使用预测分析来发展您的业务的三种方法

水晶球——在民间传说中经常被提及，但在你需要的时候永远无法使用——已经进入了可能的领域。 在我们开启的世界中，数字交互几乎存在于个人生活的每一刻，我们作为营销人员现在拥有使用数据（而非水晶）展望未来的工具，以展望我们的业务发展方向。

预测分析——使用新的和历史数据来预测我们消费者群的结果、活动、行为和趋势的过程——是使企业取得成功的关键。

准备在当今竞争激烈的市场中成长的企业正在使用预测分析来深入了解客户群，以最大限度地提高收入、营销预算的有效性，当然还有利润。

那么，您如何才能为您的企业释放预测分析的好处呢？ 让我们来看看一些关键的预测工具以及如何部署它们来帮助您的业务：

1) 客户行为的预测建模

使用从以前的活动中收集的数据点（特别是那些帮助我们了解哪些有效哪些无效的数据），以及关于您的客户群的所有已知人口统计信息，您可以构建预测模型来绘制相关性以将过去的行为和人口统计联系起来。

该模型努力根据每个客户购买某些产品的可能性对他们进行评分，并预测何时以及如何最好地接近这个人。

在野外，您可能已经看到了一些策略，例如在您在线购买结账时向您提供的推荐产品。 这是此模型在执行中如何工作的示例。

2) 潜在客户的资格和优先级

追逐不太可能转化的潜在客户可能会很昂贵。 将预测分析应用于潜在客户建模可以让您获得更多的潜在投资回报。 它使用一种算法根据已知的兴趣、购买权限、需求、紧迫性和可用资金对潜在客户进行评分。

该算法——使用公共和专有信息——分析、比较和对比转化的客户与那些没有转化的客户，然后在传入的潜在客户中找到“相似之处”。

分数越高，领先的资格就越多。 应将得分最高的潜在客户定向到销售或立即提供转换激励； 中等分数值得进行点滴运动； 低分……算了。

3) 客户定位和细分

在预测分析最常见的用途中，客户定位和细分采用三种基本形式：

• 亲和力分析是指根据客户群的共同属性对客户群进行聚类/细分的过程，便于“微调”定位；
• 响应建模着眼于过去呈现给客户的刺激，以及生成的响应（转换或未转换）以预测某种方法获得积极响应的可能性；
• 流失率（或流失分析）提供了一段时间内流失客户的百分比，以及他们离开时损失的机会成本/潜在收入。

通过有意使用这些预测分析工具（和其他工具），企业可以预测客户终身价值 (CLV)。 该测量着眼于历史行为的几个方面以识别：

• 随着时间的推移最有利可图的客户，
• 围绕哪些活动产生最佳投资回报率的采购支出趋势，以及
• 忠诚的客户类型（保留特征）。

然后，该模型将预期保留率的估计值添加到等式中，作为估计未来价值的方法。 了解 CLV 后，您就可以适当调整获取成本和营销预算，以达到所需的投资回报率。

最后一点

在应用预测分析时，对您的方法进行 A/B 测试以告知您的输出绝对至关重要。 被称为随意推理，对同一目标受众的 A/B 测试使我们能够推断出客户正在做什么背后的原因。

有了这些步骤和衡量标准，您就赢得了算命师的角色——监督一个真正的预测分析组织。 这是一艘紧密的船，营销、销售、运营和财务齐头并进，不断向“数据-结果-分析”循环提供反馈。

最后，预测分析的未来取决于道德。 是的伦理。 预测分析的未来不是“潜入”人们的技术来跟踪他们的行为并破坏他们的购买模式以增加市场份额，而是与消费者互动，让他们分享他们的偏好。

这就是让耐克收购波士顿人工智能平台公司 Celect 的原因。 通过在他们自己的网站和应用程序中嵌入预测算法，耐克将能够更好地预测哪些模型正在受到关注，消费者想在哪里购买，以及他们可能何时购买。

请记住，这一切都始于对业务战略的清晰阐述。 各方齐心协力，筹码应就位：

• 客户行为的预测建模有助于教育活动以提高忠诚度或产生潜在客户；
• 潜在客户资格建模帮助销售团队专注于最有可能购买/完成交易的客户；
• 这两者共同帮助财务部门了解 CLV 并就可接受的客户获取成本对整个组织进行教育，以推动目标投资回报率。

如果你不预测，你就会失去优势。

阿德里安娜·林奇 (Adriana Lynch) 是首席外部人士( Chief Outsiders ) 的首席营销官，该公司是一家专注于中型公司增长的领先 CMO 公司。 她与公司合作，以实现差异化、提高客户忠诚度并实现盈利增长。