將重點關注預測分析，這是一類數據分析，可讓您識別戰略中的缺陷，並讓戰略家相應地實施糾正措施。 因此，您可以嘗試排列和組合試驗、錯誤或重試和勝利！
預測分析是什麼意思？
預測分析是一門使用數據、統計算法和人工智能技術來推斷出可用於預測未來的有意義結論的科學。
在了解預測分析如何幫助研究消費者分析之前，讓我們首先了解它的重要性。
消費者分析讓市場研究專業人士確定潛在買家的需求。 這些步驟對於消費者行為分析至關重要：
- 發現洞察：細分客戶數據庫以識別消費者細分。
- 吸引和留住潛在客戶：通過分析客戶的個人資料和過去的購買情況，針對客戶群提供相關優惠。
- 利用客戶保留：企業評估客戶價值並使用積極主動的方法來保留客戶。
以下是預測分析如何幫助研究消費者行為的幾種方法：
1）市場細分：
消費者分析的第一步是創建市場細分，包括將市場分成具有相似人口統計、行為和態度的不同子組。 使用這些數據，您可以單獨定位每個細分市場並精確滿足他們的需求。 分割涉及 3 個階段：
- 親和力分析是圍繞共同屬性對客戶數據庫進行聚類以實現精確定位的過程。
- 響應模型查看您的客戶刺激歷史以及是否已轉換以預測制定策略的可能性。
- 流失分析也稱為流失率，將計算客戶流失的百分比，從而計算機會成本或潛在的收入損失。
數據在製定和決定每個營銷部門的最有效定位方面發揮著至關重要的作用。 預測分析將幫助您識別利潤豐厚的細分市場，並根據購買歷史相應地定位它們。 營銷經理使用此數據進行最佳資源分配，以達到最有利可圖的細分市場。
2) 預測和需求定價：
需求定價是根據消費群體之間的需求彈性差異對產品和服務進行定價的過程。 預測分析主要用於創建需求預測模型，以預測您的業務的銷售額和收入，以便在正確的時間確定正確的價格。 您還可以設計實驗來揭示影響價格對需求影響的因素，從而製定有利的定價策略。
預測分析將幫助您將公司信息與直接影響客戶偏好和購買決策的促銷活動、經濟指標、天氣變化等相結合。 隨後，它發現了新的機會，並對未來的需求進行了更細緻的洞察。
最近，需求感知概念部署了人工智能和機器學習來實時捕捉購買行為的波動。 一些專家認為它是一種調整預測的方法，而不是一種獨立的預測方法。
3) 營銷活動：
我們都記得學習數學定理，這些定理有一個假設和一個結果說明因此被證明是對還是錯。 預測分析的工作原理類似於該定理，其中數據科學可用於確定哪些客戶群和受眾將有效地獲得和開發可操作的見解。
準確的報告可以準確地告訴您活動是否成功，並在可能不足的地方進行修正。 這為遵循戰略的最佳實踐奠定了基礎，不僅在營銷和銷售方面，而且在製定業務決策方面也是如此。
4）預測客戶行為：
您可以部署預測分析來檢查數據變量之間的相似性和模式，同樣，預測現有客戶和新客戶的行為。 數據可以準確預測客戶的下一步行動，並跟踪有可能將潛在客戶流失給競爭對手的客戶流失情況。 映射這些模式將使您深入了解活動結果。 這將有助於識別潛在的潛在客戶並僅優先考慮最有可能轉化的潛在客戶。
通過預測客戶行為，您可以製定有效的營銷策略。 因此，毫無疑問，預測分析將有助於了解您的客戶，以便您可以通過正確的營銷渠道接觸到他們。
5) 自定義內容：
以客戶為中心的方法的上升趨勢促使全球企業意識到個性化的重要性。 但是，由於缺乏準確和足夠的數據和詳細的見解，創建個性化消息變得具有挑戰性。 為了能夠為您的客戶創建個性化內容，您必須利用機器學習、數據科學和數據分析來自動進行細分。
使用數據分析和構建模型預測客戶行為的能力使您能夠個性化您的內容以針對這些特定的潛在客戶。 在正確的時間瞄準正確的受眾將導致獲得投資回報率的可靠方法。 歷史數據將在創建自定義消息以交叉銷售、追加銷售或向您的客戶推薦產品時派上用場。 除此之外，人口統計數據將提供有關當地人口選擇的見解，以幫助您了解哪些優惠會吸引他們到您的商店。 還可以查看購買歷史記錄，以根據個人喜好更改促銷活動。
6）地理圍欄的力量：
地理圍欄通過使企業能夠在某個位置的某個半徑範圍內向潛在客戶做廣告，從而將移動營銷提升到了一個新的水平。 從交互式購物清單到您最喜歡的品牌的有限優惠，從家庭安全到您所在地區的餐廳建議，地理圍欄已經彌合了營銷人員和消費者之間的差距。
