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        2. 醫美系統做客戶預測分析
          時間:2021-01-28 17:33 作者:美克拉
          相關標簽:

          美克拉-美容院管理軟件-醫美系統

           

          預測分析:洞察客戶未來的傾向性

           

          預測分析是通過對消費者過去的行為學習來預測他們未來的行為傾向性表現。預測分析經常用來支撐營銷策略的設計,通過對歷史數據的建模分析、訓練優化和營銷測試對客戶未來的行為傾向性進行預測,指導設計更適合的營銷策略。醫美系統

           

          以下這些客戶營銷決策的過程經常用到預測分析:醫美系統

          ■客戶下一個最想購買的產品。

          ■客戶對于某個營銷渠道的偏好。

          ■客戶對特定產品的購買傾向性。

          ■客戶未來的價值貢獻潛力。

          ■客戶最有可能向誰推薦。

          ■客戶最希望看到哪些內容主題。醫美系統

           

          常用的預測分析應用會用到RFM預測、營銷響應預測和產品組合預測。醫美系統

           

          RFM模型

           

          RFM是在預測分析廣泛應用之前普遍采用的分析方法,用來對客戶未來可能的價值進行判斷和分群。RFM模型基于這樣的出發點:如果客戶從你這里購買產品的時間更近、頻率更高或花費更多的費用,這樣的客戶更有可能再次向你購買。RFM模型記錄客戶最近的購買時間間隔、最近一段時間的購買頻率和平均購買的金額,基于這些信息建立模型分析和預測客戶未來再次購買的可能性。醫美系統

           

          營銷響應預測模型

           

          營銷響應預測模型用于分析和預測不同的客戶群對于不同的營銷要素的響應情況。營銷響應模型可以用于分析和預測客戶對于不同互動方式的營銷響應情況,也可以用于分析和預測對于不同產品偏好的營銷響應情況。對于電子郵件營銷來說,營銷人員應用響應模型來預測向不同類型的客戶群體發送電子郵件的打開率和轉化率等營銷響應情況。醫美系統

           

          產品組合預測模型

           

          產品組合預測是基于產品的特性向潛在目標客戶提供組合式的產品選購建議。大多數電子商務網站在產品頁面上應用產品組合預測模型向瀏覽用戶推薦相關的其他產品。亞馬遜的產品組合預測模型更加精細,能夠根據登錄用戶的購買歷史和行為偏好在同一個產品展示頁面上給出更加個性化的產品組合選購建議。顯然,亞馬遜的預測分析算法更加科學和精準,傳遞給用戶的體驗也更好,同時對歷史數據基礎和預測分析算法的要求也更高。醫美系統

           

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