使用預測分析來發現購買意願最高的客戶
已發表: 2016-01-10對潛在的貸款違約者進行了一項有趣的研究，這與他們的財務狀況、信用評分或消費習慣無關。 如果初步分析的結果可信的話，該研究稱，與等待電池完全耗盡的人相比，讓手機始終處於充電狀態的人不太可能拖欠 EMI 付款。
現在後一類人還包括那些相信電池應該首先完全放電，然後再重新充電的技術神話的人。 儘管如此，結果指向了貸款難題中的一個關鍵部分，即如何（從心理上）知道尋求貸款的人是否會按時償還，這也是基於與金錢無關的因素。 但是，它們與尋求貸款的人及其習慣有關。
所以習慣是確保一個人做某事的可能性的關鍵，因為習慣很難改變。
同樣，零售業的預測模型，用於衡量一個人購買的可能性，使用非交易性客戶數據來做到這一點。 有些人可能會將購買的可能性與購買的意圖混淆，但讓我澄清一下迷霧：
您正在查看可能表明您希望購買的產品。 但是，您可能仍然不購買它，或者可能計劃在下個月購買它。 原因可能是任何原因——例如，您本月的信用額度不允許您進行此購買。 因此，即使有購買意向，您購買的可能性也為零，至少在本月是這樣。
現在我們清楚了這兩個概念，讓我們繼續進行預測分析。
預測模型如何工作？
預測首次購房者
該模型會將潛在客戶的購買前行為與之前購買過東西的客戶的行為進行比較。 該模型利用電子郵件打開、瀏覽的頁面、購買路線、點擊的行動號召等屬性。
行為與先前買家最匹配的潛在買家被標記為“高親和力買家”。 營銷人員使用定制的消息來追求這個新的潛在客戶列表，以實現最大的銷售數量。
預測回頭客
預測重複購買的可能性考慮了以前交易的數據以及購買前發生的交互。 這類似於首次購買者的模型。
但是，從這些客戶的第一次購買開始，數據庫中會填充額外的信息。 這種整合大大提高了模型的準確性，因為它包含了有關重複購買、退貨包裹以及與客戶服務交互的數據。
一個活生生的例子
所以它是這樣的：
“嗨，賽琳娜，
自從我們上次談話以來已經有一段時間了。 我很高興地告訴您，我們推出了一種新款式的羊絨聳肩，我覺得您會喜歡的。 它們和你去年冬天買的粉紅色的很相似，但剪裁更討人喜歡。 我要從這個系列中給你寄一個，尺寸和你一樣。 試穿一下，讓我知道它的合身和感覺如何。
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傑斯
你的私人造型師”
現在誰不想受到這樣的對待？
您需要什麼來進行預測分析，為什麼？
移動優先的方法。 為什麼？ 因為現在客戶的購買旅程不是一條直線路徑，而是一個連接點的遊戲，其中有多個接觸點，移動設備位於軌蹟的核心。
一旦你得到它，你就可以訪問大量的數據點。 從應用使用統計數據到社交媒體活動，您擁有破譯購物者神秘思維所需的一切。
處理來自政府機構和金融機構的數據的時代早已一去不復返了，使用直覺來解決轉換問題的時代也一去不復返了。 因此，剩下的就是大量數據和獨特的相關性見解，它們可以幫助您挑選人們擁有的各種購物習慣並利用它們為您帶來好處。
預測分析在零售業的好處
有針對性的折扣（和更少的折扣）
買家分三種：一是只想打折就買； 第二，無論是否有折扣，誰購買； 第三，誰可以左右搖擺。 作為一名營銷人員，我知道只有 20% 的客戶群是折扣迷，而 15% 的客戶通常會在沒有折扣的情況下購買，而他們中的大多數人不會被交易的存在所困擾。 大多數營銷人員，像我一樣，也知道這些東西。 那麼為什麼他們提供一攬子折扣導致整體利潤率下降呢？
我稱之為懶惰。 懶於單獨理解和分析潛在客戶並滿足其獨特需求。
