人工智能客户洞察与细分：停止猜测客户需求
您拥有客户数据。购买记录。网站行为。电子邮件参与。客户关系管理备注。支持票据。产品使用日志。
所有这些数据都能告诉你谁是你的最佳客户。他们需要什么。他们何时会离开。谁准备购买更多。
但将数据转化为洞察力？这需要分析。真正的分析，而不仅仅是看仪表盘。而大多数团队没有时间做这些。
人工智能进行分析。它能发现客户行为的模式。它能创建可实际预测结果的细分市场。它能在客户流失前发现预警信号。您的团队会根据客户的行为，而不是您希望他们做什么来做出决策。
问题：数据无处不在，洞察无处不在
您的客户关系管理系统（CRM）已满。您的分析工具可以跟踪一切。您可以调出任何指标的报告。
但报告不是洞察力。只知道有 23% 的用户点击了某个按钮，并不能说明原因，也不能告诉你该怎么做。
按人口统计进行营销细分，因为这很容易。小型企业与大型企业。东海岸与西海岸。总监与副总裁
但人口统计并不能预测行为。一个人的头衔并不能告诉你他是否会流失。公司规模并不能说明他们是否准备好升级。
洞察力就在数据中。你只需要时间和工具来找到它们。大多数团队都没有时间和工具。
人工智能对客户洞察的作用
人工智能大规模分析客户数据。它能发现人类遗漏的模式。它根据行为而非人口统计进行细分。它能在结果发生之前进行预测。
客户行为分析
客户在购买之前会做什么？在流失之前？在升级之前？
人工智能研究行为模式：
- 高级用户实际使用哪些功能？
- 从试用用户到付费用户的途径是什么？
- 在客户转化之前，需要进行哪些营销接触？
- 哪些行为变化预示着某人即将离开？
- 哪些产品会一起购买？
这不是猜测。它是在数据中发现实际模式，了解哪些客户行为可以预测哪些结果。
这些模式就是规则。当客户符合模式时，你就知道接下来可能会发生什么。你就可以在发生之前采取行动。
行为细分
忘记人口统计。人工智能会根据客户的实际行为进行细分：
- 高级用户： 参与度高，功能使用率高，可能推荐他人使用
- 处于危险之中： 使用率下降、支持单、未付款、预测流失的模式
- 增长潜力： 使用基本功能，但有升级迹象
- 高价值： 采购量大、经常重新订购、任期长
- 对价格敏感： 只在打折时购买，因价格而放弃购物车，比较竞争对手
这些细分市场可预测结果。针对强力用户的营销方式与针对高风险客户的营销方式不同。不同的信息。不同的优惠。不同的渠道。
行为细分之所以有效，是因为它们基于人们的行为，而不是他们的身份。
流失预测
大多数公司都是在客户流失后才知道客户流失的。那时再想挽回就太迟了。
人工智能可在客户流失发生之前进行预测：
- 使用量下降
- 登录频率下降
- 支持通知单不断增加
- 停止发送电子邮件
- 付款延迟或收费失败
当多个警告信号同时出现时，人工智能就会将客户标记为高危客户。您的团队会主动伸出援手。提供帮助。解决问题。鼓励客户留下来。
你无法拯救所有人。但你可以拯救那些可以拯救的人--如果你在他们离开之前就知道他们要离开。
客户终身价值评分
并非所有客户的价值都一样。有些人买一次就会消失。而另一些顾客则会常年光顾并介绍朋友。
人工智能计算终生价值的依据是
- 购买频率和数量
- 产品组合和利润率
- 任期和留用模式
- 支助费用
- 转介行为
高 LTV 客户得到更多关注。更多支持。更多的宣传。更好的交易，让他们满意。
低 LTV 客户不会被忽视，但你会停止在他们身上花费过多精力。资源用在能产生回报的地方。
交叉销售和追加销售机会
您应该向哪些客户推销？您应该推荐什么？
人工智能研究购买模式：
- 购买过产品 A 的客户通常会在下一次购买产品 B
- 基本计划的用户在达到一定的使用量阈值后即可升级
- 该行业的客户通常会在 3 个月后添加这些功能
- 功能 X 的高参与度与购买附加组件 Y 相关联
这些模式将成为建议。在正确的时间向正确的客户展示正确的产品。而不是喷洒式促销。根据类似客户的实际购买情况提供有针对性的建议。
客户旅程制图
客户究竟是如何通过漏斗的？不是你设计的旅程。而是他们的旅程。
人工智能绘制真实路径
- 哪些接触点最重要？
- 人们卡在哪里？
- 转化率高的客户与转化率低的客户有什么不同？
- 每个阶段到底需要多长时间？
- 哪些步骤可以跳过而不影响转换？
您可以看到实际的客户旅程，而不是假设的旅程。然后根据实际情况进行优化。
这对您意味着什么
针对 CMO
营销费用将用于实际转化的细分市场。不再进行大规模的营销活动，而是希望能有所收获。
您可以看到哪些渠道和活动能带来高价值客户，而不是普通客户。预算遵循投资回报率，而不是猜测。
由于能及早发现客户流失风险，因此能提高客户保留率。留住客户比获取新客户更省钱。人工智能可帮助您留住值得留住的客户。
你要根据行为模式而不是观点来做决定。少争论策略，多测试数据是否有效。
