现在，了解这些力量和影响很重要，但这只是第一步。当您可以预测这些行为时，您将开始注意到真正的转变。通过预测客户下一步会做什么，您可以创造超出他们期望的主动体验。

为什么预测和分析客户行为很重要

根据我管理电子商务的经验，我意识到了解客户行为对于创造“粘性”体验极其重要，对您的业务成功也至关重要。一开始，我依靠直觉和基本数据分析来做出决策。但随着业务的增长，我很快意识到我们需要一个更复杂的系统cated 方法。

它可以帮助您领先于客户需求。

通过预测客户行为，我们可以在需求出现之前对其进行预测。我亲眼目睹了积极主动的方法如何能够显着提高 CSAT 分数。例如，在一家公司，当我们开始预测季节性购买模式时，我们能够尽早储备流行商品，并将其置于我们电子商务体验的最前沿。这导致了假日销售额的增加并更好地了解了我们的客户群。

我记得在同一个假期期间，我们的人工智能系统预测对我们不认为是畅销产品的特定产品的需求激增。相信数据，我们增加了库存——结果如何？它成为当季另一款最畅销的单品。这次经历确实教会了我相信数据胜过直觉的价值。

好处还不止于此。实际上，我们看到有关产品的客户支持票大幅下降缺货。通过使用数据并拥有合适的产品，我们避免了让客户失望的情况，使团队能够真正致力于为那些确实需要支持的人提供卓越的服务。

它个性化客户体验。

通过分析客户行为，您可以创造出“你明白我的意思！”的想法。客户真正喜欢的体验。

我记得当我们第一次开始使用个性化产品推荐时，就像您在购物时出现的小弹出窗口一样（当然，没有什么唐突的）。我们的平均订单价值在第一个月内就增加了——这实际上是令人惊讶的。老实说，这就是当今客户所寻求的个性化水平。

事实上，2023 年的一份报告发现，73% 的客户希望随着技术进步获得更好的个性化服务，74% 的客户希望在提供更多数据时获得更好的个性化服务。

那么如何开始个性化呢？就像我说的，一切都开始了与数据。您需要收集有关客户的信息，例如：

人口统计 行为特征 文化背景 社会经历 经济因素

掌握此信息后，您就可以开始创建有针对性的广告系列、个性化推荐和自定义体验。

它减少了客户流失并提高了忠诚度。

让我们来谈谈流失，这个可怕的词让每个企业主彻夜难眠。失去客户是一件令人沮丧的事情；没有两种方法可以解决这个问题。但好消息是，通过预测客户行为，您实际上可以领先一步。

根据 中报告的各种研究，保留现有客户比获取新客户要容易得多。企业有 60% 到 70% 的机会向现有客户销售产品，而向新潜在客户销售产品的可能性仅为 5% 到 20%。您可以通过采取主动措施来识别和吸引有风险的客户来实现这一目标。

您需要分析客户数据以识别可能表明客户正在考虑离开的模式和行为。这可能包括购买频率降低、网站活动减少、产品参与度降低或调查负面反馈等指标。一旦识别出这些有风险的客户，您就可以实施有针对性的保留策略。

通过减少客户流失，您还可以优先考虑客户忠诚度。忠诚的客户更有可能重复购买、花费更多并宣传您的品牌。做到这一点的一种方法是提供卓越的客户服务。提供及时、有用且友好的支持可以建立信任并鼓励客户再次光顾。

一项研究发现，95% 的客户表示，对一家公司的信任增强了他们忠诚、推荐该公司、进行更多购买以及每次购买花费更多的可能性。通过投资减少客户流失和建立忠诚度策略，您可以为您的业务奠定坚实的基础SS 蓬勃发展。

使用人工智能进行客户行为分析的好处

人工智能正在从根本上改变我们理解客户以及与客户互动的方式。它使我们能够看到模式，预测行为，并提供我们认为客户不一定可能或想要的个性化体验。

以下是使它如此强大的一些好处。

发现隐藏的模式

虽然您的团队可能需要花费数周时间来分析上一季度的客户流失数据，但人工智能可以在几分钟内处理多年的历史数据，揭示人眼看不见的模式。当我在 时，我们正在经历一个支持量很高的季节。在此期间，与我们基于区块链的数字馆藏之一的特定功能相关的电子邮件票证数量激增。

