推动潜在客户生成的顶级预测分析模型

[najmulseo2020]

潜在客户开发是一项复杂的游戏。为了确保尽可能多地开发潜在客户，您需要确保将时间、精力和金钱投入到正确的地方。这通常比公司预期的要困难得多。

预测分析模型可以解决这个问题。它们可以帮助销售人员做出更明智的时间分配决策，并提出改善潜在客户生成和转化的最佳策略。

了解预测分析
从最基本的层面上讲，预测分析使用历史数据来预测未来事件。它通常涉及使用统计算法和机器学习技术。

为什么要使用它们？
公司使用预测分析是因为他们在各个领域做出更明智、更具前瞻性的决策。例如，您的企业可以利用高效的分析模型来：

推动潜在客户生成
更好地了解消费者行为
优化资源和时间的利用方式
留住更多客户
预测分析模型如何帮助潜在客户生成
预测分析模型可帮助公司找到新的线索并更有效地向其推销产品。

一家公司可能会创建一个模型，告诉他们理想的潜在客户是什么样的，以及最有可能在哪里找到符合该形象的人。

帮助公司评估营销实践效 whatsapp 数据库 的模型也非常受欢迎。企业可以使用预测分析来确定他们在整个潜在客户生成过程中哪些方面做得好，哪些方面可以改进。

这个想法是，预测分析模型提供的洞察力可以定义公司寻找和与潜在客户互动的最佳方式，从而帮助他们以更高的速度完成这些潜在客户的营销。

推动潜在客户生成的顶级预测分析模型
有三类预测分析模型值得学习，以推动潜在客户生成。本节将介绍每一种模型，并提供如何使用它们的示例。

聚类模型
聚类模型是处理客户细分的另一种方法。这种预测模型与其他客户细分方法的主要区别在于，算法会自动细分人群，而不是营销人员。

聚类模型之所以有效，是因为它们可以消除客户细分过程中的猜测。它们还可以使用比人类更多的指标将客户分成不同的组。

聚类模型根据 30 个甚至更多的特征来创建客户细分并不罕见。

行为聚类涉及使用算法根据共同的购买行为将客户分组。这些模型可能会使用诸如消费者购买频率或平均订单花费等因素。

基于产品的聚类 分析消费者购买的产品组，并据此创建细分。这在决定如何向潜在客户进行营销时非常有用。

例如，如果一家服装店知道顾客只对男装感兴趣，他们就可以优化针对该消费者的营销信息以反映这一点。

基于品牌的聚类与基于产品的聚类类似，但重点关注的是人们喜欢的品牌。这是一种了解消费者群体喜欢购买哪些类型的公司的绝佳方式，这些信息在营销和销售过程中非常有用。

倾向模型
倾向模型可以预测消费者的未来行为。由于公司希望预测目标受众的各种未来行为，因此倾向模型有很多种。但以下是三种最突出的倾向模型。

预测生命周期价值 模型会分析客户在其帐户生命周期内预计会花费多少钱。这些信息可以让您知道值得花费多少时间和金钱。

参与倾向模型考察的是客户未来参与内容的可能性。这有助于决定要发送的最佳营销信息。

当您面临失去客户业务的风险时，客户流失倾向模型会提醒您。这对于试图降低客户流失率的公司非常有用，因为该模型会告诉他们何时需要采取行动来降低失去客户的风险。

协同过滤
协同过滤模型可帮助公司向现有客户提供更明智的产品推荐。如果您曾在亚马逊等网站上看到过“建议购买”，那么该公司很可能使用了协同过滤预测分析模型向您提供该推荐。

追加销售模型使用分析来让客户在完成结账流程时花更多钱。这些建议通常与特定产品相关，可以帮助公司提高平均每笔销售收入。

交叉销售模式本质上与追加销售相同，唯一的区别在于买家推荐的是互补产品而不是更好的产品。

Next Sell模型与其他两种协同过滤方法的不同之处在于，推荐通常在销售完成后进行。

使用此模型，客户会收到营销材料，根据他们的首次购买推荐后续购买。这是一种有用的方法，即使在您转化消费者后，也能让他们留在您的生态系统中。

预测分析工具
拥有合适人才的公司可以创建自己的定制预测分析建模工具。然而，对于许多企业来说，没有必要从头开始构建一个。

相反，市面上有各种可靠的预测分析工具可供购买。这些工具可让您使用您输入的数据执行上述每种类型的建模（以及其他类型的建模）。