预测分析是怎样影响客户行为的？
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2020-12-11
过去几年中，在线行为发生了怎样的变化？公司是否紧跟这些变化？
技术进步不断改变着我们与品牌在线互动的方式，了解您的客户，识别和确定趋势并迅速对规范的变化做出反应从未如此简单或重要，如今客户希望在所有设备上都能获得无缝的体验，公司需要提供一种可以使客户回头客的体验，过去几年中，我们看到的主要技术趋势之一是使用预测分析，该预测分析可用于衡量行为以预测客户在在线过程中的参与度，从理论上讲，如果您的客户因为看到的东西有趣而感到满意，他们将留在您的网站上并继续前进，如果没有，他们会离开。
预测分析的圣杯是让个人关注客户在一家小商店里会收到的细节
预测性分析可以帮助弄清客户为什么放弃对您网站的访问。通过仔细跟踪客户的去向以及网站访问期间的时间，可以使用分析来预测某人变得不那么感兴趣的时间，并可以采取步骤保留这些客户，例如优惠券和特价商品，此外设计人员可以更改内容或产品页面的外观，以使客户保持跟踪。
技术的进步尤其是预测分析的进步，意味着可以根据客户的行为或所做的事情来衡量和响应个人行为
使用这些技术将使公司能够以当今快速变化的多渠道环境所需的规模提供个人的相关在线体验，更进一步开拓型企业正在开始实施分析，以使它们能够实时跟踪客户行为并立即做出响应，但是这仍然是早期采用者的少数，许多人仍在为创建将客户行为数据转化为有价值的可操作见解所需的基础架构的现实而苦苦挣扎。
大多数企业都处于半途而废-他们知道他们触手可得的大量数据
并且意识到了数据的重要性，但是他们不知道如何使用它，如今任何拥有网站的企业都可以访问交易，访问者和订阅者的数字记录，结合技术的进步，这些企业可以开始分析其数据以改善他们的客户体验，并终改善他们的收入来源，您的预测分析软件可用于监视在线用户行为，它具体监视什么？您能否谈谈它的工作方式以及如何使用它？
我们监视页面上的活动和动作以建立行为概况
通过考虑人们与页面互动的方式，我们可以推断出可能的后续步骤，如果我们知道接下来可能发生的事情（例如，也许客户即将放弃购物车），我们可以提供有针对性的激励措施，使他们始终如一，众所周知由于我们是自己做的，人们常常由于沮丧而离开网站-也许他们找不到所需的产品，或者流程太慢，我们的退出预防工具分析页面行为，以预测客户何时离开，从而为公司提供一系列激励措施，以鼓励客户留在网站上。
什么样的激励措施可以鼓励客户留下来？
这取决于个人情况和行为特征，它可以是协助要约，优惠券或限时要约，终公司可能会更改内容，以便以更适当的方式向客户解释或展示内容，公司可以根据反馈进行网站设计更改吗？技术可以突出显示流程中的瓶颈，并提供改进建议，然后显示改进是否确实按预期起作用的证据，您的网站如何使用“模糊匹配”技术来查找匹配项或消除重复的地址，而不管打字错误和拼写错误如何？由于放弃在线购物车，每年损失近4万亿元的收入；由于结帐时间较长，有47％的客户放弃了购物车，我们的旗舰地址验证工具已经被全球成千上万的在线零售商所使用，以在线形式捕获和验证邮政地址。
通过将其添加到网站表单
应用程序和CRM系统中，我们的客户可以大大减少自动填写地址所需的用户击键次数，这有助于提高转换率和用户体验，同时减少交付失败的机会，在线零售商表示，我们的工具加强了网站访问者的活动-他们报告称，使用该工具后，收入大大增加，我们近在地址捕获工具中添加了“模糊匹配”，这意味着即使输入错字和拼写错误，它也会识别并捕获地址，开发此类技术面临哪些挑战？哪些新技术正在帮助使其成为可能？
从表面上看，地址捕获非常简单，但是要使其快速，可靠和相关则是一个真正的挑战
但我们正在索引数十亿个地址，这意味着我们必须构建非常专业的搜索软件-几乎没有现成的产品可以满足我们的性能要求，这是非常占用内存的，并且需要花费一些时间来构建，仅在过去的几年中，内存已经变得足够便宜，以使其成为现实，预测产品需要三个主要的飞跃，首先对算法进行了大量改进和优化，以使其能够在商品硬件上运行，第二硬件比以前便宜，随着计算机游戏变得越来越复杂，游戏硬件已经变得真正强大，事实证明，游戏硬件也非常适合处理这些算法，而价格仅为常规硬件的一小部分，我们拥有数据，大量数据可用于构建这些系统。
预测分析的方向在哪里？在接下来的五年里，我们会看到什么样的事情？
技术进步不断改变着我们与品牌在线互动的方式，了解您的客户，识别和确定趋势并迅速对规范的变化做出反应从未如此简单或重要，如今客户希望在所有设备上都能获得无缝的体验，公司需要提供一种可以使客户回头客的体验，过去几年中，我们看到的主要技术趋势之一是使用预测分析，该预测分析可用于衡量行为以预测客户在在线过程中的参与度，从理论上讲，如果您的客户因为看到的东西有趣而感到满意，他们将留在您的网站上并继续前进，如果没有，他们会离开。
