隨著企業在日益擁擠的市場中爭奪客戶，瞭解客戶的需求和偏好變得比以往任何時候都更加重要。
客戶智慧（Customer intelligence）已成為一項關鍵商業戰略，而預測性分析（Predictive analytics）在幫助企業獲取有關客戶行為、偏好和需求方面的洞察中發揮著至關重要的作用。
透過識別潛在客戶、分析客戶行為、預測客戶需求、個性化客戶體驗和留存客戶，企業可以使用預測性分析在市場中獲得競爭優勢。
本文作者概括介紹了以下問題：
- 什麼是預測性分析？
- 預測性分析如何為客戶智慧創造價值？
- 如何在客戶智慧中進行預測性分析？
- 預測性分析的未來角色
什麼是預測性分析？
What is predictive analytics
預測性分析，是指使用統計演算法以及機器學習技術來分析歷史資料並對未來事件做出預測。
預測性分析已經成為金融、醫療和零售在內的各個行業中流行的工具。
預測性分析軟體和工具可以透過分析大量資料來識別可能會被忽視的模式與趨勢（patterns and trends）。
預測性分析的工作原理是獲取一組資料並分析其模式和相關性（patterns and correlations）。
這些資料可以是客戶的人口特徵、行為、購買習慣或網站活動。
有了這些資料，預測性分析工具就可以識別難以手動檢測出的潛在機會和風險。
02 預測性分析如何為客戶智慧創造價值？
How can predictive analytics benefit customer intelligence
預測性分析可以在以下幾個方面助力客戶智慧，包括：
識別潛在客戶
Identifying potential customers
預測性分析可以透過分析來自社交媒體、線上行為和購買歷史等各種來源的資料，來幫助企業識別潛在客戶。
透過識別模式和偏好，企業可以更加有效地調整營銷工作去觸達潛在客戶。
分析客戶行為
Analyzing customer behavior
預測性客戶分析可以幫助企業瞭解客戶行為，包括購買模式、偏好和趨勢。
這些資訊可以幫助企業開發更有效的營銷活動和針對特定客戶群體的產品。
預測未來需求
Anticipating future needs
預測性分析可以透過分析客戶人口特徵和線上行為等資料，幫助企業預測客戶需求。
透過了解客戶需求，企業可以制定更迎合需求的有效營銷活動和產品。
個性化客戶體驗
Personalizing the customer experience
預測行為營銷使得企業可以透過提供量身定製的推薦與促銷來個性化客戶體驗。
預測營銷軟體可以分析客戶資料以提供個性化的產品推薦和促銷，從而提升客戶參與度和忠誠度。
客戶留存
Customer retention
透過分析客戶行為資料並識別可能導致客戶流失的潛在問題，預測性分析可以幫助企業留存客戶。
透過及早發現這類問題，企業可以採取積極主動的措施來留存客戶。
03 如何在客戶智慧中進行預測性分析？
How to implement predictive analytics in customer intelligence
在客戶智慧中進行預測性分析可以幫助你的企業獲取有關客戶行為的洞察，並據此制定營銷策略。
進行預測性分析的步驟包括：
收集相關資料
Gathering relevant data
要在客戶智慧中進行預測性分析，企業必須首先從各種來源收集相關資料，包括客戶資料、交易資料和社交媒體資料。
構建預測模型
Building predictive models
企業收集相關資料後，必須使用預測性分析軟體構建預測模型。
這些模型應設計用於分析客戶行為並對未來事件進行預測。
驗證和測試預測模型
Validating and testing predictive models
預測模型必須經過驗證和測試，來確保其準確可靠。
過程包括將模型所做的預測與實際結果進行比較。
將預測模型整合到業務流程中
Integrating predictive models into business processes
一旦預測模型經過了驗證和測試，企業就可以將其整合到業務流程中。
這可能涉及將預測營銷軟體整合到他們的CRM系統中，或使用這些工具來開發更有效的營銷活動。
持續監控並更新預測模型
Consistently monitoring and updating predictive models
預測模型必須持續進行監控和更新，以確保其保持準確和有效。
這包括分析可用的新資料，並根據需要更新模型。
預測性分析的未來角色
The future role of predictive analytics
客戶智慧中預測性分析的未來是明朗的，機器學習和人工智慧的進步將帶來這個領域的徹底變革。
隨著企業不斷收集和分析大量資料，對預測性分析軟體和工具的需求只會繼續有增無減。
由於企業在監管要求下必須以負責且透明的方式使用客戶資料，對客戶隱私和資料安全的關注也將增多。
預測性分析在客戶智慧中發揮著至關重要的作用，幫助企業獲得對客戶行為、偏好和需求的寶貴洞察。
透過識別潛在客戶、分析客戶行為、預測客戶需求、個性化客戶體驗和留存客戶，企業可以使用預測性分析在市場中獲得競爭優勢。
企業還必須意識到預測性分析的挑戰和侷限性，包括資料質量和數量、對預測模型的過度依賴以及倫理方面的考量。
透過考慮這些因素並充分利用預測性分析的力量，企業可以制定更有效的客戶智慧戰略，從而推動增長和盈利。
編者按
源自 | www.quirks.com
作者 | Paroma Indilo，Datacy公司創始人兼CEO
原題| Predictive analytics: Its benefits and the role it plays in customer intelligence
編譯 | 張杉
題圖 | 源自 unsplash
來自：勺海公號