营销人员
有实际意义的细分。不是任意的人口统计框，而是行为不同、对不同信息做出反应的群体。
您知道哪些客户是营销活动的目标客户。针对有增长潜力的客户开展追加销售活动。留住客户的活动则针对有风险的客户。针对不同的细分市场采取不同的策略。
个性化之所以有效，是因为它基于行为。你不是在猜测什么能引起共鸣。您使用的是已转化客户的模式。
客户成功团队
在他们流失之前，你就知道谁需要帮助。积极主动地开展外联活动，而不是被动地进行损害控制。
优先考虑高价值客户。你知道谁值得花更多精力去留住。资源用在最重要的地方。
你会发现客户成功或失败的模式。这些知识将反馈到入职培训和产品开发中。
对于企业
更好的留存率意味着更可预测的收入。及早发现问题，流失率就会下降。
由于交叉销售和追加销售具有针对性，因此平均订单价值更高。您不会用不相关的优惠来招惹顾客，而是向他们展示他们真正想要的产品。
当您知道哪些客户类型最有价值时，获取效率就会提高。您可以优化质量，而不仅仅是数量。
客户洞察人工智能的真实案例
示例 1：SaaS 公司
一家订阅软件公司的年度流失率为 12%。他们知道流失率很高，但不知道谁会离开或为什么离开。
有什么变化？ 人工智能分析了流失客户的行为模式。结果发现，登录频率的下降和支持票据的增加在客户流失发生前 30 天就预测到了 73% 的客户流失。
结果 客户成功团队主动联系有风险的客户。提供额外培训、解决问题并提供奖励。客户流失率在 6 个月内降至 8.5%。
示例 2：电子商务公司
一家在线零售商向所有人发送了相同的促销电子邮件。向所有客户提供折扣，无论其购买行为如何。
有什么变化？ 人工智能按行为细分客户。高价值客户可以提前获得独家产品。对价格敏感的顾客可以获得折扣。经常购买的顾客可获得忠诚度奖励。
结果 平均订单价值增加了 18%，因为高价值客户没有接受过等待折扣的培训。由于折扣只针对对价格敏感的客户群，利润率得到了提高。
示例 3：B2B 服务公司
一家专业服务公司的销售周期很长。无法预测哪些潜在客户会成交或何时成交。
有什么变化？ 人工智能分析了过去的交易。发现参与特定内容类型和与特定利益相关者互动的潜在客户成交几率要高出 4 倍。
结果 销售团队重点关注显示出这些信号的潜在客户。成功率提高了 35%。销售周期缩短，因为销售代表知道潜在客户何时真正准备好购买。
人工智能不会做的事
让我们坦然面对局限性。
人工智能能发现模式，但不会告诉你原因。它可以告诉你，做 X 的客户更有可能流失，但它无法解释背后的心理。您仍然需要人工判断来解读洞察力。
人工智能预测并不完美。70-80% 准确率的流失预测非常好，但这意味着 20-30% 的预测是错误的。不要将人工智能的分数视为必然。它们只是概率。
人工智能无法解决客户体验不佳的问题。如果你的产品不给力，或者你的服务不好，或者你的定价不对--人工智能会告诉你问题所在，但它解决不了问题。您仍然必须从根本上解决问题。
人工智能需要数据。如果不跟踪客户行为，就没有什么可分析的。这里适用于 "垃圾进，垃圾出"。
如何开始
您不需要一次性分析所有问题。从影响大的领域开始：
- 从流失预测开始。 这将带来立竿见影的投资回报率。识别有风险的客户，主动联系，衡量是否减少了客户流失。
- 第一部分活动。 将现有的营销活动按行为细分进行拆分。看看有针对性的信息是否比一般的信息效果更好。
- 分析你的最佳客户。 高价值客户有哪些共同点？找出规律，然后寻找更多类似的客户。
- 绘制一个客户旅程图。 选择你的核心转换路径。看看客户是如何实际转化的，而不是你认为他们是如何转化的。
- 测试交叉销售建议。 使用人工智能推荐次优产品。将转换率与随机或人工建议进行比较。
从小事做起。衡量影响。扩大有效范围。目标是可操作的见解，而不是完美的模型。
底线
客户洞察力来自行为模式。购买、留下、升级和推荐的客户有什么共同点？流失的客户有什么不同？
人类无法从成千上万的客户中发现跨越数十个变量的模式。人工智能却可以。
你的团队仍然拥有战略。他们决定如何利用洞察力。他们设计营销活动和客户体验。他们解释数据的含义。
但他们不再从猜测开始。他们从客户的实际行为模式出发。这意味着更好的定位、更高的保留率以及基于现实的决策。
想要更好地了解客户？
每个企业都有不同的客户数据。不同的行为模式。不同的重要结果。
我们不销售普通的客户分析数据。我们研究您的数据。我们确定哪些模式可以真正预测您的业务成果。我们建立模型，回答您的具体问题。
然后，我们将洞察力连接到您的营销自动化、客户关系管理和客户成功工具。您的团队可以在他们工作的地方看到细分市场和预测。他们会立即根据洞察采取行动。
没有炒作。没有完美预测的承诺。只为更好地了解客户行为，从而做出更好的决策。
