如何使用預測性客戶分析來轉換用戶

預測性客戶分析使用機器學習來分析歷史數據並構建算法。 然後將該算法應用於當前數據以預測接下來會發生什麼。

雖然這些預測無法 100% 準確地預測未來，但它們可以揭示趨勢和模式，為您提供有關實現目標（包括轉化）的最佳方式的數據支持線索。

您可以使用預測分析來了解客戶的行為並提高轉化率。 繼續閱讀以了解如何操作。

預測性客戶分析的準確性如何？

預測性客戶分析並非萬無一失。 產生客戶分析的算法依賴於大量高質量數據來產生可靠的預測。

擁有超過 100,000 月活躍用戶的公司更有可能享受預測性客戶分析的全部好處，因為他們擁有足夠大的數據量來確保准確的預測。 公司還必須規劃客戶交互，以便用戶在整個客戶旅程中觸發。 這些觸發器可以是點擊、註冊、視頻觀看或達到某些里程碑等接觸點。 這是您的預測分析算法將處理的行為數據。

Amplitude Audiences 等預測分析工具將衡量模型的準確性，並根據數據質量和數量等因素為您提供健康評分。 任何高於 70% 的都被視為可用模型。

從趨勢和賠率而不是精確的數字和百分比的角度考慮預測性客戶分析是有幫助的。 例如，假設預測分析顯示，兩天后沒有在您的音樂流媒體應用中播放歌曲的客戶中有 45% 會流失。 然而，在三天不活動後，這一數字躍升至 65%。

與其擔心第二天和第三天之間百分比的準確性，不如關注總體趨勢。 這種洞察力告訴您有一個重要的里程碑，重新吸引客戶以確保您滿足他們的需求至關重要。 例如，您可以發送應用內通知，邀請他們收聽他們最喜歡的藝術家發布的新單曲。

預測分析與客戶行為之間的關係

預測性客戶分析可幫助您了解用戶行為以及客戶對您推動他們採取特定行動的嘗試有何反應。 預測分析工具可幫助您測試不同的可能性，因此您可以做出具有更高成功概率的具有成本效益的決策。

使用 Amplitude 的預測等預測分析算法，您可以簡單地選擇預測選項卡，建立一個群組或用戶組，然後選擇您希望（或不希望）該組採取的未來行動。 模型完成運行後，您將能夠看到哪些因素對預測轉化率最重要。 這些因素包括屬性——年齡、設備類型、公司規模——和行為——播放歌曲、共享播放列表、使用最喜歡的功能。

了解哪些功能和產品內行為會影響轉化率有助於您了解如何調整以提高轉化率。

預測性客戶分析用例

您可以將客戶預測分析用於：

• 定價：預測分析可幫助您為產品確定合適的價格。 您可以嘗試幾種不同的價格。 如果您發現有些人以更高的價格放棄了他們的購物車，您可以選擇發送一封包含折扣優惠的後續電子郵件。
• 交叉銷售和追加銷售：通過交叉銷售和追加銷售來提高客戶生命週期價值 (CLV) 更容易預測客戶分析。 根據歷史數據，該算法可能會提醒您，在遊戲中購買寶石升級的玩家也喜歡購買新物品。 當客戶購買一定數量的寶石時，您可以利用這個機會為遊戲內的道具創建捆綁包。
• 營銷活動：通過預測性客戶分析，您可能會發現從 TikTok 到達登錄頁面的人比從 Facebook 進行點擊的人更有可能下​​載您的應用程序。 您可能會獲取這些信息並決定將更多的社交媒體預算投入到 TikTok 上。 或者，您可以調整 Facebook 廣告上的信息，以提供更多合格和感興趣的訪問者。
• 逆向定價：預測性客戶分析可幫助您根據客戶執行操作的可能性將正確的消息定位到正確的客戶。 以訂閱為例。 該算法可以幫助確定用戶註冊每月訂閱的可能性是高、中還是低。 您可以使用該信息將用戶分為三個群組，並相應地調整您的後續行動。 例如，對於那些最有可能註冊的人來說，一個簡單的電子郵件提醒或應用內通知可能就足夠了。 對於那些可能性較低的人，您可以考慮讓他們第一個月免費，並在第二個月給予 10% 的折扣。

通過預測分析減少客戶流失

你的採集引擎有多好並不重要。 如果你不能留住現有客戶，你的業務就很難發展。

預測性客戶分析可幫助企業識別流失風險高的客戶。 要在客戶流失發生之前識別它，請使用流失率群組分析查看過去流失的客戶的特徵。 您還可以查看客戶的生命週期，尋找可能流失的線索。 您可能會根據此人成為客戶的時間長短、距離他們最後一次與您的產品互動後的時間以及他們在說再見之前使用或未使用的功能等指標來找到指標。

然後，您可以測試不同的消息傳遞和激勵措施，以了解未來最有可能留住這些客戶的方法。

最後，您將這些課程應用於表現出類似流失跡象的現有客戶。 通過及早干預，您有更好的機會重新獲得信任和客戶忠誠度。

四家公司使用預測分析（正確的方式）

到 2028 年，預測分析市場預計將增長到 415 億美元。沒有開始使用這些預測工具的公司現在有可能落後於競爭對手。 以下是一些用例，展示了行業領導者如何使用預測性客戶分析來發展業務。

1. 在 Audiences 的幫助下，Jumbo 已將其業務轉變為利潤豐厚的追加銷售和交叉銷售機器。 Amplitude 的算法從過去的購買行為中學習，並確定客戶接下來想要購買的產品。 他們包含的產品預測數據越多，客戶結賬時的銷售額就越多。
2. 亞馬遜使用其龐大的數據集來最大化客戶每次購買的價值。 它每十分鐘更改一次產品的價格。 客戶會根據競爭對手的產品銷售目的、可用庫存、商品的受歡迎程度以及客戶和具有相似偏好的人的過去行為看到不同的價格。
3. Stitch Fix 使用預測分析來匹配客戶的風格。 他們使用客戶提供的明確信息，以及類似客戶群體的行為以及他們對這些風格的反應。
4. Chick-fil-A 可以輕鬆快速地選擇您喜歡的項目，因為它呈現不同的菜單佈局。 他們基於已知的客戶偏好和類似客戶的偏好來構建每個佈局。 預測分析還幫助 Chick-fil-A 在他們的應用程序中做出 UX 決策，例如將交付按鈕移動到第一個訂購屏幕。 這一舉措導致交貨訂單增加了 23%。

將預測性客戶分析付諸實踐

2019 年《哈佛商業評論》的一項調查顯示，77% 的高管認為實施大數據是一件苦差事。 但他們擔心的並不是技術——93% 的人認為調整他們的人員和流程才是真正的障礙。

雖然預測性客戶分析的數學基礎可能很複雜，但創建預測的過程並不一定如此。 Amplitude 等數字分析工具是自助服務的，可將數據科學交到需要數據科學進行日常決策的產品經理和營銷人員手中，而無需您的數據科學團隊參與。 將貴公司的更多人員轉變為數據分析師，他們可以快速且自行創建有關客戶行為的預測，並採取數據驅動的行動。

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參考

• 2028 年全球預測分析市場，Statista
• 亞馬遜如何使用大數據來統治電子商務，大數據內部，2019
• 算法之旅，縫合修復
• 公司未能努力實現數據驅動，哈佛商業評論，2019