Je kunt nog zoveel data verzamelen over je klanten, als je de gegevens niet weet te gebruiken is het waardeloze informatie. Smart Data beats Big Data; pas de informatie slim toe en benader de klanten op de juiste manier. Op het moment dat je met behulp van software je klanten aanbevelingen doet op basis van eerdere aankopen, doe je eigenlijk al aan Predictive Analytics, het principe is gebaseerd op datamining.

Datamining bestaat uit regressieanalyses, clustering, neurale netwerken en associatieanalyses. Predictive Analytics maakt daarnaast ook nog gebruik van statistische berekeningen, zelflerende methodes zoals deep learning en speltherapie. De achtergrond is opgebouwd uit grote hoeveelheden wiskundige, statistische gegevens en linguïstische gegevens; zoals wanneer er gebruik wordt gemaakt van tekst zoals artikelen, blogs of tweets. Zonder diepgaande kennis van de onderliggende processen te hebben kunnen de voorspellingen worden gebruikt voor Customer Experience Management. 

Hieronder volgen drie tips om je CEM te verbeteren met behulp van Predictive Analytics.

Breng het verleden in kaart; Als je een voorspelling van toekomstig koopgedrag van consumenten wil doen, heb je informatie nodig over het koopgedrag tot nu toe. Een klantenkaart is een goed voorbeeld van een loyaliteitsprogramma waarmee de aankopen uit het verleden in kaart worden gebracht. Consumenten betalen met hun creditcard en zorgen indirect voor de perfecte gegevens voor een aankoopanalyse. Professioneel informatiemanagement is nodig om een customer datawarehouse te creëren, met unieke klantidentificatie en voorzien van de benodigde data.

Regressievergelijking als snelle start: De meest algemene datamining-methode die wordt gebruikt in Predictive Analytics is de regressieanalyse. Regressieanalyse is een statistische techniek voor het onderzoeken van het causale verband tussen variabelen. Het doel is het voorspellen van een bepaalde variabele op basis van één of meerdere andere variabelen.

Monitor en evalueer je model: Bij Predictive Analytics wordt in het ‘stationaire model’ aangenomen dat het koopgedrag uit het verleden gelijk blijft in de toekomst. Maar dat is natuurlijk irreëel, daarom moet er altijd kritisch worden gekeken naar het gebruik van dit ijkmodel; of het gedrag nog actueel is, of er veranderingen hebben plaatsgevonden. Een model dat niet meer realistisch is, geeft een vertekend beeld en voegt weinig toe in Predictive Analytics.

Alles bij de bron; EMerce



Abonneer je nu op onze wekelijkse nieuwsbrief!
captcha