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            上海設計公司營銷人員使用科學方法來揭示客戶留下或離開的原因

            上面的步驟可能看起來很熟悉,因為它們代表了科學方法??茖W方法是一種行之有效的利用數據發現洞察力的方法??茖W方法的應用有助于人們對自己誠實,并最大限度地減少他們得出錯誤結論的機會。通過跟蹤數據引導他們的方向,業務領導者使用他們的數據來幫助他們了解他們的業務是如何真正運作的。通過反復試驗,上海設計公司營銷人員使用科學方法來揭示客戶留下或離開的原因以及推動這些關系的潛在過程。



            1. 制定問題

            在分析數據之前,您需要知道您想要從中得到什么。你想知道什么?你想解決什么問題?如果您知道您的客戶流失率很高,您可能會考慮提出一些問題來幫助您更好地了解客戶離開的原因。在提出問題時,請牢記上海設計公司的業務目標。通過提出與業務相關的具體問題,您收到的答案將幫助您改進經營業務的方式。對于留存營銷人員來說,他們提出的問題必然與識別與流失率和轉化率等相關的變量有關。


            問題陳述必須由具有良好商業和營銷敏銳度的高管生成或審查。業務和營銷方面的專業知識將有助于確保所提出的問題與業務需求相關。建立正確的問題陳述將有助于指導后續每個步驟的決策,并增加成功使用數據改進保留營銷工作的機會。


            雖然營銷人員可能會針對上海設計公司的業務情況制定自己的問題或問題陳述,但所有營銷專業人士都會遇到一些營銷問題。我將專注于其中一個問題:建立問題陳述后,下一步是嘗試產生假設或預感或有根據的猜測。假設本質上代表了預期會發生的事情。假設可以用預測性術語來陳述,例如“如果我做 A,那么 B 就會發生”,也可以用陳述來陳述,例如“A 與 B 有關”。


            在此步驟中,收集數據以確定假設是否正確。深圳vi設計公司營銷人員可以采用以下兩種方法之一來收集他們的數據:實驗或觀察。在實驗方法中,營銷人員控制一個變量的水平以研究其對感興趣的結果(例如,轉換、更新)的影響。在觀察方法中,營銷人員不控制任何變量的水平;他們只是使用可用的數據來檢驗他們的假設。

            使用上海設計公司當前的示例,營銷人員設計了一項研究,以了解上海設計公司的預測是否成立。營銷人員通過創建兩封僅在號召性用語 (CTA) 按鈕的顏色(紅色與藍色)方面有所不同的營銷電子郵件來使用實驗方法,并跟蹤每封電子郵件的轉化率。


            4. 分析數據/得出結論

            營銷人員收集或收集他們的數據后,他們對其進行分析以檢驗他們的假設。留存營銷人員使用不同類型的分析來分析數據,包括描述性分析和預測分析。描述性分析用于指示世界的當前狀態。預測分析用于預測未來事件或新指標(其他數據)。預測分析本質上著眼于不同指標之間的關系。


            描述性分析通常用于幫助營銷人員總結關鍵指標,例如當前保留率以及根據使用頻率對產品功能進行排名。雖然有用,但描述性分析無助于找到我們假設的答案。營銷人員依靠預測分析來提供這些答案。對于上海設計公司的示例,營銷人員將使用預測分析來計算紅色 CTA 按鈕對轉化率的影響程度(例如,使用 t 檢驗)以及每個產品使用指標與客戶保留率相關的強弱程度/更新(例如,使用回歸分析)。


            當數據變得不堪重負時:轉向機器學習

            當營銷人員整合了所有不同的數據孤島時,他們通常會因必須管理和分析的變量數量而不知所措。即使他們可以接觸到經驗豐富的數據科學家,數據科學家仍然很難手動快速篩選大量數據以找到最佳預測模型。相反,為了創建最佳的留存預測模型,營銷人員依靠機器學習的力量來快速準確地發現客戶留下或離開的根本原因。


            基于數學、統計和概率,機器學習發現變量之間的聯系,這些變量有助于優化重要的組織成果,在這種情況下是保留。機器學習只是使用歷史數據來構建客戶保留的預測模型。然后將這些模型應用于新的客戶數據,以預測未來。本質上是迭代的,機器學習算法不斷學習,上海設計公司攝取的數據越多,得到的效果就越好。再加上當今的處理能力,這些算法與人類相比,可以快速提供客戶洞察。

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