想要准确预测客户需求？使用预测分析

如何做出更好的决定、采取更好的行动并推动更好的体验？如果企业根据 20% 做出响应的客户的 NPS分数运行，是不够的，而且还需要通过数据分析和机器学习，可以预测另外 80% 的 NPS。

本文将分析和机器学习如何为他们提供 360 度客户视角，使他们能够交付惊人的业务成果。

1. 数据收集

公司坐拥海量数据。除了收集的客户体验数据（调查的直接反馈）之外，还有大量现有信息（内部数据）对于推动体验改进至关重要：间接反馈、员工反馈和运营数据。对于全面的视图，需要组合这些数据以提供客户的 360 度视图。但并非所有数据都是平等的。

数据的质量很重要。使用结构化的高质量数据收集系统是最好的起点，适用于使用数据进行预测的预测分析。如果使用质量较差的数据，将不会得到很好的答案。清理数据是下一步成功的重要组成部分，将数据引入模型。

2. 培训

经验数据和内部数据的组合被输入到模型中。它训练自己在内部数据中找到与客户提供的特定 NPS 分数相匹配的模式。机器学习分析深入的行为、产品、交互、使用和态度模式。

3. 预测

接下来，该模型获取其构建的客户档案，并根据内部数据查看这些档案，并为 80% 未回复调查的客户预测虚拟 NPS 分数。NPS分数已被证明是未来客户行为的准确预测指标。例如，当他们联系实际的批评者时，他们成功地将流失率降低了 34%，而当他们接触到他们预测可能是批评者的人时，他们将流失率降低了 31%。这意味着他们预测批评者的模型准确率为 92%。

所以“机器学习模型的创新和务实应用”来降低客户流失率而获得市场研究协会的认可。

结论

预测分析可以帮助企业全面了解客户、重新计算整个客户群的 NPS、减少客户流失、确定需要改进的产品和服务、开辟追加销售机会并定位促销员。

这是推动增长的关键——通过为所有客户提供更好、更有意义的体验，无论他们是否回应调查。