如何使用预测性客户分析来转换用户

预测性客户分析使用机器学习来分析历史数据并构建算法。 然后将该算法应用于当前数据以预测接下来会发生什么。

虽然这些预测无法 100% 准确地预测未来，但它们可以揭示趋势和模式，为您提供有关实现目标（包括转化）的最佳方式的数据支持线索。

您可以使用预测分析来了解客户的行为并提高转化率。 继续阅读以了解如何操作。

预测性客户分析的准确性如何？

预测性客户分析并非万无一失。 产生客户分析的算法依赖于大量高质量数据来产生可靠的预测。

拥有超过 100,000 月活跃用户的公司更有可能享受预测性客户分析的全部好处，因为他们拥有足够大的数据量来确保准确的预测。 公司还必须规划客户交互，以便用户在整个客户旅程中触发。 这些触发器可以是点击、注册、视频观看或达到某些里程碑等接触点。 这是您的预测分析算法将处理的行为数据。

Amplitude Audiences 等预测分析工具将衡量模型的准确性，并根据数据质量和数量等因素为您提供健康评分。 任何高于 70% 的都被视为可用模型。

从趋势和赔率而不是精确的数字和百分比的角度考虑预测性客户分析是有帮助的。 例如，假设预测分析显示，两天后没有在您的音乐流媒体应用中播放歌曲的客户中有 45% 会流失。 然而，在三天不活动后，这一数字跃升至 65%。

与其担心第二天和第三天之间百分比的准确性，不如关注总体趋势。 这种洞察力告诉您有一个重要的里程碑，重新吸引客户以确保您满足他们的需求至关重要。 例如，您可以发送应用内通知，邀请他们收听他们最喜欢的艺术家发布的新单曲。

预测分析与客户行为之间的关系

预测性客户分析可帮助您了解用户行为以及客户对您推动他们采取特定行动的尝试有何反应。 预测分析工具可帮助您测试不同的可能性，因此您可以做出具有更高成功概率的具有成本效益的决策。

使用 Amplitude 的预测等预测分析算法，您可以简单地选择预测选项卡，建立一个群组或用户组，然后选择您希望（或不希望）该组采取的未来行动。 模型完成运行后，您将能够看到哪些因素对预测转化率最重要。 这些因素包括属性——年龄、设备类型、公司规模——和行为——播放歌曲、共享播放列表、使用最喜欢的功能。

了解哪些功能和产品内行为会影响转化率有助于您了解如何调整以提高转化率。

预测性客户分析用例

您可以将客户预测分析用于：

• 定价：预测分析可帮助您为产品确定合适的价格。 您可以尝试几种不同的价格。 如果您发现有些人以更高的价格放弃了他们的购物车，您可以选择发送一封包含折扣优惠的后续电子邮件。
• 交叉销售和追加销售：通过交叉销售和追加销售来提高客户生命周期价值 (CLV) 更容易预测客户分析。 根据历史数据，该算法可能会提醒您，在游戏中购买宝石升级的玩家也喜欢购买新物品。 当客户购买一定数量的宝石时，您可以利用这个机会为游戏内的道具创建捆绑包。
• 营销活动：通过预测性客户分析，您可能会发现从 TikTok 到达登录页面的人比从 Facebook 进行点击的人更有可能下​​载您的应用程序。 您可能会获取这些信息并决定将更多的社交媒体预算投入到 TikTok 上。 或者，您可以调整 Facebook 广告上的信息，以提供更多合格和感兴趣的访问者。
• 逆向定价：预测性客户分析可帮助您根据客户执行操作的可能性将正确的消息定位到正确的客户。 以订阅为例。 该算法可以帮助确定用户注册每月订阅的可能性是高、中还是低。 您可以使用该信息将用户分为三个群组，并相应地调整您的后续行动。 例如，对于那些最有可能注册的人来说，一个简单的电子邮件提醒或应用内通知可能就足够了。 对于那些可能性较低的人，您可以考虑让他们第一个月免费，并在第二个月给予 10% 的折扣。

通过预测分析减少客户流失

你的采集引擎有多好并不重要。 如果你不能留住现有客户，你的业务就很难发展。

预测性客户分析可帮助企业识别流失风险高的客户。 要在客户流失发生之前识别它，请使用流失率群组分析查看过去流失的客户的特征。 您还可以查看客户的生命周期，寻找可能流失的线索。 您可能会根据此人成为客户的时间长短、距离他们最后一次与您的产品互动后的时间以及他们在说再见之前使用或未使用的功能等指标来找到指标。

然后，您可以测试不同的消息传递和激励措施，以了解未来最有可能留住这些客户的方法。

最后，您将这些课程应用于表现出类似流失迹象的现有客户。 通过及早干预，您有更好的机会重新获得信任和客户忠诚度。

四家公司使用预测分析（正确的方法）

到 2028 年，预测分析市场预计将增长到 415 亿美元。没有开始使用这些预测工具的公司现在有可能落后于竞争对手。 以下是一些用例，展示了行业领导者如何使用预测性客户分析来发展业务。

1. 在 Audiences 的帮助下，Jumbo 已将其业务转变为利润丰厚的追加销售和交叉销售机器。 Amplitude 的算法从过去的购买行为中学习，并确定客户接下来想要购买的产品。 他们包含的产品预测数据越多，客户结账时的销售额就越多。
2. 亚马逊使用其庞大的数据集来最大化客户每次购买的价值。 它每十分钟更改一次产品的价格。 客户会根据竞争对手的产品销售目的、可用库存、商品的受欢迎程度以及客户和具有相似偏好的人的过去行为看到不同的价格。
3. Stitch Fix 使用预测分析来匹配客户的风格。 他们使用客户提供的明确信息，以及类似客户群体的行为以及他们对这些风格的反应。
4. Chick-fil-A 可以轻松快速地选择您喜欢的项目，因为它呈现不同的菜单布局。 他们基于已知的客户偏好和类似客户的偏好来构建每个布局。 预测分析还帮助 Chick-fil-A 在他们的应用程序中做出 UX 决策，例如将交付按钮移动到第一个订购屏幕。 这一举措导致交货订单增加了 23%。

将预测性客户分析付诸实践

2019 年《哈佛商业评论》的一项调查显示，77% 的高管认为实施大数据是一件苦差事。 但他们担心的并不是技术——93% 的人认为调整他们的人员和流程才是真正的障碍。

虽然预测性客户分析的数学基础可能很复杂，但创建预测的过程并不一定如此。 Amplitude 等数字分析工具是自助服务的，可将数据科学交到需要数据科学进行日常决策的产品经理和营销人员手中，而无需您的数据科学团队参与。 将贵公司的更多人员转变为数据分析师，他们可以快速且自行创建有关客户行为的预测，并采取数据驱动的行动。

立即申请 Amplitude Audiences 演示，了解如何轻松做出预测，从而为您的定价、产品个性化、营销活动等提供信息。

参考

• 2028 年全球预测分析市场，Statista
• 亚马逊如何使用大数据来统治电子商务，大数据内部，2019
• 算法之旅，缝合修复
• 公司未能努力实现数据驱动，哈佛商业评论，2019