Zulily | Self-service marketing, data science, and Tableau data visualization
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| IoT Edge 的第一道保護—— 加密晶片 |
來源：企业网（of week 人工智能网）
透過 AI 驅動的分析，可以幫助企業預測客戶的需求，並超越他們的預期，從而將銷售推向更高水平。
這是一個雙贏的局面。預測分析正在徹底改變客戶和行銷人員之間的關係，在促進銷售的同時，也提高消費者的滿意度。
專業服務公司普華永道的合伙人 Paul Gaynor 表示，這一切都要歸功於數據，這個商業世界新的力量源泉。「高級業務分析，使您能夠在任何地方，查看和預測所有內容，」他解釋說。「與客戶的每一次互動，供應鏈中的每一個環節，每一筆金融交易，無論你在世界上的任何地方。」
「預測分析幫助你知道可能會發生什麼，提前準備應對措施，規避風險，並影響結果，」Gaynor 說。「這就像是在用望遠鏡來觀察前方，而不是透過後視鏡來看。」
但是，自網路購物出現以來，預測分析是否仍然是最強大的行銷工具？瞭解一下下面的七種方法，或許可以幫助您的組織，使用該技術，來將客戶服務和銷售，提升到一個新的水準。
1. 超個性化行銷
超個性化行銷，就是在正確的時間、正確的通路，為客戶提供正確的資訊。掌握它需要融合藝術和科學。在線上服裝及配件零售商，Zulily 的技術副總裁 Bindu Thota 表示，科學部分指的是為購物者，提供正確的分類、選擇、價格、發貨時間，和其他關鍵服務。
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她指出：「當我們決定好如何策劃這些元素，如何將它們組合在一起，以及如何創造最吸引人的客戶體驗時，藝術就可以開始發揮作用了。」
想象一下這樣的一個世界：零售商甚至在進入該公司的網站，或應用程式之前，就已經確切地知道了，購物者究竟想要什麼。這正是預測分析所能提供的功能。
「透過數據驅動技術，我們可以每天創建一個個性化的集合，包含數千種產品，這是一種真正具有相關性，和吸引力的客戶體驗，」Thota說。「這就是人文關懷。」
「透過數據驅動技術，我們可以每天創建一個個性化的集合，包含數千種產品，這是一種真正具有相關性，和吸引力的客戶體驗，」Thota說。「這就是人文關懷。」
這是有史以來的第一次，社交媒體和其他線上通路，允許行銷人員，隨時隨地的與人互動。「這為發現新興模式，提供了一個無與倫比的機會，這些模式可以幫助企業，更有效地組織資源，和引導他們的能量，」數據分析咨詢公司Pacific Data Science的創始人Adam Lichtl解釋道。
「透過收集所有的，這些關於客戶體驗的小數據，並將它們整合在一起，我們可以更好地瞭解客戶的旅程 — 包括在他們與公司接觸的之前、期間和之後。」
「透過收集所有的，這些關於客戶體驗的小數據，並將它們整合在一起，我們可以更好地瞭解客戶的旅程 — 包括在他們與公司接觸的之前、期間和之後。」
消費者已經開始期待，在生活的各個方面都能得到即時、無摩擦的滿足感，現在他們也期待著，與之互動的品牌，也能有類似的體驗。「預測性分析是一個關鍵的工具，它可以提供對消費者的全面瞭解，從而提供這些類型的體驗，」商業和技術咨詢公司，Nisum的全球洞察和分析主管Ravi Narayanan說。
使用 AI 驅動的分析，現在可以創建身臨其境的體驗，和即時的滿足感。「例如，Spotify 和 Netflix 會根據，你正在觀看或收聽的內容，來改變他們所推薦的內容，」Narayanan說。
3. 客戶需求的預測
組織現在可以使用預測分析，來精確預測客戶的需求，在某些情況下，甚至可以在個人做出決定之前，進行預測。「預測分析可以提供，對客戶行為變化的早期檢測，」Lichtl觀察到。
這使得品牌更加積極主動，他們能夠預先客製化他們的消息，甚至在他們知道自己有新的需求之前，就有效地為客戶服務。Lichtl指出，這是一種允許組織，提供卓越客戶服務的方法。
這使得品牌更加積極主動，他們能夠預先客製化他們的消息，甚至在他們知道自己有新的需求之前，就有效地為客戶服務。Lichtl指出，這是一種允許組織，提供卓越客戶服務的方法。
萬事達負責客戶體驗，和關懷的執行副總裁Paul Gaynor指出，預測性分析，正在幫助他的公司，確保獲得適當數量的支持，以便即時滿足客戶的需求，甚至超出他們的預期。「除了預測查詢量，以便我們可以相應地提供資源外，我們還在使用先進的模型，來預測查詢的複雜性，」Gruner說。
