预测营销可以指导客户购买的 4 种方式

已发表: 2021-10-22

预测营销的力量帮助亚马逊迅速登上电子商务市场的顶端。亚马逊在其领域占据主导地位，拥有无与伦比的 40% 电子商务市场份额，预计在不久的将来只会增加。仅在 2020 年，该公司的收入就达到了 3860 亿美元，据估计，多达 35% 的产品销售额是亚马逊预测驱动的推荐机器的直接结果。

亚马逊拥有超过 1 亿的 Amazon Prime 用户，从其客户那里收集了海量的行为数据。客户甚至通过简单地浏览产品来自愿向零售巨头提供信息，告诉亚马逊首席执行官 Andy Jassy 和公司他们没有点击页面的内容和他们点击的链接一样多。 然后通过预测分析软件运行数据，以识别客户最有可能购买的产品——从那里，只需向这些客户展示有问题的商品。

人们期望像亚马逊这样的巨头拥有实施成功的预测营销计划所需的数据和实力。然而，受益于数据驱动预测的说服力的不仅仅是世界上的亚马逊人。作为营销人员，您可以而且应该实施这些关键的预测性营销策略，以提供针对您的高价值客户的明智建议——所有这些都通过使用从他们自己的购买行为中推断出来的洞察力。这样一来，您就可以提高转化率、促进销售并打造更加个性化的客户体验。

1. 使用预测营销将“仅一次”购物者转变为回头客

预测性营销可以预测客户再次购买的可能性，允许营销人员个性化消息和交易以鼓励重复购买。 如果客户从一家企业购买至少两次，他们更有可能成为持续的重复购买者，但据估计，只有 20% 的客户会从一次购买转变为两次购买。

公司通常依靠积极的客户体验和对购买产品的满意度来推动经常性销售，但精明的营销人员可以利用预测营销来发挥自己的优势。通过获取公司现有的客户数据并通过预测分析软件运行，营销人员可以根据未来可能的行为对客户进行分组，而不仅仅是过去的行为。 预测模型可能表明，在产品交付后一小时内收到“谢谢”电子邮件的群组在统计上更有可能再次购买，从而允许企业相应地调整其流程和消息传递。

找到一个人或一个群体已经成熟转变的可能性只是成功的一半。在一个完美的世界中，100% 的客户将再次购买，但为这种难以置信的不可能的情况制定战略是不现实的或成本效益高的。相反，预测可以帮助预测客户愿意在公司花费多少以及他们可能会成为客户的时间——客户的终生价值——以及是否值得尝试将任何特定客户转变为回头客。

通过预测客户的生命周期价值，营销人员可以将转化活动掌握在自己手中。一家公司可以针对“仅一次”的购物者开展一项活动，这些购物者在提供产品折扣时显示出最高的转化可能性。 营销人员可以根据自己客户的行为提供的洞察力来投资策略，而不是押注希望客户根据产品的感知质量进行转化。

2. 预测对补充产品、服务和升级的需求

产品营销人员可以使用预测营销来定位最有可能需要某种产品的客户。个人客户可以通过基于 A) 他们已经购买的产品和 B) 预计在不久的将来需要的产品的个性化消息被企业定位。 公司可以花钱瞄准客户，购买他们自己的行为已经表明他们会喜欢的商品。

预期建议属于几类之一。例如，客户从在线零售商处订购牙刷。个性化建议可能包括：

类似主题的产品

有些产品与购买的商品属于同一类别或主题，即使它们不执行完全相同的任务。产品营销人员可能想知道购买牙刷的客户是否更有可能想要牙齿美白 - 并且预测可以将基于数据的相关性添加到思路中。

配套产品

有时，产品作为整个包装的一部分效果更好。大多数购买没有牙膏的牙刷的顾客一定会感到失望。营销人员可以通过使用预测营销软件根据客户购买一件商品以补充另一件商品的可能性提出建议，从而帮助阻止这些不良体验。