地理圍欄使用基於全球定位系統或 GPS 等預測數據的技術以及藍牙和信標技術等無線電頻率標識符來圍繞業務位置建立虛擬邊界。 GPS 有助於準確地對客戶的位置進行三角測量，而 Beacon 技術會在客戶進入或離開某個位置時發送警報。 藍牙技術可以判斷您何時靠近商店的收銀台等信標。 如果您不抓住機會調查您的客戶，您的在線努力將不會有回報。 將地理圍欄促銷引入各種指標，例如他們訪問您商店的頻率、他們停留的時間、他們的購買等是否開放。
7) 決策和報告：
如果不能將數據分析反映在 ROI 上，那麼使用數據分析是徒勞的。 我們之前在本文中介紹過的細分方法（如親和力分析、響應建模和流失分析）可用於創建有關客戶在線和離線交易的準確報告，以確定您應該提供哪些內容。 數據分析使企業能夠做出以客戶為導向的營銷決策。
可以部署數據可視化，即使用統計數據和數據構建消費者模式並得出有關定理的結論或證明促進組織決策制定的假設的過程。
預測分析使管理人員能夠了解其業務動態、預見市場變化並應對風險。 企業現在正在採用分析和統計推理來做出有關維護庫存、招聘人才、管理定價解決方案等的關鍵決策。這可以提高效率、最大化利潤並利用風險管理。
8) 提升個性化推薦：
在當今以客戶為中心的世界中競爭，僅僅了解您的客戶“誰”是不夠的。 相反，專注於“他們做了什麼”並使用通過他們的行為揭示的洞察力，將清楚地了解客戶的需求和最佳方式以及將其交付給他們的適當時間。 這正是亞馬遜和 Netflix 等公司正在採用的方式。 我們不禁注意到，這些高度以客戶為中心的品牌明智地使用了個人推薦。
但是，企業還必須知道在哪裡劃清界限。 對未經同意洩露或存儲敏感信息的擔憂將導致客戶自願選擇退出您的服務。 好消息是，分析算法還可以告訴您您的行為是否具有侵入性或有用性。 對創建個性化推薦的追求有時會將營銷人員推得太遠，並讓那些認為被數字跟踪的客戶嚇跑。 例如，Facebook 和 Instagram 上可疑地出現的讚助廣告建議在您在網上無意識地搜索機票幾分鐘後就降低機票價格。 在這裡，可以部署預測分析，以輕柔的推動而不是明顯的推動來交付價值。
預測分析設計了他們的高級推薦算法，以根據個人過去的行為為客戶提供個性化的內容和建議。 統計數據顯示，75% 的 Netflix 收視率是由推薦引擎驅動的，他們通過減少流失每年節省 10 億美元。 另一方面，亞馬遜僅通過推薦就產生了 35% 的銷售額。 這些數字巨頭已經使用行為數據分析來提高客戶滿意度並提供真正的商業價值。 這就解釋了為什麼您的 Netflix 個人資料會根據您最近觀看的列表推薦電影，而亞馬遜會根據您的搜索歷史發送產品通知和最優惠的價格，包括可以補充您搜索的產品的推薦。
9) 利用客戶滿意度：
2020 年的企業提倡為您的客戶服務，而不是從他們的口袋裡兜售和掏錢。 研究表明，吸引新客戶的成本是保留老客戶的 5 倍。 客戶滿意度在客戶忠誠度和保留率中起著至關重要的作用。 因此，為了更好的業務前景，您需要滿意的客戶。 預測分析在客戶保留方面起著至關重要的作用，聯合分析等工具將使您能夠確定哪些產品或服務可以顯著提高客戶滿意度。
忠誠度計劃和會員卡不僅可以鼓勵現有客戶成為常客，還可以吸引新客戶成為回頭客。 忠誠度計劃可以以各種形式使用，例如推薦朋友、轉換獎勵、品牌配對、加入社區、在合作夥伴福利處購物等。創業不僅僅是讓您的客戶在第一次銷售時感到高興。 這是為了吸引他們，以便他們不斷回來購買更多產品，從而增加收入，並向朋友和同事提供無價的口碑推薦。
交給你：
預測分析無法一蹴而就。 這是一項具有挑戰性的適應任務，但任何企業只要能夠堅持正確的方法並願意投資於必要的資源來推動項目的發展，就可以完成一項強大的任務。 明智的做法是從關鍵業務領域的小規模試點項目開始，以利用啟動成本，同時縮短開始獲得回報的時間。 一旦模型付諸實施，它通常需要很少的維護，因為它會在未來很多年繼續產生可操作的見解。 推動分析轉型將賦予企業競爭優勢，並保持在數字化顛覆的前沿。 總而言之，預測分析是一種強大的技術，如果與正確的營銷策略無縫結合，可以正確預測消費者行為並最大限度地提高投資回報率。