利用人工智能，我们能够识别问题与遇到问题的用户之间的相关性。它使我们的工程团队能够优先修复这些实例，从而减少支持请求并改善整体收藏家体验。

个性化客户旅程

正如我们之前所发现的，个性化不再是可有可无的东西，而是客户的期望。人工智能使您能够大规模提供个性化体验，为特定客户群体量身定制从产品推荐到营销传播的一切内容。

根据 ，提供个性化体验的公司可以比不提供个性化体验的公司多产生 40% 的收入。这种影响源于人工智能驱动的系统识别客户偏好并实时提供相关结果的能力。

当我在一家男士每月订阅盒初创公司实施个性化电子邮件营销活动时，我们发现点击率和转化率显着提高。通过参考我们发现的一些预测分析，我们能够超出客户的期望，因为他们很高兴收到与他们的风格和偏好相关的建议伦塞斯。正如您所料，这提高了客户满意度和保留率。

预测性客户服务

预测性客户服务正在重塑企业与客户的互动方式，让客户能够在问题发生之前就进行预测。通过使用人工智能，公司可以分析大量客户数据来识别模式和趋势，这可以帮助预测可能出现问题的时间和地点。例如，经常结帐但放弃购物车的客户可能会被标记为提供帮助的后续消息。这种类型的客户行为预测不仅可以帮助提高购物车放弃率，还可以通过向客户展示您关心他们的购物体验来提高客户满意度。

这种方法的优点是显而易见的。它使企业能够更迅速、更高效地解决客户的问题。通过及早预测问题，您可以在客户需要之前解决它们ed 伸出援手。更不用说，根据 的一项研究，73% 的购物者认为人工智能可以改善他们的客户体验。

随着客户期望越来越无缝和高效的服务，预测支持正迅速成为一个关键的差异化因素。

如何使用人工智能预测客户行为

感谢人工智能和机器学习，它已经从猜测演变为科学。我与从 SaaS 公司到电子商务平台的各种公司合作了十年，在这段时间里，我看到了这些预测性见解如何能够显着改善客户服务、促进增长并帮助留住现有客户。

但是我们如何真正做到这一点呢？让我们看看在具体数据、现实示例和行业最佳实践的支持下，将人工智能应用于客户行为预测的系统方法。

步骤 1：收集并集中客户数据。

您收集的数据是预测客户行为的基石。一个中央编译跨接触点的所有客户交互（包括过去的购买、浏览模式、支持票证、社交媒体使用情况，甚至客户评论等非正式信息）的系统对于入门非常重要。

为了集中数据并保证我们团队中的每个人都有一个可靠的事实来源，我们依赖于 .这使我们能够轻松发现商店使用情况下客户行为的趋势和异常情况。

专业提示：收集客户信息时，请使用 或 等客户平台。据 86% 的美国普通消费者表示，数据隐私是他们日益关注的问题。确保他们的安全非常重要。

步骤 2：根据行为和人口统计数据对客户进行细分。

集中数据后的下一步是分段。 AI可以根据产品偏好、购买频率等多种特征将客户分为有意义的类别购买或使用，甚至社交关系。您可以通过聚类技术找到隐藏的模式，例如 或 。

例如，当我在 工作时，我致力于通过采用基于行为的细分向特定群体发送有针对性的广告活动来改善客户细分。由此，展示率和点击率均得到提高。

专业提示：使用具有内置分段功能的程序，例如 和 。使用预测分析模型来了解不同群体如何通过他们的行为行事。

第 3 步：应用预测分析模型。

对客户数据进行细分后，您将需要开始对其应用预测模型。预测分析通过使用历史数据来预测未来的行为。例如，您可以使用客户的历史行为来预测他们何时可能流失。

在 ，我建立了流失预测模型，通过使用客户行为数据（例如我们的频率）来识别有风险的订阅者e 及其相互作用。仅通过在客户取消订阅之前实施量身定制的营销和沟通，我们就将客户保留率提高了 20%。

专业提示：利用人工智能技术提供已经训练好的模型来预测客户行为，例如 或 。这些工具可以快速分析大型数据集，从而产生有用的见解，从而激发积极主动的努力。

步骤 4：根据预测自动响应。

人工智能使得流程自动化成为可能，一旦识别出可能的客户行为，就可以得出量身定制的答案。根据我的经验，提高参与度和减少客户摩擦很大程度上是通过使用自动响应来完成的。

在预测性见解的帮助下，我在之前咨询过的一些 web3 初创公司上实施了人工智能驱动的流程，以自动处理频繁的客户投诉，从而显着缩短了响应时间，提高了 50% 以上。 p>

