Hur man använder prediktiv analys för en bättre digital kundupplevelse.

Genom att använda prediktiv analys kan du skapa en bättre digital upplevelse för dina kunder och öka kundnöjdheten. Med rätt verktyg och tekniker kommer du att se resultat som skalar ditt företag.

Vad är prediktiv analys?

Det är förmodligen ingen överraskning för dig att data är ett av de viktigaste verktygen att använda när man försöker förbättra sitt företag. Det kan dock vara svårt att hitta rätt sätt att använda det på.

Prediktiv analys kan vara svaret.

Det är en gren av dataanalys som använder en kombination av statistiska algoritmer, maskininlärningstekniker och historisk data för att göra förutsägelser om framtida händelser. Detta kan inkludera att prognostisera framtida trender, identifiera potentiella risker och möjligheter och fatta datadrivna beslut inom olika områden som finans och marknadsföring.

Prediktiv analys är som en väderprognos för ditt företag; det använder befintliga data för att förutse framtida resultat. Detta kan leda till en rad fördelar, som högre kundengagemang och lojalitet, ökad leadsgenerering och slutligen ökad försäljning.

Genom att använda avancerade analytiska metoder som prediktiv analys hjälper du din organisation att fatta bättre datadrivna beslut och förbättra era resultat överlag. Med prediktiv analys kan du identifiera mönster och relationer i stora mängder data som kanske inte är omedelbart uppenbara, vilket ger värdefulla insikter för ditt företag.

Så här använder du prediktiv analys för bättre digitala upplevelser

Vi har sammanställt de 6 viktigaste stegen när du använder prediktiv analys. Följ dessa steg och du kommer att ha en bra grund för att skapa personligt innehåll som ger bättre digitala upplevelser.

Identifiera kundsegment: Börja med att segmentera dina kunder baserat på deras tidigare beteende och andra relevanta egenskaper. Detta kommer att hjälpa dig att bättre förstå deras behov och preferenser, så du vet var du ska fokusera ditt arbete. Det behöver inte vara komplicerat - skapa en översikt som du förstår.
Samla in data: Samla in data från kundinteraktioner, som webbplatsbesök, köp och kundserviceförfrågningar. Denna data kan användas för att skapa en prediktiv modell som hjälper dig att förstå era kunders beteende och utgör grunden för att skapa en bättre digital upplevelse.
Analysera data: Genom att använda prediktiv analys för att analysera data hittar du nya mönster och trender. Du får härigenom en bättre förståelse för kundens behov och preferenser.
Skapa kundprofiler: Skapa kundprofiler, "personas", baserat på den insamlade och analyserade datan. Efter detta kommer du att kunna rikta dig till dina kunder genom personliga upplevelser som skapar värde. Och kom ihåg, olika kundprofiler kräver olika kundresor med olika typer av innehåll.
Implementera dina resultat: Nu måste du implementera de nya resultaten i din verksamhet. Detta kan inkludera personliga produktrekommendationer, riktade kampanjer, nya e-postflöden och andra aktiviteter som kommer att förbättra den digitala kundupplevelsen.
Övervaka och justera: Slutligen är det viktigt att löpande hålla koll på kundbeteendet och justera dina prediktiva modeller efter behov. Detta är en pågående process men kommer att säkerställa att kunderna får den bästa möjliga digitala upplevelsen i framtiden.

4 verktyg att använda vid prediktiv analys

Vi har samlat några av de bästa verktygen för prediktiv analys nedan. Det kräver arbete att förstå och analysera data, men kan vara mycket kraftfullt när du lyckas bemästra det.

Microsoft Azure Machine Learning: En plattform som gör det möjligt för dataanalytiker och utvecklare att bygga, distribuera och hantera högkvalitativa modeller. Det har funktioner som MLOps (maskininlärningsoperationer), interoperabilitet med öppen källkod och integrerade verktyg.

H20 Driverless AI: En plattform som erbjuder automatiserad funktionsteknik, modellvalidering, modelljustering, modellval och distribution, maskininlärningsinterpretation, möjligheten att anpassa efter egna recept, tidsserieanalys och automatisk pipeline-generering för modellpoängsättning.

IBM Watson Studio: En öppen multi cloud-arkitektur som sammanför öppna källkodsramverk som PyTorch, TensorFlow och scikit-learn med IBMs verktygssvit för kodbaserad och visuell dataanalys. Den ger tillgång till Jupyter-anteckningsböcker, JupyterLab och CLIs på språk som Python, R och Scala.

RapidMinder Studio: Detta verktyg inkluderar en Auto Model för att generera modeller, en kodfri workflow-skapare med 1 500+ algoritmer och stöd för R & Python. Det erbjuder validering och prestandaberäkningar av modeller och tillåter integration av maskininlärningsmodeller i befintliga affärsapplikationer.