随着企业在日益拥挤的市场中争夺客户，了解客户的需求和偏好变得比以往任何时候都更加重要。
客户智能（Customer intelligence）已成为一项关键商业战略，而预测性分析（Predictive analytics）在帮助企业获取有关客户行为、偏好和需求方面的洞察中发挥着至关重要的作用。
通过识别潜在客户、分析客户行为、预测客户需求、个性化客户体验和留存客户，企业可以使用预测性分析在市场中获得竞争优势。
本文作者概括介绍了以下问题：
- 什么是预测性分析？
- 预测性分析如何为客户智能创造价值？
- 如何在客户智能中进行预测性分析？
- 预测性分析的未来角色
什么是预测性分析？
What is predictive analytics
预测性分析，是指使用统计算法以及机器学习技术来分析历史数据并对未来事件做出预测。
预测性分析已经成为金融、医疗和零售在内的各个行业中流行的工具。
预测性分析软件和工具可以通过分析大量数据来识别可能会被忽视的模式与趋势（patterns and trends）。
预测性分析的工作原理是获取一组数据并分析其模式和相关性（patterns and correlations）。
这些数据可以是客户的人口特征、行为、购买习惯或网站活动。
有了这些数据，预测性分析工具就可以识别难以手动检测出的潜在机会和风险。
02 预测性分析如何为客户智能创造价值？
How can predictive analytics benefit customer intelligence
预测性分析可以在以下几个方面助力客户智能，包括：
识别潜在客户
Identifying potential customers
预测性分析可以通过分析来自社交媒体、在线行为和购买历史等各种来源的数据，来帮助企业识别潜在客户。
通过识别模式和偏好，企业可以更加有效地调整营销工作去触达潜在客户。
分析客户行为
Analyzing customer behavior
预测性客户分析可以帮助企业了解客户行为，包括购买模式、偏好和趋势。
这些信息可以帮助企业开发更有效的营销活动和针对特定客户群体的产品。
预测未来需求
Anticipating future needs
预测性分析可以通过分析客户人口特征和在线行为等数据，帮助企业预测客户需求。
通过了解客户需求，企业可以制定更迎合需求的有效营销活动和产品。
个性化客户体验
Personalizing the customer experience
预测行为营销使得企业可以通过提供量身定制的推荐与促销来个性化客户体验。
预测营销软件可以分析客户数据以提供个性化的产品推荐和促销，从而提升客户参与度和忠诚度。
客户留存
Customer retention
通过分析客户行为数据并识别可能导致客户流失的潜在问题，预测性分析可以帮助企业留存客户。
通过及早发现这类问题，企业可以采取积极主动的措施来留存客户。
03 如何在客户智能中进行预测性分析？
How to implement predictive analytics in customer intelligence
在客户智能中进行预测性分析可以帮助你的企业获取有关客户行为的洞察，并据此制定营销策略。
进行预测性分析的步骤包括：
收集相关数据
Gathering relevant data
要在客户智能中进行预测性分析，企业必须首先从各种来源收集相关数据，包括客户数据、交易数据和社交媒体数据。
构建预测模型
Building predictive models
企业收集相关数据后，必须使用预测性分析软件构建预测模型。
这些模型应设计用于分析客户行为并对未来事件进行预测。
验证和测试预测模型
Validating and testing predictive models
预测模型必须经过验证和测试，来确保其准确可靠。
过程包括将模型所做的预测与实际结果进行比较。
将预测模型整合到业务流程中
Integrating predictive models into business processes
一旦预测模型经过了验证和测试，企业就可以将其整合到业务流程中。
这可能涉及将预测营销软件整合到他们的CRM系统中，或使用这些工具来开发更有效的营销活动。
持续监控并更新预测模型
Consistently monitoring and updating predictive models
预测模型必须持续进行监控和更新，以确保其保持准确和有效。
这包括分析可用的新数据，并根据需要更新模型。
预测性分析的未来角色
The future role of predictive analytics
客户智能中预测性分析的未来是明朗的，机器学习和人工智能的进步将带来这个领域的彻底变革。
随着企业不断收集和分析大量数据，对预测性分析软件和工具的需求只会继续有增无减。
由于企业在监管要求下必须以负责且透明的方式使用客户数据，对客户隐私和数据安全的关注也将增多。
预测性分析在客户智能中发挥着至关重要的作用，帮助企业获得对客户行为、偏好和需求的宝贵洞察。
通过识别潜在客户、分析客户行为、预测客户需求、个性化客户体验和留存客户，企业可以使用预测性分析在市场中获得竞争优势。
企业还必须意识到预测性分析的挑战和局限性，包括数据质量和数量、对预测模型的过度依赖以及伦理方面的考量。
通过考虑这些因素并充分利用预测性分析的力量，企业可以制定更有效的客户智能战略，从而推动增长和盈利。
编者按
源自 | www.quirks.com
作者 | Paroma Indilo，Datacy公司创始人兼CEO
原题| Predictive analytics: Its benefits and the role it plays in customer intelligence
编译 | 张杉
题图 | 源自 unsplash
来自：勺海公号
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