专业提示：使用由 AI 平台驱动的聊天机器人，例如 、 和我个人最喜欢的平台之一 。这些系统能够自行对客户做出反应，或在必要时将问题转发给适当的团队成员，从而保证及时和个性化的交互。

第 5 步：持续监控和优化预测。

当涉及到客户行为预测时，这并不像“设置好然后忘记它”那么容易。这是一个持续的过程，需要不断关注小事情。为了确保你的植物茁壮成长，你必须不断给它们浇水、除草和修剪，就像花园一样。由于客户的品味和行为不断变化，因此不断分析和开发预测模型以保持领先地位非常重要。

这是我们在构建对话式人工智能聊天机器人时非常强调的一点。我们定期审查我们的预测模型，并根据实时客户反馈和情况进行调整实时客户使用情况。结果？聊天机器人能够保留高达 70% 的入站量，为 CX 部门节省了时间和成本。

专业提示：使用新的客户数据定​​期重新训练您的 AI 模型。诸如此类的工具或提供随着时间的推移改进模型的功能，确保它们适应客户群中的新行为和趋势。

第 6 步：利用预测性见解进行战略决策。

预测分析正在改变企业制定战略决策的方式，使企业能够预测客户行为并采取预防措施。这种方法超越了简单的历史数据分析，利用人工智能和机器学习来识别趋势并预测结果。

A 声称采用预测分析的公司预计可以将收入增加 15%，并获得 20% 的投资回报率。这通过优化营销工作、识别交叉销售机会，提供了一种数据驱动的客户沟通方法。机构，并简化支持业务。在电子商务环境中，它可以使用预测分析根据用户行为帮助估计废弃的购物车，从而允许进行实时产品推荐或促销等定制干预措施。

专业提示：利用预测的见解做出战略决策。定期检查预测模型如何影响重要的公司指标，例如收入、NPS 和 CSAT。

如何利用人工智能分析客户行为

使用人工智能预测客户行为后，下一步是分析这些预测的准确性和影响。此类评估有助于保证数据产生可衡量的结果并改善客户互动，同时还帮助您改进预测客户行为的人工智能。

以下详细概述了如何分析人工智能支持的预测。

步骤 1：评估预测准确性。

成功的人工智能模型建立在准确的预测之上。将预期与预期进行比较实际的客户行为是评估模型性能的第一步。这有助于发现差异并提高模型的准确性。

要跟踪的重要指标：

预测与实际之间的比较：例如，如果您的模型预测流失率为 30%，但实际流失率为 25%，您可能需要通过确定边际误差来更改后续预测的模型。 精度、召回率、F1 分数：这些指标衡量模型检测真阳性（精度）、避免假阴性（召回率）和抵消任何假阴性（F1 分数）的成功程度。

专业提示：使用新数据定期重新验证您的模型。即使客户行为发生了最小的变化，预测的准确性也会发生变化。如果您定期进行绩效评估，您就可以及时做出必要的更改。

当我在 工作时，我和我的团队每周都会定期抽出时间来优化我们的预测模型。如果你跌倒了在此之后，可能需要一些时间才能赶上并保持模型的准确性。

示例：一家服装零售商根据客户行为预测退货率会增加 15%，但在分析实际退货数据后，他们发现只有 10%。通过调整客户行为预测并添加更准确的数据，他们的未来预测提高了 20%，从而提供了更好的产品推荐。

步骤2：根据客户群体进行细分预测。

好的，现在我们的预测模型已经启动并运行了。问题是这些预测并不都同样正确。顾名思义，不同的客户群是不同的！他们表现出独特的习惯，因此，根据人口统计数据、过去的购买情况或参与程度来细分客户预测非常重要。通过这种精细的方法，您将能够更清楚地了解您的客户群。

专业提示：利用动态细分，动态细分会随着客户的需求而变化行为改变。预测模型将提供更精确和量身定制的见解，这些模型可以随着时间的推移进行调整，特别是在速度更快的细分市场中。

示例：订阅服务针对不同的客户群（例如参与度不同的客户群）测试了预测模型。他们发现，虽然低参与度客户需要改变人工智能模型，从而制定更有针对性的参与策略，但对高参与度客户的预测最终会更加准确。它强调了采用更细致的方法来预测客户行为的重要性，您可以利用人工智能来创建更加个性化和有效的策略。

