客户细分和机器学习如何帮助您的企业
有效的客户定位可以为您的企业带来许多重大好处。这些好处包括：
预测叛逃
最新的机器学习算法可以通过识别可能放弃品牌的客户来帮助您减少营业额。一旦您确定哪些客户可能不会产生保留,您就可以采取措施减少他们的遗弃。例如,如果您知道某个细分市场中的客户更有可能退出,则可以通过特殊优惠或个性化服务来定位他们。
客户细分还可以帮助您确定轮换的根本原因。例如,如果您注意到某个地理位置的客户不重复购买,您可以调查为什么会出现这种情况（例如,您是否在该位置使用不同的供应商?在商店里很难找到产品吗?）并采取措施解决问题。
采购成本降低
通过了解哪些细分市场对您的业务最有价值,您可以将营销和销售工作的重点放在这些群体上,而不是将时间和金钱浪费在那些不太可能转换的人群身上。
一旦确定了目标数据段,您就可以创建特定的消息来解决它们的弱点,并向它们发送可能比一般服务更感兴趣的服务。例如，如果你的数据显示那些偏爱纯素食和积极生活方式的人更有可能点击你的广告准备用餐服务，你的公司可以把广告预算集中在这个群体上，而不是把钱花在不赚钱的广告上。不能被其他部分看到或吸引他们。
加大销售力度
为了使销售最大化,公司必须了解其客户并确定最有可能购买的组。通过了解每个客户部门的需求和需求,公司可以开展有针对性的营销活动,更有可能导致销售。例如，一家销售冬季户外探险服装的公司可以针对生活在寒冷气候中的女性，定期远足。
个性化体验
细分可以帮助您与客户建立更好的关系,在客户与您的品牌互动时为他们提供更个性化的体验。如果你花时间了解他们的具体需要和弱点，他们会欣赏你的努力，更有可能长期陪伴你。
机器学习如何对客户细分有用
机器学习可以是一个超级强大的工具，可以在许多方面用于创建客户细分市场。一种方法是使用聚类算法对具有相似特性的客户端进行分组。
使用机器学习创建客户细分的另一种方法是创建预测模型,以识别可能购买某些产品或服务的客户。这可以使用多种功能来完成,例如预购行为、Web浏览历史记录和社交媒体活动。
预测模型还可以通过在线审查分析、社交媒体评论以及在竞争对手网站（而不是您的网站）上反复浏览来分析客户情绪并创建可能离开品牌的客户群体。
我们提醒您注意有离开风险的客户,允许您采取纠正措施,从而降低采购成本。
我们用来了解客户的重要指标。
RFM, CLTV和流失率是更好地了解您的客户群的关键因素。通过了解这些因素的作用,您可以更轻松地确定哪些客户对您的业务最有价值,并采取措施提高客户忠诚度和提高保留率。
现在,过滤以上所有数据以创建预测模型和创建客户群是一项艰巨的任务。事实上，这可能需要几个月到几年的时间，这取决于您公司的规模和您拥有的历史数据的数量。基于机器学习技术,Indaru可以快速分析数据、识别趋势并为您的业务创建高度准确的客户配置文件。
与手动建模相比,使用ML创建客户细分市场是一个更具可扩展性的解决方桉,因为随着新数据的收集,模型会不断更新。例如,如果您的业务在一年内从50,000个客户群增长到65万个,则人工智能技术能够动态处理和分类其他数据。
1. 新近
RFM,即实际情况、频率和货币价值,是衡量客户忠诚度的一种方法。请考虑您的客户上次购买的时间、购买的频率以及每次购买的花费。这些信息可以帮助您确定哪些客户最致力于您的品牌,以及他们对购买什么样的东西感兴趣。
2. 客户的终身价值
CLTV（客户终身价值）是衡量客户在与您的关系中预期从客户获得的收入金额。此度量标准可帮助您确定企业最有价值的客户,并创建个性化的报文,让他们忠于您的品牌。
3. 辍学率
获得客户的成本比保留客户高5倍,因此辍学率是帮助您保持高水平客户满意度的一个非常重要的指标。此外,辍学率可以与增长率进行比较,以确定您的业务是否真正在增长。如果辍学率高于增长率，您的业务正在萎缩，您需要紧急纠正措施。
Indaru如何帮助您定位受众
我们拥有庞大而多样的数据科学团队和数字营销专业人员,在受众细分和数据分析方面拥有丰富的经验。我们使用机器学习来创建动态和强大的客户细分市场,通过了解每个细分市场的CLTV和提高客户保留率,帮助您最大化数字营销预算。