即人工智慧，是指模仿人類智能，能夠根據大量數據進行學習、推理和決策的系統。數據分析和人工智慧模型使用大量客戶數據來識別模式和趨勢。範圍從客戶購買行為到人口統計資訊和線上互動。透過分析這些數據，您的公司可以深入了解客戶想要什麼以及何時需要。

增加利潤的 5 種方法

但如何以此增加公司的利潤呢？以下是連續 5 個具體策略：

1. 產生更多潛在客戶

透過創建吸引潛在客戶的有針對性的行銷活動，您可以增加您的企業產生的潛在客戶數量。數據分析透過識別正確的目標群體來幫助實現這一目標。該策略主要針對新客戶。

2.轉換率更高

基於客戶數據的個人化優惠可以增加客戶購買的機會。如果您知道客戶想要什麼，您就可以更好地為他們服務並提高轉換率。這項策略也主要是為了吸引新客戶。

3.單筆購買金額更高
透過向客戶提供他們真正想要的產品，您可以增加平均購買量。這意味著客戶在每筆交易中花費更多，這直接增加了您的營業額。

模型客戶、營業額和利潤

4. 每位客戶的交易量增加
透過在正確的時間提供相關產品，您可以確保客戶更頻繁地回來購買。這會增加每 資料庫到資料庫 位客戶的交易數量，從而增加您的總營業額。

5.更高的利潤率
透過更有效地使用行銷預算並進行更有針對性的行銷活動，您可以降低每個銷售線索的成本並提高利潤率。

專注於現有客戶

現有客戶怎麼樣？第 1 點和第 2 點更專注於吸引新客戶，而第 3 點和第 4 點則涉及增加每筆交易的購買金額並鼓勵每位客戶進行更多交易。這使您可以從現有客戶群中獲得價值。

細分和人工智慧模型

專注於現有客戶的第一步是細分您的客戶群。細分是根據人口統計、購買歷史和行為數據等特定標準將客戶分為不同組的過程。透過這種方式，您可以提供有針對性的個人化優惠，以滿足每個細分市場的特定需求。

人工智慧在數據分析中的一個應用是透過無監督學習進行細分。想像一下，您有一個大型速食公司內分佈在多個地點的客戶購買行為資料集。如果沒有預先定義的細分，您可以將此資料集提供給人工智慧模型並詢問：您識別哪些細分？
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然後該模型根據購買行為發現細分

這些片段通常看起來與位置的大小等相對應，但也可能出現意想不到的片段。例如，模型可能會 印度數據 發現某些小地點與其他地點相比表現出不同的購買行為。

為什麼細分很重要？

透過細分，您可以確保個性化的方法。例如，小吃店不需要提供牛排，而餐廳可能對豪華肉類產品感興趣。透過對客戶進行細分，您可以向正確的客戶群展示正確的產品和優惠，從而大大增加轉換的機會。

例如

快餐連鎖店可能會發現靠近學校的地點更有可能在午餐時間出售家庭餐，而商業區的地點更有可能在晚上出售個人餐。借助這些洞察，公司可以製定有針對性的促銷和優惠，例如學校地點的家庭折扣和為企業客戶提供的快餐優惠。

企業成功應用

B2B 領域批發商的實際例子：該公司通常在其網上商店和透過電子郵件開展活動。這些活動的轉換率約為 41%。透過分析客戶的購買行為並使用預測模型，他們能夠計算客戶可能想要購買哪些產品。