Để có thể chủ động giới thiệu sản phẩm đến khách hàng của bạn, với phương pháp sử dụng phân tích dự đoán, bạn có thể dự đoán sản phẩm cụ thể nào mà khách hàng có thể mua tiếp theo.
6. Phân đoạn dự đoán
Phân đoạn dự đoán là gì?
Các mô hình dự đoán được sử dụng rất nhiều trong kinh doanh và trong cuộc sống hàng ngày. Ví dụ bao gồm chính trị, phát hiện gian lận và mô hình tài chính. Trong tiếp thị, nó được sử dụng để dự đoán hành vi của từng khách hàng và phân nhóm khách hàng theo những cách hữu ích và có ý nghĩa nhất. Ví dụ: bằng cách sử dụng phân tích dự đoán, bạn có thể dự đoán liệu và khi nào khách hàng có thể định mua hàng tiếp theo.
Ví dụ về phân đoạn dự đoán
- Học không giám sát: Học không giám sát tìm thấy các mẫu ẩn trong dữ liệu mà không cố gắng ước tính hoặc dự đoán kết quả một cách rõ ràng.
- Học tập có giám sát: Học tập có giám sát được sử dụng để ước tính kết quả đầu ra cho một đầu vào, bằng cách huấn luyện nó với các đầu vào mẫu và mục tiêu.
- Học tập củng cố: Học tập có giám sát được sử dụng để ước tính kết quả đầu ra cho một đầu vào, bằng cách huấn luyện nó với các đầu vào mẫu và mục tiêu.
Các nhà tiếp thị hiện có quyền truy cập vào hàng trăm loại dữ liệu khác nhau, chẳng hạn như sở thích thương hiệu, sở thích giảm giá, thời gian dành cho trang web, hành vi duyệt web, thời lượng cuộc gọi, lịch sử mua hàng, sản phẩm đã xem… Việc một người xem qua hàng trăm của các loại dữ liệu để tìm mối quan hệ giữa mỗi biến, nhưng đối với các máy tính và thuật toán mạnh mẽ hiện nay, việc phân tích rất dễ dàng.
Phân khúc khách hàng đang chuyển từ quy trình thủ công sang quy trình tự động bằng AI.
Học không giám sát
Sự khác biệt giữa phân cụm và phân đoạn
Phân khúc là quá trình đưa khách hàng vào các nhóm theo cách thủ công dựa trên những điểm tương đồng. Tuy nhiên, phân nhóm là một quy trình tự động / thống kê nghiêm ngặt nhằm tìm kiếm những điểm tương đồng ở khách hàng để họ có thể được nhóm lại.
Phân cụm là một phương pháp để tự động khám phá các phân khúc trong cơ sở khách hàng của bạn bằng cách sử dụng các yếu tố đã biết về khách hàng của bạn. Các thuật toán phân cụm, chẳng hạn như thuật toán k-means và apriori, có thể phân tích hàng trăm thuộc tính của khách hàng và các tương tác trước đó của khách hàng để tiết lộ thông tin chi tiết về hành vi của khách hàng và các động lực thúc đẩy các hành vi đó.
Điều này khác với phân khúc khách hàng theo nghĩa là hầu hết việc phân khúc sử dụng một hoặc hai yếu tố, chẳng hạn như độ tuổi hoặc thu nhập theo những cách không thống kê để nhóm khách hàng lại với nhau.
Học tập có giám sát
Mô hình xu hướng
mô hình xu hướng đưa ra dự đoán đúng về hành vi tương lai của khách hàng bằng cách học hỏi từ các ví dụ trong quá khứ. Các ví dụ bao gồm khả năng khách hàng mua sản phẩm hoặc khả năng khách hàng tiềm năng tương tác với một trang web.
Ví dụ: mô hình xu hướng được sử dụng để dự đoán số tiền mà khách hàng sẽ chi tiêu trong suốt cuộc đời của họ để tạo ra mô hình giá trị lâu dài được dự đoán. Loại mô hình này có thể được sử dụng để dự đoán khách hàng tiềm năng hoặc hành vi trong tương lai.
Học tập củng cố và lọc cộng tác
Ứng dụng tiếp thị phổ biến cho các mô hình lọc cộng tác là các khuyến nghị.
Các mô hình lọc cộng tác có thể đề xuất sản phẩm, nội dung hoặc bất kỳ thứ gì khác. Các mô hình đề xuất này đã được Amazon làm cho nổi tiếng với các đề xuất “khách hàng thích sản phẩm này, cũng thích…” của họ.
Mời các bạn xem tiếp phần sau tại đây
