如果企业能够在客户提出要求之前就满足他们的需求会怎样？欢迎来到预测消费者行为的世界。

什么是客户行为预测？

“客户行为”描述了消费者在研究、选择和购买产品或服务时所经历的旅程。许多事情会影响客户行为，例如：

-以前作为客户的经验

-以前的购买

-社会特征

-生活方式

-文化

-教育

-职业

-信念

通过使用大数据和预测分析来分析客户的行为，您可以准确预测客户的行为，并以此为您的业务决策提供信息。

-运营数据 (O-data)，例如销售、财务和 HR 以及

-体验数据（X-data）——比如 CSAT 和 NPS

合并 X 和 O 数据可以让您全面了解您的公司。它通过显示收入、增长和人类行为之间的联系来全面了解您的品牌。

为什么预测客户行为很重要？

当您预测客户的行为时，您将能够：

-减少客户流失

-识别和定位高价值客户

-鼓励忠诚

-满足客户需求

-快速将产品推向市场

-减少营销活动支出

-个性化客户体验

-改善客户体验

有了所有这些好处，不难看出为什么使用客户预测软件来通知企业客户和品牌体验的情况会迅速增加。

您想要预测的客户行为

要了解未来的需求、需求和支出，您需要了解客户过去的互动。为此，您可以从以前的客户旅程中收集信息，并用它来预测未来的旅程。最有用的客户行为是：

-流失 - 也称为损耗，是指客户停止与您开展业务或购买您的产品或服务。这是更容易计算的指标之一，可以预测某人取消或未能续订的概率。

-保留 - 这涉及吸引您的客户，以便他们不断回来。理想情况下，您培养的关系足以让您的客户成为品牌忠诚者，甚至是拥护者。留住现有客户比赢得新客户更容易（也更便宜）。阻止客户离开也比说服他们离开后回来更容易。就像流失率一样，它是一个相当简单的指标，用于计算某人保留客户的可能性。

-满意度 - 您想知道客户对您的产品或服务的满意程度。当他们满意时，他们将更有可能再次向您购买、推荐您并保持对您的忠诚。

-参与度 - 这会监控客户与您公司之间的持续关系和互动。您需要探索保持客户参与的最有效方法，然后才能预测具有相似属性的人也会如何参与。您可以拨打有效的电话，停止无效的电话。

如何预测客户行为

包括 Uber、Chobani 和 Finder 在内的领先组织正在采用体验管理 (XM)，不仅是为了了解客户行为，而且是在问题发生之前预测并解决问题。

公司可以通过以下方式获得洞察力以赢得更多客户、增加他们的钱包份额并提高工作场所绩效：

1. 减少流失

将客户旅程中的体验洞察数据与运营洞察（例如减少重复购买、减少购买金额、减少购买频率等）相结合，预测软件将这些数据结合起来，帮助您预测个人客户行为，并在为时已晚之前采取行动。

2. 提高留存率

客户保留软件可帮助您衡量和了解客户的旅程及其体验，包括关系和交易，例如购买或支持后跟进。通过将 X 数据与 O 数据相结合，您可以确定哪些客户可能会留下来，哪些将流失。借助闭环和行动计划工具，您可以跟进有风险的客户以解决他们的问题，进而鼓励他们留下来并减少获取新客户的需求。

3. 提高客户满意度

了解并理解您的客户对您的品牌感到满意对于成功至关重要。它将预测他们返回、购买和推荐给他人的可能性。提高客户满意度将带来更高的退货率、更高的客户忠诚度和更高的支出。 CSAT 是客户满意度的关键绩效指标。

4. 增加客户参与度

通过调查、问卷和其他反馈渠道收集客户的体验数据，探索是什么促使客户与您互动。在探索了您的业务中发生的参与类型之后，下一步是将它们与业务成果（例如销售、NPS、CSAT 和客户努力得分 (CES)）进行映射。

5. 对 CX 数据进行三角测量

数据三角测量是指您使用两个或多个来源验证数据。这种方法可确保捕获的见解准确且相关。因此，了解和预测客户的需求至关重要。

数据三角测量依赖于多种方法来收集、分析和处理 CX 数据，以在行为发生之前对其进行预测。例如，情节 NPS 可以使用客户旅程片段（例如销售、计费和支持）与焦点小组一起构建回归模型，从而解开品牌认知。此过程通过培养移情研究来根据客户的条件分析客户，从而有助于消除偏见。

6.使用产品反馈

制作出色的产品意味着为客户创造出色的产品体验，倾听反馈并迅速采取行动。如果你在早期就创造了一个伟大的产品，那么你就不需要对由一个糟糕的产品产生的持续问题做出反应。正如格言所说，“买好东西或买两次。”一开始做对可能会更昂贵，但这种方法将来会带来好处。但是，您的产品也可能会随着时间的推移而发展，因此在需要时确保您将客户反馈纳入这些变化中

7. 追踪品牌健康

了解客户的任务永远不会真正结束：期望、平台和需求在不断变化。这就是为什么在创建可持续的 CX 计划时衡量品牌健康状况至关重要。跟踪您的品牌为您提供了一个一致的基准，用于在快速变化的经济中衡量自己，并在未来事件发生之前减轻它们。这将使您能够跟踪客户体验对品牌的影响。

8. 拥抱人工智能和机器学习

这将“大数据”转变为“有用数据”。如果您想要结果，Predictive CX 需要讲述一个简单的故事。但是，要采取行动，您的品牌需要专注于批判性和创造性思维，而不是淹没在数据海洋中。 AI 和机器学习是您的救生筏。通过自动化研究，您将能够做出更快的运营决策以在问题蔓延之前解决问题，因为您将能够看到需要采取的行动。

迎接挑战

贵公司在高流失率、声誉管理、网站跳出率、信任和不一致的品牌信息（仅举几例）方面面临的挑战都与客户行为有关。您不能等到客户离开才开始满足他们的需求。 客户体验管理使用深度学习神经网络来识别可能流失的客户和帐户，并让您深入了解是什么推动了这种行为。

上一篇

下一篇