折扣有一件大錯特錯的事。 如果您每年在某些場合放棄，人們開始期待他們，然後，他們等待那個折扣期到來購買。 如果沒有折扣，他們不會購買。 所以這是我們讓客戶接觸到的壞習慣。
那麼折扣應該如何處理呢？ 這是你的答案：7 種打折方式不會讓你的產品貶值
這篇文章，或者我，不說打折或其他激勵是錯誤的。 但是，它們應該像茶中的甜味劑，而不是茶本身。 折扣必須起到鼓勵作用。 我的意思是，如果您看到客戶放棄了他的購物車，那麼您可以提供折扣； 或作為獲得新客戶的註冊獎勵。 通過放棄激勵，您可以通過推薦和提醒將注意力集中在對客戶個人需求和需求的個性化關注上。
這樣，您將能夠最大限度地提高每個客戶的收入和盈利能力。
需要關注的詳細客戶細分
就像我說的那樣，根據人口統計數據隔離客戶的時代已經不復存在了。 關注行為和購物模式可以讓營銷人員更深入地了解如何以微妙和戰略性的方式接觸客戶，因為接觸和獲取客戶的成本很高。 您不僅會知道他們購買了什麼，還知道他們是如何購買的，他們是如何做出選擇並決定的。 您將了解是什麼讓他們為您打開錢包，以及是什麼讓他們對您的品牌贊不絕口，並促使他們親近的人向您購買。
除了選擇合適的人外，您還可以增加被傾聽、傾聽和關注的機會，從而極大地提高您的投資回報率。 更相關和更有用有助於營銷人員減少對大幅折扣的依賴。
以客戶為中心的方法
清倉銷售會發生什麼？
首先，大多數客戶沒有找到他們正在尋找的產品，至少沒有找到正確的規格。 其次，該公司清倉虧損，因為它放棄了所有舊庫存的巨額款項。 對於兩方中的任何一方來說，這聽起來都不是一個勝利的局面。
那是因為它是以商品為中心的方法，而不是以客戶為中心的方法。 無論如何，它不會讓客戶感到特別。 另外，它以錯誤的方式使客戶敏感。 正如我所說，他們會接受你的模式，研究類似的習慣，然後等待年度大促銷。 你永遠不會知道，在那個時期購買的一些客戶甚至可能不需要 55% 的折扣。 他們可能仍然以 25% 的價格買入，或者根本沒有交易。
因此，從業務的角度來看，您可以從預測分析中獲得三個巨大的好處：
- 增量保證金（來自那些有購買動機的人）
- 增量收入（來自那些最初沒有購買動機的人）
- 減少積壓（更好的庫存管理）
要避免的錯誤
沒有不會出錯的營銷計劃，甚至沒有預測分析。 本文列出了一些可以輕鬆避免的失誤。 下面列出了一些重要的：
- 在開始連接這些點之前，請記住一個目標。
- 除非您擁有所有必需的數據點，否則不要繼續該活動。
- 整理出可能會影響您的洞察力並影響您的判斷的數據。
- 以閃電般的速度啟動和移動，因為內容是動態的，如果你延遲，到那時你的計劃情況可能已經改變。
- 由於每個業務都不同，因此不要相信主題專家或研究。 它們都是基於過時的數據。
結論
傳統的客戶細分模型利用了他們的人口統計、態度或購買偏好。 它有其自身的優勢，但消費者的技術和需求已使其過時。 另一方面，預測分析揭示數據中隱藏的模式，幫助營銷人員從不同的角度查看相同的數據，從而從新的角度處理客戶生命週期管理的概念。
使用這種方法進行的細分更加細緻入微，因此您可以預測潛在客戶是否會向您購買，他/她是否會接受您的報價，或者他/她是否會保持忠誠度長跑。 這對客戶和公司來說是一個完全雙贏的局面，從而在相互信任的基礎上建立更有利可圖和更長久的關係。
因此，如果您夢想事先知道客戶將購買什麼，庫存更多的東西，如何在客戶問題甚至上升之前解決客戶問題或確定該客戶與您完全關聯會帶來多少收入，那麼在這裡是你的機會。 使用預測分析。
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