步骤 3：衡量对业务成果的影响。

分析客户行为预测的目标是对您的业务产生积极影响。评估您的预测对转化率、客户生命周期价值和保留率等业务指标的影响程度。

关键指标措施：

转化率提高：如果您的模型预测客户可能会在特定交互或事件后进行转化，请将实际转化与预测转化进行比较。 客户终身价值 (CLV)：对于保留预测，跟踪预测的“忠诚”客户与预测会流失但最终留下来的客户。

专业提示：我喜欢将预测模型的衡量结果与业务 KPI 的成功直接关联起来。如果某个模型正在提高客户保留率或提高转化率，请跟踪这些改进如何影响您的利润。然后，利用这些见解做出数据支持的决策，以扩展人工智能驱动的计划。

示例：在实施预测分析来预测客户流失之后，一家 SaaS 公司注意到，通过通过定制的外展主动解决高风险客户的问题，其保留率提高了 25%。这导致了更高的 CSAT 分数和 CLV 的提升。

第 4 步：实时完善预测数据。

人工智能模型应使用实时数据不断进行重新训练，以保持其相关性和准确性。实时数据集成使人工智能系统能够从最新的客户互动和趋势中学习，从而提高未来预测的准确性。

专业提示：我喜欢使用数据丰富工具将外部源、社交媒体活动或第三方行为数据等属性添加到我的实时数据流中。这可以提供更全面的客户偏好视图。

示例：在线市场集成了实时浏览数据，以微调其产品推荐的预测。他们发现推荐准确度提高了 40%，销售额猛增 15%。这些改进还使他们能够提供更及时和个性化的促销活动。

第 5 步：使用 A/B 测试进行测试和验证。

A/B 测试是验证人工智能驱动预测的最有效方法之一。它使您能够评估对 cu 的影响通过将测试组（有预测输入）与对照组（没有预测输入）进行比较来观察行为。这样可以更快地生成假设并选择更有针对性的变量，从而使 A/B 测试更加智能且资源占用更少。

专业提示：始终在多个细分市场上进行测试，以确保您的模型适用于不同的客户类型。 A/B 测试不仅有助于验证预测，还有助于发现模型可能需要进一步优化的领域。

示例：一家金融科技公司通过将用户分为 A/B 测试组来测试交叉销售金融产品的预测模型。与对照组相比，接受针对其财务目标量身定制的预测的小组的转化率高出 12%。

第6步：根据客户反馈不断优化。

客户反馈是改进预测模型的重要资源，因为它提供了有关 AI 预测与用户期望的匹配程度的信息。寻找不同通过调查、NPS 或客户的直接反馈收集定性数据，可以改善期望与现实结果之间的关系。

专业提示：我个人喜欢使用 、 、 和 来评估反馈并衡量客户对他们收到的建议的感受。这可以帮助确定您的预测是否交付过度或交付不足。

示例：一家商店在推出新的推荐引擎后根据实时客户输入修改了产品推荐。通过更紧密地匹配产品推荐与消费者偏好，他们的满意度提高了 18%。

未来是可预测的：利用人工智能改变客户行为

理解人工智能客户行为分析是一个动态、持续的过程，需要不断优化和密切关注细节。企业可以改进他们的模型，并通过测量预测准确性、划分预测值来确保他们充分利用他们的见解客户群体的行为，计算其对业务成果的影响，并整合实时数据和客户反馈。

除了提高预测精度之外，这个迭代过程还提高了客户满意度，并为各方带来更好的业务成果。

我逐渐意识到，评估预测的准确性是改进人工智能模型的重要方面之一。在我自己的工作中，我已经看到根据准确率、召回率和 F1 分数调整 AI 模型如何在预测客户流失或参与度等行为方面发挥重要作用。这不仅仅是数字的问题，还涉及改进模型以更贴近实际客户行为的问题。我发现在评估预测模型时使用精确度和召回率指标很有价值，可以确保企业始终达到目标并能够做出主动调整。

总的来说，我进一步认识到人工智能客户行为分析的真正价值是来自于不断优化的能力。多年来，这种持续的努力使我能够完善自己的策略，从而提高客户满意度并取得更强劲的业务成果。通过将预测模型与实时数据、反馈和 A/B 测试相结合，企业可以最大限度地发挥人工智能驱动的作用，打造个性化和优化的客户体验，以取得成功。

来源：hubspot