预测分析的圣杯是让个人关注客户在一家小商店里会收到的细节
预测性分析可以帮助弄清客户为什么放弃对您网站的访问。通过仔细跟踪客户的去向以及网站访问期间的时间，可以使用分析来预测某人变得不那么感兴趣的时间，并可以采取步骤保留这些客户，例如优惠券和特价商品，此外设计人员可以更改内容或产品页面的外观，以使客户保持跟踪。
在那里店主了解客户-他们的好恶-并能够在非常个人的层面上迎合他们中的每一个
挑战在于以网站规模提供这种服务水平，公司在这方面做得如何？到目前为止，企业已经尝试创建典型客户行为的模型，然后将这些模型叠加到所有客户中，但是采用“一刀切”的战略并不是提供当今客户期望的服务水平的有效方法，预测分析可帮助公司深入了解客户在网站上的实际行为，那才是真正重要的，而不是他们可能与其他客户共享的特征。
技术的进步尤其是预测分析的进步，意味着可以根据客户的行为或所做的事情来衡量和响应个人行为
使用这些技术将使公司能够以当今快速变化的多渠道环境所需的规模提供个人的相关在线体验，更进一步开拓型企业正在开始实施分析，以使它们能够实时跟踪客户行为并立即做出响应，但是这仍然是早期采用者的少数，许多人仍在为创建将客户行为数据转化为有价值的可操作见解所需的基础架构的现实而苦苦挣扎。
大多数企业都处于半途而废-他们知道他们触手可得的大量数据
并且意识到了数据的重要性，但是他们不知道如何使用它，如今任何拥有网站的企业都可以访问交易，访问者和订阅者的数字记录，结合技术的进步，这些企业可以开始分析其数据以改善他们的客户体验，并终改善他们的收入来源，您的预测分析软件可用于监视在线用户行为，它具体监视什么？您能否谈谈它的工作方式以及如何使用它？
我们监视页面上的活动和动作以建立行为概况
通过考虑人们与页面互动的方式，我们可以推断出可能的后续步骤，如果我们知道接下来可能发生的事情（例如，也许客户即将放弃购物车），我们可以提供有针对性的激励措施，使他们始终如一，众所周知由于我们是自己做的，人们常常由于沮丧而离开网站-也许他们找不到所需的产品，或者流程太慢，我们的退出预防工具分析页面行为，以预测客户何时离开，从而为公司提供一系列激励措施，以鼓励客户留在网站上。
什么样的激励措施可以鼓励客户留下来？
这取决于个人情况和行为特征，它可以是协助要约，优惠券或限时要约，终公司可能会更改内容，以便以更适当的方式向客户解释或展示内容，公司可以根据反馈进行网站设计更改吗？技术可以突出显示流程中的瓶颈，并提供改进建议，然后显示改进是否确实按预期起作用的证据，您的网站如何使用“模糊匹配”技术来查找匹配项或消除重复的地址，而不管打字错误和拼写错误如何？由于放弃在线购物车，每年损失近4万亿元的收入；由于结帐时间较长，有47％的客户放弃了购物车，我们的旗舰地址验证工具已经被全球成千上万的在线零售商所使用，以在线形式捕获和验证邮政地址。
通过将其添加到网站表单
应用程序和CRM系统中，我们的客户可以大大减少自动填写地址所需的用户击键次数，这有助于提高转换率和用户体验，同时减少交付失败的机会，在线零售商表示，我们的工具加强了网站访问者的活动-他们报告称，使用该工具后，收入大大增加，我们近在地址捕获工具中添加了“模糊匹配”，这意味着即使输入错字和拼写错误，它也会识别并捕获地址，开发此类技术面临哪些挑战？哪些新技术正在帮助使其成为可能？
从表面上看，地址捕获非常简单，但是要使其快速，可靠和相关则是一个真正的挑战
但我们正在索引数十亿个地址，这意味着我们必须构建非常专业的搜索软件-几乎没有现成的产品可以满足我们的性能要求，这是非常占用内存的，并且需要花费一些时间来构建，仅在过去的几年中，内存已经变得足够便宜，以使其成为现实，预测产品需要三个主要的飞跃，首先对算法进行了大量改进和优化，以使其能够在商品硬件上运行，第二硬件比以前便宜，随着计算机游戏变得越来越复杂，游戏硬件已经变得真正强大，事实证明，游戏硬件也非常适合处理这些算法，而价格仅为常规硬件的一小部分，我们拥有数据，大量数据可用于构建这些系统。
预测分析的方向在哪里？在接下来的五年里，我们会看到什么样的事情？
我认为实时分析是数据分析的下一个重要步骤：了解人们想要什么以及当前正在影响他们的能力，而不是试图推断上个月的需求，我们现在正在这样做，但是不幸的是，对于大多数企业而言，实时分析比今天的工作重心更远。
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