Telemarketing Leads

如果您想在 21 世纪的商业世界中取得成功（最重要的是生存），您需要评估各种数据。同时，您应该能够识别哪些客户未来可能为您带来最大的利润。然后安排保留它们。

尽管BI（商业智能）领域的传统技能正是为了更好地理解市场行为，但它们往往不足以尽可能准确地预测未来的发展。尽管决策支持系统可以指示趋势，但预测分析可以评估所有存在的因素，而不仅仅是几个数据之间的关系。

不要猜测，要分析
顶级营销人员几年前就已经接受了预测分析。然而，计算数据必须更容易访问。如今，经过近 30 年的远距离观察，预测分析几乎成为全球营销中的流行词。

如今，有几种复杂的软件工具可以为该领域的企业 阿尔巴尼亚手机号码 提供帮助。另一方面，矛盾的是，即使许多中型企业仍然在 Google Sheets 或 One Drive 环境中衡量其营销分数。

但如今的公司希望更多地了解自己的未来，而不仅仅是基于过去时期的错误估计。最常用的分析工具根本无法告诉我们任何有关具体数字的信息。

美国分析查询软件开发商 SAS Institute 在其网站上将规范分析定义为使用数据、统计算法和机器学习方法，共同识别未来业务结果的可能性。这里的信息库当然是过去的数据。目的是确保为未来提供最好的先决条件。



规范性分析也适合您的业务吗？
本文的目的不是深入研究规范性分析问题。相反，我们想指出其基础以及应用这些原则可以为您的业务带来的好处。

预测客户行为

预测客户行为和偏好是实施这些方法的基本形式。在很大程度上，亚马逊或eBay等公司的商业计划就是以此为基础的。然而，即使对于中小型企业来说，绘制这些趋势的现代技术也越来越可用。

创建完整的预测模型目录将是一个非常大的过程，但有许多类型的模型可以很容易地应用于营销。 AgilOne 是一家总部位于硅谷的初创公司，其开发人员负责处理预测和营销之间的关系。他们自己列出了预测模型的三个主要类别。

聚类模型——用于客户细分。算法根据各种变量来区分各个客户群体。这实际上包括从人口统计数据到订单总数的所有内容。
预测——用于预测客户行为。此处预测了客户与您的产品之间建立关系的可能性，以及转换或离开竞争对手的倾向。
推荐 - 该方法用于向各个客户群推荐产品、服务和广告类型。这是基于各种变量，包括对过去客户购买行为的分析。