虽然此类建议的主要好处是增加了销售提升的可能性，但客户已经开始期望从他们的购物体验中进行定制。 90% 的客户认为负责任的个性化水平至少有点吸引力，这使得有针对性的建议对零售商和客户来说都是双赢的。

3. 关注客户行为和偏好的建议

预测营销可以向产品营销人员揭示“只是”过去购买范围之外的销售机会。 预测模型处理行为数据，以显示客户可能会消费哪些产品和服务，尽管他们从未购买过。

要了解它的工作原理，只需考虑一下亚马逊。亚马逊拥有数亿客户的数据——这些数据不仅包含购买历史和留在购物车或愿望清单中的物品。该公司还将未使用的道路数据存档，包括悬停的链接和浏览但从未购买过的物品。

大多数公司没有亚马逊级别的数据可供他们使用，但他们拥有的数据可以用来根据探索但从未购买过的兴趣进行预测。 营销人员可以根据同组中其他行为相似的成员的历史行为来预测特定客户享受特定产品的可能性。营销人员甚至可以使用预测模型来确定单个客户是否更喜欢与特定供应商或供应商类型合作，从而实现更有针对性的信息传递。

在线零售商 Stitch Fix 已将预测纳入其商业模式的核心。零售商的客户使用独特的细节（例如，特定尺寸和所需样式的范围）建立档案，作为 Stitch Fix 预测的基础。该公司的预测算法会根据服装供应商提供的数据运行客户偏好，从而根据个人客户最可能想要的东西量身定制服装选择。 Stitch Fix 在上一财年拥有数百万订户和价值 20 亿美元的收入，体现了基于数据的变革性预测对销售和营销的影响。

利用客户数据不需要 Stitch Fix 级别的预测。营销人员可以使用 Amplitude Recommend 来根据客户未来以某种方式表现的可能性来细分客户。一旦确定了所需的群组，就可以对消息和建议进行个性化，以适应预计具有最高转化可能性的产品和服务。

4.根据客户行为设置更智能的价格点

营销人员想要做的最后一件事是向愿意以全价购买产品的客户提供折扣。营销人员可以通过确定哪些客户需要通过折扣来获得更多说服力，以及哪些客户需要通过更温和的推动甚至根本不改变来实现转化，从而取得更大的成功。一项预测可能表明一个具有高客户生命周期价值的群体。另一项预测可能会显示同一群组中的一组用户将以合理的、有利于底线的折扣进行转化，从而使营销人员能够制定有利于转化的策略。

更好地了解客户的需求可以转化为更明智的支出和更好的销售，并且不需要通过读心术来发现客户的偏好。预测性营销可帮助企业了解有关他们自己数据的真相：它已经显示了他们的客户接下来想要什么。 借助预测分析，企业可以释放这些数据中包含的潜在建议，从而找到无数的增长机会。客户正在告诉企业他们的想法，产品营销人员需要仔细聆听。

数据驱动未来的预测营销

数据是热门商品。企业长期以来一直了解获取潜在客户的姓名、地址和电子邮件对于营销和保留的价值。现在，消费者以前所未有的速度自愿提供他们的个人数据，为公司提供了比以往任何时候都更深入地了解他们的偏好和行为的信息。客户行为数据对任何给定企业的确切财务价值都难以精确计算，但其价值足以推动 Netflix、Apple 和 Amazon 等公司登上各自行业的顶峰。

现在，营销人员正坐在金矿价值的客户数据上。有些人甚至没有意识到它的价值，或者从未考虑过其他公司如何努力收集每一种可能的互动。其他人已经在使用他们的数据来推动他们的预测营销引擎，并在客户意识到他们想要它之前就为他们提供他们想要的东西。无需预测预测营销的影响——它已经在改变游戏规则，营销人员和客户都将从数据驱动的未来中受益。

立即通过演示 Amplitude Recommend 来启动您的预测营销游戏，这是为您的个性化营销工作提供动力的一流解决方案。