為了深入瞭解客戶的想法，AT＆T Business已經實施了一個客戶體驗機器學習系統。該技術在整個客戶項目生命週期中包含了數百個獨特的數據元素（包含PB級別的數據）。
「它將根據客戶的努力程度、循環時間、重試率等因素，來預測客戶是否會繼續擔任支持者，或者是開始滑向中立，或貶低的領域，」AT＆T Business全球運營和服務總裁SorabhSaxena解釋道。系統可以生成預測警報，自動或透過系統輔助，來驅動下一個最佳的操作建議，以確保客戶仍然是支持者。
「最好的部分是，隨著獲得更多的經驗，它還能夠不斷地學習和微調算法，」他說。
「它將根據客戶的努力程度、循環時間、重試率等因素，來預測客戶是否會繼續擔任支持者，或者是開始滑向中立，或貶低的領域，」AT＆T Business全球運營和服務總裁SorabhSaxena解釋道。系統可以生成預測警報，自動或透過系統輔助，來驅動下一個最佳的操作建議，以確保客戶仍然是支持者。
「最好的部分是，隨著獲得更多的經驗，它還能夠不斷地學習和微調算法，」他說。
長期以來，零售商一直在尋找降低客戶流失率的方法。客戶流失率指的是，在特定時間段內，曾經忠誠的買家停止購買，公司產品或服務的比例。
也被稱為客戶流失，客戶流失率是一個關鍵指標，因為留住現有客戶的成本遠低於獲取新客戶。
也被稱為客戶流失，客戶流失率是一個關鍵指標，因為留住現有客戶的成本遠低於獲取新客戶。
「預測分析，可以用來辨識存在的客戶高流失風險，並幫助企業積極關注客戶體驗，更好地滿足他們的需求，」行銷資訊服務提供商 J.D. Power 的首席數據官 Seongjoon Koo 指出。那些心懷不滿的客戶，往往可以透過激勵措施，比如定期付款計劃，或更低的價格被吸引回來。
分析提供的線索，比如被拒絕的貸款請求，可以向銀行或其他金融機構，提示客戶可能存在較高的流失風險。「瞭解到這一資訊後，銀行就可以透過提供額外的選擇，比如提供額度較大的信用卡，先發制人地防止客戶流失，」SAP客戶體驗的首席技術官 Moritz Zimmermann 解釋道。
預測分析還可以幫助組織更智慧，更高效地分配資源。「我們已經在幫助零售商，透過結合他們的店鋪足跡、物流和客戶行為的洞察力，來提前幾周準確地計劃人員配備水準，」Gaynor說。「這將使客戶能夠與該零售商，一起獲得流暢的、更好的、更快的體驗。」
佳能資訊息與成像解決方案部，高級副總裁兼總經理 Dennis Amorosano 表示，利用預測模型，賣家可以創建準確的庫存預測，並管理資源，以匹配客戶的行為和需求。
他指出，這樣做的好處是雙重的。「公司可以更高效，簡化成本並減少浪費的資源，而客戶則可以獲得，他們所期望的即時和個性化的體驗。」
他指出，這樣做的好處是雙重的。「公司可以更高效，簡化成本並減少浪費的資源，而客戶則可以獲得，他們所期望的即時和個性化的體驗。」
佳能採用遠端監測和預測分析，相結合的方法來預測，其成像設備的服務需求，並向客戶及時供貨。Amorosano表示，公司還依賴預測維修模型，對交付給總部，客戶解決方案中心的客戶設備，進行即時診斷。
預測分析為內部支持團隊，提供了快速準確地解決客戶問題，所需要的洞察力。「這是我們武器庫當中的一個關鍵工具，可以幫助我們更好地理解和改進客戶體驗，」Gruner說。
透過利用電話、電子郵件、社交媒體情緒、客戶升級等，關鍵通路提供的預測分析，萬事達的代表可以確定解決，特定類型客戶需求的最佳方式。「考慮到所有的這些投入，有助於我們更好地滿足客戶需求，並做出更好的業務決策，」Gruner 指出。「預測分析有助於確保我們，獲得適當的支持，以即時滿足客戶的需求，甚至超出他們的期望。」
7. 簡化運輸
預測分析使組織能夠在貨物交付期間不斷提升客戶體驗。隨著越來越多的客戶要求在第二天或當天交付，預測分析可以幫助零售商及其運輸合作夥伴實現可靠的按時到貨要求。
透過預測潛在的維護問題，和確定最優的運輸路線，預測分析現在，在確保按時交付方面，發揮著重要作用。「預測分析將允許每個司機，對他們的旅程有更好的期望…運輸部門則可以更早地溝通，需要對哪些運輸路線進行調整，來管理運量，以達到改善體驗的目的，」Gaynor說。
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| 台灣區電信工程工業同業公會 |
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