营销模式的成功取决于可用性和预测性。可用性与我们的消费者使用什么技术与品牌(应用程序、移动网站、活动微站点等)进行交互有关。)，以及我们如何积极回应(订阅、喜欢、跟进等)。).预测可以创造非常成功的营销活动，但营销人员往往很难预测消费者。在这里，电子邮件、微信、短信等多渠道个性化会员营销服务商webpower China分享了三种预测消费者需求的关键方法，帮助企业实现惊人的客户体验。
1.使用现有数据
大多数公司都在一定程度上获得了一些关于消费者兴趣、互动和交易的数据，以便用来了解和预测消费者的需求。当前的挑战是如何创建可见的分析洞察，营销人员可以通过这些捕获的数据采取行动来识别和响应消费者的需求。
实例分析:你更有可能继续购买哪个品牌？
如果你最近从商家那里买了一个餐厅吊灯，它会给你提供一些关于配件的有价值的信息，比如调光开关和灯泡的选择，而另一个买了餐厅吊灯的商家会给你发另一个餐厅吊灯的促销优惠。你更有可能继续购买哪个品牌？答案显而易见。在前一种情况下，商家掌握了你的浏览器历史，却没有捕捉到你上一次的购买，这显然是没有利用好现有的数据。这个例子也说明了为什么营销人员需要使用他们已经拥有的交互和交易信息来增强消费者体验。
一句话:考虑相关背景，将你已经掌握的数据应用到消费者身上。这将使您能够更好地预测他们的需求，并在他们需要时提供他们。
2.通过分析，获得消费者互动和偏好的全面视野
你的消费者如何与你互动和购买？在多渠道环境中，你可能会发现这样一个有趣的现象:消费者在一个渠道(商店、网络或目录)浏览和收集信息，在另一个渠道(在线或呼叫中心)购买产品，在另一个渠道(在当地零售店提货)收货。这种类型的跨渠道消费行为为营销人员了解消费者使用哪种方法最方便、使用的简单性以及对服务交付速度的要求提供了全面的参考。
当营销人员分析他们各自的消费者互动和偏好数据时，他们可以:
1)更好地理解导致消费者购买决策的触发因素
2)了解消费者最有可能购买的产品和功能
3)跟踪、监测、分析和影响消费者情绪
实例分析:你从消费者反应中得到什么？
例如，消费者不关心免费送货或折扣百分比，但总是响应线下商店兑现的BOGO(买一送一)折扣。然后，通过基于消费者收到的折扣类型、互动渠道、购买渠道等信息分析消费者可能购买的产品类型，营销人员可以基于消费者行为理解并交付自始至终符合消费者偏好的体验。
3.自动化“洞察行动”的过程
使用数据分析进行响应的多渠道营销公司，如webpower，可以帮助企业从被动的消费者响应模式转变为主动的、可预测的消费者交互模式。这种变化要求营销人员跟随消费者的脚步。首先，营销人员必须了解消费者的生命周期旅程，能够识别消费者在购买路径上的问题和需求。下一步是预测最有可能回答这些问题的交互，从而减少不确定性，增加消费者的便利性和易用性。一旦确定了消费者的旅程，以及预期的问题和需求，就可以根据具体的消费者行为和旅程阶段自动触发沟通，从而实现从洞察到行动的连续过程。
实例分析:想想汽车租赁公司
想想租车公司可以通过考虑过去的消费者数据来优化行程前、行程中和行程后的报价和信息。例如，消费者的偏好和行为数据还可能包括消费者通常租赁的汽车类型、租赁频率、他们是出差还是休闲度假、他们通常租赁和取车的地方，以及他们通常选择经济型还是全装备型。所有这些数据都可以被租车公司用来提供符合上下文的信息，从而支持额外的增值服务，如出行前规划(当地酒店、餐饮和娱乐提供)和出行后信息(消费者忠诚度状况和奖励提供)。
近日，亚马逊获得了一项名为“预判交付”的专利，通过分析客户行为数据进行“预判交付”，看似不可思议，但不可否认的是，基于数据预测消费者需求正在引发深刻的商业变革。最成功的营销组织可以使用分析驱动的方法来获取消费者需求信息，了解消费者的全貌，预测下一个最佳互动，并通过个性化的互动渠道来实施。随着自动化和智能化的应用，组织和营销人员可以提高持续捕捉和持续评估动态消费者状态的能力，实时自动响应消费者，为消费者提供真正赢得掌声的体验。
如果您对消费者需求预测有更多意见，或者想了解邮件、微信、短信等多渠道营销整合策略，请联系作者(marketing@webpowerchina.com，021 60735097，QQ 2355712517)，webpower China将帮助您实现更高效的营销活动。
