如何利用人工智能建立預測型客戶模型

消費者每天瀏覽網頁時，數據都被拋在了後麵。

它可以收獲，並與人工智能和機器學習一起使用為市場研究創建豐富的、可預測的客戶模型．

請繼續閱讀，直接從人工智能市場研究專家理查德·博伊德那裏了解更多關於如何利用這些數據的信息（@metaversial)Tanjo公司．

這些見解來自博伊德的人工智能學院營銷人員課程如何使用數據耗盡和機器學習建模行為。

你需要創建一個客戶模型

綜合客戶模型由多年的數據組成，機器學習可以使用這些數據來預測客戶的行為。

根據Boyd的說法，創建綜合客戶模型需要三個組成部分。

1. 數據廢氣:“數據廢氣”是指消費者在網上產生的所有數據。品牌可能已經通過他們的營銷和CRM係統獲得了一些數據。但當你疊加第三方數據(如尼爾森購買數據或位置服務數據)時，這種消耗就會變得真正強大。
2. 機器學習:一旦數據耗盡，還需要一個健壯的機器學習模型，可以使用這些數據來檢測數據中的有用模式。
3. 假設客戶建模:用機器學習來檢測客戶數據廢氣中的模式是不夠的。為了將數據和見解轉化為行動，你需要能夠創建一個未來客戶的假想畫麵。

客戶模型考慮

博伊德表示，考慮客戶模式有幾種不同的方式。

1. 建立一個角色:使用您當前擁有的數據，使用您在數據中檢測到的模式創建單個客戶的圖像。給這個角色一個背景、一組行為和一個興趣圖。
2. 收集更多第一方數據:當你沒有足夠的數據時，可以考慮發起營銷活動，收集更多的第一方數據，比如調查。
3. 第三方數據層:您可能無法在一個地方找到所需的所有數據。考慮將來自多個第三方來源的數據分層，以創建客戶的單一複合圖像。例如，從人口普查數據開始，確定誰居住在你試圖解決的市場。然後，將來自社交媒體的興趣圖數據分層，以確定這些人口統計數據關心什麼。最後，使用交易數據來確定他們的購買行為和偏好。

沒有一個模型是100%準確的。但正確的模式可能比你現在擁有的要好得多。

如何在客戶模型中使用AI

這些見解來自博伊德的人工智能學院營銷人員課程如何使用數據耗盡和機器學習來建模行為．

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