探讨CRM如何预测客户行为

对客户的了解程度越高，就越能准确的预测客户的需求和行为，制定更精确的营销和管理策略。知客CRM可以无限扩展客户的信息，帮助企业建立360度的客户视图，再结合问卷调查的数据采样功能和数据分析模块，可以按企业的需求建立各种客户分析和预测模型。预测模型的建立，首先需要公司有规划的进行数据采样，然后通过知客CRM可定制的数据分析模块按某种规则去生成客户行为预测数据。本篇文章的内容是探讨性质的，具体实现您可以和我们的售前工程师进行案例沟通。

一、客户满意度预测案例

我们以客户满意度的预测模型为例来展开讨论，我们将以产品的客户满意度和其组成的相关变量进行分析，试着建立基于客户数据的满意度预测。从实践意义上讲，大多数客户对产品的满意度应该与产品的质量、形象、价格和服务有关。因此我们以“客户满意度”为因变量并设100分为最高，“质量”、“形象”、“价格”和“服务”为自变量，形成一张分析表。该分析表的数据来自于数千位客户的满意度调查，如以下数据所示：

二、预测时要考虑的计算因素

假设我们通过以上多条数据和设计好的计算规则来进行计算，发现客户满意度的计算公式为：
1个 [客户满意度] =0.218×形象 + 0.318×质量 + 0.121×价格 + 0.343×服务。
当然，组成客户满意度的这些自变量要在实际的应用中进行变量拆分，如“形象”包括包装、手感、纹理等。

对于这个产品来说，服务和质量对其客户满意度的贡献比较大，服务每提高1分，客户满意度将提高0.343，质量每提高1分，客户满意度将提高0.318分；其次是形象，客户对形象的评价每提高1分，其满意度将提高0.218分；而价格对产品客户满意度的贡献相对较小，价格每提高1分，客户满意度仅提高0.121分。通过子变量分解，我们进而可以得到以下类似的数据：
• 通过设计更好的产品包装，可以使目标客户的满意度增加4%。
• 设计更好的产品的手感，只能使目标客户的满意度增加1.1%。
• 货物送达时间提高3个小时，可以使目标客户的满意度增加4.5%。
• 降价53元仅能使客户满意度增加0.8%，降价78元可以使客户满意度增加2.6%。

有这些数据支持，企业在做决策时将会具有层次和重心，在给产品做升级时将有明确的方向，且对客户满意度（市场认可程度）能有准确的预测。如果收集的是不同客户群体给出数据，那么企业还能根据客户特征属性针对不同的客户制定不同的产品升级和营销策略。

结论

知客CRM的客户数据模型具有非常强大的扩展能力，再借助问卷管理模块产生的客户调查采样数据，您将能收集到全面的客户信息。如果把这些数据看作原材料的话，我们可以通过各种工艺（数据分析方法）将之加工为极具艺术感的作品，这就是CRM中数据的价值。如果您有基于客户数据的行为预测需求，欢迎您和我们的售前顾问一起探讨。

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