Netflix曾经为一个在现实世界中失败的模型支付了100万美元。要使客户分析发挥作用，你需要将方法与问题和商业目标匹配。下面，成都软件开发详细解释不同类型的分析如何跟踪、传递和激活支持战略的见解。
描述性分析展示了已经发生的事情。它揭示了趋势和行为，使您不再摸 dark。它通过仪表板和可视化来总结过去。
使用 Tableau 或您的 CRM 等工具来跟踪页面浏览量和转化率。这是您的基准：“为什么”之前的“什么”。描述性分析不预测或解释。它只是奠定基础。每周使用它来监控模式，然后在某些指标激增或低迷时进行更深入的分析。
例如，一个零售品牌可能会使用Tableau来可视化周末促销期间结账完成率的突然下降，从而在造成数千美元损失之前标记出技术问题。
诊断分析帮助您了解某事发生的原因。它深入研究原因和用户路径，以解释参与度的下降或变化。它是“为什么”的背后原因。
使用像Segment或Splunk这样的客户分析工具来追踪用户行为并找出摩擦点。通过分层标记来隔离模式，例如谁在流程中放弃了购物车。
例如，一家SaaS公司可能会通过诊断客户分析发现，试用用户在遇到一个令人困惑的入职步骤后就会放弃。基于此，他们可能会决定进行一次用户体验大修。
预测分析预测您的客户可能会在下一步做什么。它使用机器学习和历史数据来估计客户流失或生命周期价值。
使用像IBM Watson或Amazon的引擎这样的客户分析平台，您可以建模未来的结果以调整您的策略。只需注意避免过度拟合。您的模型应随着客户的变化而演变。
例如，订阅服务可能会使用预测性客户分析来标记参与度下降的用户。他们可能会提供预防性的保留激励措施，以防止取消订阅。
预测分析建议下一步该采取什么行动。它可以基于基于规则的逻辑建议最佳优惠或信息传递。
Adobe Sensei 和 Salesforce 是关键的分析平台，可以建议何时升级销售或谁应该获得限时优惠。
例如，一个旅游品牌可能会使用规范性客户分析，根据时间和过去的旅游目的地偏好，推送定制的航班优惠。
你刚刚推出了一个活动，但转化率已经提高了22%。客户流失率也下降了，因为高风险客户提前获得了忠诚度奖励。你的团队正在基于良好的数据采取行动。这奏效是因为你优化了活动。以下是客户分析的五个好处：
更智能的客户分段： 构建精确的客户群体。
个性化体验： 传递相关的内容和优惠。根据行为和偏好自动化消息。
客户流失预测： 分析客户数据以标记风险。
活动优化： 使用客户分析根据转化趋势优化营销活动。
忠诚度计划表现： 重新设计使用客户数据分析的计划。增加客户终身价值。
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