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预测性分析改善客户体验的七种方法

作者：JohnEdwards

来源：《计算机世界》2019年第15期

人工智能分析能够帮助企业预测客户的需求并超出他们的期望，从而进一步促进销售。

这是一种双赢的局面。预测性分析正在彻底改变客户与市场营销人员的关系，促进销售的

同时，也提高了消费者的满意度。

专业服务公司普华永道（PwC）合伙人PaulGaynor表示，这一切都归功于数据——商业

领域新的超级巨头。他解释说：“高级商业分析使你能够看到并预测任何地方的任何东西。在

世界上任何地方，与客户的每一次互动，供应链中所有移动部分，每一笔金融交易，等等。”

在竞争日益激烈的零售业中，预测性分析给卖家带来了强大的新优势，它不仅能应对互联

网上越来越多的各种选择，而且可以随时随地进行比较购物。

Gaynor说：“预测性分析有助于你了解可能会发生什么事情，提前准备应对措施，控制好

风险，并影响结果。这就像是用望远镜向前看，而不是透过后视镜向后看。”

你仍然怀疑预测性分析是网上购物有史以来最强大的营销工具？不妨参考以下七种方法，

你的企业可以利用该技术将客户服务和销售提升到新水平。

超个1.性化营销

超个性化营销就是在恰当的时间，通过恰当的渠道为客户提供恰当的信息。想做到这一点

需要艺术和科学的结合。网上服装和配饰零售商Zulily公司的技术副总裁BinduThota认为，

其科学部分使消费者能够全面了解分类、选择、价格点、发售时间和其他关键服务。她介绍

说：“当我们决定怎样策划这些元素，怎样将它们编织在一起以创造最吸引人的客户体验时，

艺术就开始发挥作用了。”

想象一下这样的一个世界——零售商在购物者访问公司网站或者应用程序之前，就已经知

道购物者想要什么了。这就是预测性分析发挥作用的地方。Thota说：“通过数据驱动技术，我

们可以创建个性化的产品集合，每天整合数千种产品，这是一种真正相关而且具有吸引力的客

户体验。这里面融合了人情味。”

有史以来第一次，社交媒体和其他网络渠道使营销人员能够随时随地与人们进行互动。数

据分析咨询公司太平洋数据科学（PacificDataScience）的创始人AdamLichtl解释说：“这为

发现新兴模式提供了前所未有的机会，这些模式有助于公司更有效地整合资源，更精准地投入

人力物力。通过收集所有这些关于客户体验的小数据点，并将其整合在一起，我们能更好地了

解客户的旅程——在他们与公司接触之前、期间和之后。”

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虚拟礼宾服务2.

消费者早已希望他们生活的方方面面都能自然地随时得到满足，而现在他们也希望在与自

己互动的品牌上能有类似的体验。商业和技术咨询公司Nisum的全球洞察和分析主管Ravi

Narayanan评论说：“预测性分析是帮助全面了解消费者以提供此类体验的关键工具。”

使用人工智能驱动的分析技术，现在可以实现沉浸式体验和即时满足感。Narayanan说：

“例如，Spotify和Netflix会根据你正在观看或者收听的内容来改变他们推荐的东西。”

客户3.需求预测

企业现在可以使用预测性分析来精确地预测客户需求，在某些情况下甚至可以在个人做出

决定之前。Lichtl观察到：“预测性分析能够提前检测到客户要改变行为的前兆。”这使得企业

更加积极主动，能够预先定制自己的信息，在客户有新需求之前便能够高效地为他们服务。

Lichtl认为，这是一种帮助企业提供优质客户服务的方法。

万事达卡客户体验与关怀执行副总裁LanceGruner指出，预测性分析有助于其公司确保提

供适当的支持，及时满足客户的需求，甚至超出客户的期望。Gruner说：“除了预测查询量以

便我们进行相应地资源分配之外，我们还使用高级模型来预测查询有多复杂。”

为了深入了解客户的想法，ATTBusiness公司已经实施了客户体验机器学习系统。这项

技术在整个客户项目生命周期中获取了大量独特的数据元素——实际上是数PB的数据。

ATTBusiness全球运营和服务总裁SorabhSaxena解釋道：“它根据客户的投入情况、周期时

间、重试率等来进行预测，客户是否会继续接受促销，还是会开始滑向中立，甚至贬低品

牌。”系统生成