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利用预测分析了解客户:利弊得失
作者:中国商业智能网    来源:本站原创    点击数:    时间:2012-5-8
【摘要】尽管有许多人认为预测分析是“魔法”或某种高科技的诀窍,预测分析实际上和算命是两码事 — 它是数据、算法、非常聪明的人和基于过去大量的行为建立对未来行为的详细模型。简而言之,它是事实。

尽管有许多人认为预测分析是“魔法”或某种高科技的诀窍,预测分析实际上和算命是两码事 — 它是数据、算法、非常聪明的人和基于过去大量的行为建立对未来行为的详细模型。简而言之,它是事实。

它也助长了市场超越客户的令人不安的线的力量。那是一条顾客不再满意于公司向顾客表达的详细事实的水平线。超越这条线而不是鼓励热诚,你会避开消费主义的禁止令、负面口碑和顾客维系的问题。

消费者想要相关产品、沟通和交互,但不希望被跟踪的感觉。只要看看美国的例子,Target公司的分析和营销队伍使用购买数据 (特别是什么商品的组合被购买) 来决定可能显示一位客户是在怀孕早期的购买。利用这样的洞察力,营销队伍可以为确认为“可能正怀孕”的客户对婴儿物品个性化推出折扣券,一种在正确的时间提供的高度相关的产品。青少年的父亲 (没意识到自己女儿最近的怀孕) 开始愤怒,抱怨Target公司公然对青少年推广怀孕。看见这条令人不安的线了吗?感觉到它的力量了吗?

欢迎来到预测分析的世界。这是一个数学和统计与市场营销和业务相结合,在数据中发现模式,并用模式推断未来的情况以降低成本,提高流程,增加响应率和增加收入的世界。Aberdeen研究公司报告说使用预测分析的公司比没有使用预测分析的公司的点击率整体提高了75%,销售提高了73%。

即使那些使用预测分析的公司,最佳表现者与其余的公司也有不同的结果:

1.有15%以上的平均交易价值

2.客户维持率高出3%

3.市场营销提升多了3.4%

4.营业利润幅度提升多了3%

听起来很好,肯定是有其他条件,对吗?有的。

你需要数据,很多很多有质量的数据 (行为、交易、非结构化和社交媒体数据) 来准确识别和推断模式;你得有合适的聪明的人 (分析师) 来理解数据并建立预测依赖的模型。很显然你的公司还必须依照分析结果准备去行动。

你应该在日常生活中已有预测分析的经验了。信用评分法和即时决策引擎依赖于复杂的模型。拥有推荐引擎的网站还会使用分析形式基于你的资料、你的浏览历史、和出自几十亿字节的以前的访问者数据的模型来预测你更愿意购买的东西。公共部门使用预测分析帮助预测未来需求的服务,因此基础设施和其他公共服务项目决策可以使需求与供给保持一致 ― 按需及时提供服务。

大型企业,特别有大量交易数据的企业,如金融服务机构和手机业,通常有一个分析师团队在开发、监控和调整预测模型,并且有预算负担复杂的分析技术来处理数据和模型并交付业务经理可以依据它行动的洞察力。

直到现在,复杂的分析超出了许多中小企业预算、资源和成熟度。但时代正在改变,有了市场的成熟,计算能力成本的降低,按用付费的云运作模式,许多技术供应商都在为中小企业提供自助式或按需分析。基于云的模型减轻了原先授权的费用;内置的、随时可用的典型模型减少了对分析师的需求;自动图形仪表盘交付任何人都可理解其含义的洞察力。

传统的供应商如SAP, SAS,IBM和Pitney Bowes软件(原Portrait软件)都有企业级的分析解决方案来支持一些最成熟的,精于市场的大企业。 他们也有适合几乎最小的企业的产品,带有图形,“友好”的界面,让业务经理可以不需要投入太多的分析师就能提取洞察力。

现在一个洞察力丰富的景象摆在你面前,你打算如何使用这些洞察力呢?正如较早的Target公司例子中,有时最好调整相关的产品不要跨越令人不安的线 (Target实际上改变了折扣券的内容,混合了完全不相干产品,如割草机的折扣在婴儿产品折扣中处于客户的舒适区)。

每一种客户领域都有不同的反应,所以你可能需要试验和测试以找到正确相关产品的混合和舒适度。很快你就会知道是否你已经踩过了那种令人不安的线!

责任编辑:朱莉   
 
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