尽管数据分析一直是营销的相关方面，但公司花费了时间和重大的范式转变才认识到其价值，并将其视为战略资产。
正是在这样的背景下，人工智能和机器学习充分发挥了其潜力，特别是在分析阶段，即使在预测方面也能达到一定的精度和效率。
但是，预测分析是什么？它与实施个性化客户体验的策略有何关系？
我们一起来调查一下吧！
预测分析和人工智能：成功的组合！
市场趋势、定价政策、客户群分析：营销和销售部门一直在寻求能够提供不仅仅是纯粹描述性背景分析的模型和工具。
今天，人工智能和机器学习恰恰实现了这一点：分析活动不再局限于描绘现在或过去的清晰图景，也不再仅仅关注用户和客户的特征、习惯以及浏览和购买行为，而是让我们能够预测他们的需求、期望和问题。
正是通过这种拦截和预测欲望和需求（甚至是潜在的欲望和需求）的能力，品牌才能加强与消费者的关系。
目标仍然是忠诚度：您越了解客户和您正在打交道的用户，您就越能够实施旨在改善客户体验的策略和活动。
具体来说，预测分析依赖于使用人工智能和机器学习算法来处理大量数据。目的是识别能够预测未来行为的模式。
历一系列明确定义的阶段，例如：
- 确定分析必须解决的目标；
- 数据收集和标准化；
- 数据分析和重复模式和趋势的识别；
- 预测结果并开发能够预测用户和客户需求的模型。
因此，使用预测分析可以开发理想的用户/客户资料，并在战略阶段确定每个特定群体和资料最有价值的活动。
智慧客服：客户体验旗帜下的进化
预测用户需求并在其出现之前满足其需求：使用基于数据分析和复杂人工智能算法的 营销方法，可以让用户的浏览和购买体验个性化到最小的细节。从个性化的内容和产品供应到定制的沟通和优惠，但不仅限于此：预测分析可以发挥 脸书数据 重要作用的关键领
事实上，使用预测分析特别有用，不仅可以预测客户的问题并从而提供快速准确的答案，而且还可以预测客户的流失率，从而在客户决定停止购买该品牌的产品和服务之前进行干预。
最后，我们不要忘记在预测环境中使用人工智能和机器学习对于追加销售和交叉销售策略也很重要。
Blendee 的客户服务：更多信息、更有效的服务
主动的客户服务？秘诀在于深入了解与操作员交互的用户。 Blendee 为公司的客户服务部门提供识别和预测消费者行为的工具，不仅显著提高了转化率，而且提高了所提供的服务水平。
详细的主数据，但不仅如此：人工智能和机器学习算法可以根据与客户服务互动的用户的个人资料推荐产品、折扣代码和促销活动。
的各个接触点收集的数据在统一
Blendee 为客户服务运营商提供实时、最新的用户视图，提供来自多种渠道的个人用户和客户数据的极其详细的视图。身份解析过程通过在各个接触点分配的不同 ID 进行聚合和解析，可以实时实现唯一的用户识别。
利用从客户收集的见解和数据，Blendee 的人工 实施 ai 销售助理可以提供更可预测 智能和机器学习算法可以为客户服务提供更符合每个客户需求的产品和建议。
全渠道体验管理器
客户体验的个性化还涉及客户服务。联系客户解决问题/服务可以成为个性化追加销售和交叉销售 策略的机会。
数据分析和人工智能在该领域的 电话号码 应用正在改变客户体验：没有良好的信息就没有良好的关系。公司需要为客户提供日益个性化和更有价值的体验，但要做到这一点，他们需要能够提供用户和客户整体和综合视图的工具。
客户满意度和忠诚度与这些因素越来越相关。