Post by account_disabled on Aug 14, 2023 11:23:58 GMT
数据分析
使用正确的数据来解决问题
一旦您对客户有了正确的了解，机器学习算法就可以帮助您找到并吸引“高价值客户”，这些客户将推动您的品牌业务增长，帮助您避免潜在的陷阱。客户没有需求。但如何识别正确的客户洞察呢？
进行人口统计分析并找到您的品牌高价值客户 购买电子邮件列表 行为的关键。通过深入研究客户细分和行为洞察来推动机器学习，品牌不再需要挖掘大量数据来创建有价值的细分。这有助于快速发现新的高潜力受众并降低营销成本。
美国电视公司 Dish Network 在应用这一策略时是一个非常成功的品牌。营销团队希望利用机器学习来提升客户终身价值(CLV)。但首先他们需要了解如何描述具有高 CLV 的客户，从一些重要的见解开始：花费比普通订户多 5 倍。掌握高流失率的客户名单，并了解当超过 50% 的订阅者通过热线注册时，即使研究之旅是从在线渠道开始的，人们也已经从线上转向线下。在线，Dish Network进行了一场精彩的逆转。
成功意味着能够在不同的细分市场制定不同的策略，但不能手动执行。该团队将线下转化数据连接到 Google Ads，让机器学习能够了解高 CLV 用户的属性并大规模查找相似用户。自此，Dish Network 的营销活动利润增加了 43%。
自动化客户旅程
自动化客户旅程
自动化客户旅程
随着机器学习的到来，我们不再需要手动将营销和品牌策略结合在一起，这些策略可以预测消费者需求并创造令人印象深刻、理解的客户体验。
同时，技术旨在随着时间的推移进行学习、改进并打破组织刻板印象，因此机器学习可以帮助您了解、识别和改变客户的整个行为。
以美国体重管理品牌 Jenny Craig 为例，机器学习真正改变了游戏规则。传统上，该品牌的营销力度主要针对那些一直在寻找合适减肥计划的人。但现在，利用机器学习，品牌能够在客户寻找的任何时间点接触到他们，即使他们开始根据个人喜好考虑更健康的生活方式选择，了解消费者的偏好、行为和需求。
Google 的智能出价功能还允许珍妮·克雷格 (Jenny Craig) 一路优化高潜力受众群体，以覆盖更多能够推动品牌长期增长的人群，因为它只能推动短期转化。结果，Jenny Craig 的预约率增加了 30%，收入增加了 10%。
如今，随着数字营销中机器学习的出现，我们可以预测消费者正在搜索什么，更好地了解他们的偏好、行为和需求，以设计应用程序、有效的营销计划来理解和推动业务成果。开始可能很困难，但只要有正确的目标、正确的见解以及整个客户旅程的自动化，我们就可以实现这一目标。
在第1部分：减少价格恐惧，增加支付页面透明度，Subiz分享了几个解决方案，帮助客户增强价格信心，减少费用担忧，避免等待。我的订单什么时候到达。
在第二部分中，我们就客户的“经典”问题进行讨论并给出最合理的答案：客户为什么要注册会员信息，哪些渠道可以得到快速响应？品牌最好？