营销模式的成功取决于可用性和预测性。可用性与我们的消费者使用什么技术与品牌(应用程序、移动网站、活动微站点等)进行交互有关。)，以及我们如何积极回应(订阅、喜欢、跟进等)。).预测可以创造非常成功的营销活动，但营销人员往往很难预测消费者。在这里，电子邮件、微信、短信等多渠道个性化会员营销服务商webpower China分享了三种预测消费者需求的关键方法，帮助企业实现惊人的客户体验。
1.使用现有数据
大多数公司都在一定程度上获得了一些关于消费者兴趣、互动和交易的数据，以便用来了解和预测消费者的需求。当前的挑战是如何创建可见的分析洞察，营销人员可以通过这些捕获的数据采取行动来识别和响应消费者的需求。
实例分析:你更有可能继续购买哪个品牌？
如果你最近从商家那里买了一个餐厅吊灯，它会给你提供一些关于配件的有价值的信息，比如调光开关和灯泡的选择，而另一个买了餐厅吊灯的商家会给你发另一个餐厅吊灯的促销优惠。你更有可能继续购买哪个品牌？答案显而易见。在前一种情况下，商家掌握了你的浏览器历史，却没有捕捉到你上一次的购买，这显然是没有利用好现有的数据。这个例子也说明了为什么营销人员需要使用他们已经拥有的交互和交易信息来增强消费者体验。
一句话:考虑相关背景，将你已经掌握的数据应用到消费者身上。这将使您能够更好地预测他们的需求，并在他们需要时提供他们。
2.通过分析，获得消费者互动和偏好的全面视野
你的消费者如何与你互动和购买？在多渠道环境中，你可能会发现这样一个有趣的现象:消费者在一个渠道(商店、网络或目录)浏览和收集信息，在另一个渠道(在线或呼叫中心)购买产品，在另一个渠道(在当地零售店提货)收货。这种类型的跨渠道消费行为为营销人员了解消费者使用哪种方法最方便、使用的简单性以及对服务交付速度的要求提供了全面的参考。
当营销人员分析他们各自的消费者互动和偏好数据时，他们可以:
1)更好地理解导致消费者购买决策的触发因素
2)了解消费者最有可能购买的产品和功能
3)跟踪、监测、分析和影响消费者情绪
实例分析:你从消费者反应中得到什么？
例如，消费者不关心免费送货或折扣百分比，但总是响应线下商店兑现的BOGO(买一送一)折扣。然后，通过基于消费者收到的折扣类型、互动渠道、购买渠道等信息分析消费者可能购买的产品类型，营销人员可以基于消费者行为理解并交付自始至终符合消费者偏好的体验。
3.自动化“洞察行动”的过程
使用数据分析进行响应的多渠道营销公司，如webpower，可以帮助企业从被动的消费者响应模式转变为主动的、可预测的消费者交互模式。这种变化要求营销人员跟随消费者的脚步。首先，营销人员必须了解消费者的生命周期旅程，能够识别消费者在购买路径上的问题和需求。下一步是预测最有可能回答这些问题的交互，从而减少不确定性，增加消费者的便利性和易用性。一旦确定了消费者的旅程，以及预期的问题和需求，就可以根据具体的消费者行为和旅程阶段自动触发沟通，从而实现从洞察到行动的连续过程。
实例分析:想想汽车租赁公司
想想租车公司可以通过考虑过去的消费者数据来优化行程前、行程中和行程后的报价和信息。例如，消费者的偏好和行为数据还可能包括消费者通常租赁的汽车类型、租赁频率、他们是出差还是休闲度假、他们通常租赁和取车的地方，以及他们通常选择经济型还是全装备型。所有这些数据都可以被租车公司用来提供符合上下文的信息，从而支持额外的增值服务，如出行前规划(当地酒店、餐饮和娱乐提供)和出行后信息(消费者忠诚度状况和奖励提供)。
近日，亚马逊获得了一项名为“预判交付”的专利，通过分析客户行为数据进行“预判交付”，看似不可思议，但不可否认的是，基于数据预测消费者需求正在引发深刻的商业变革。最成功的营销组织可以使用分析驱动的方法来获取消费者需求信息，了解消费者的全貌，预测下一个最佳互动，并通过个性化的互动渠道来实施。随着自动化和智能化的应用，组织和营销人员可以提高持续捕捉和持续评估动态消费者状态的能力，实时自动响应消费者，为消费者提供真正赢得掌声的体验。
如果您对消费者需求预测有更多意见，或者想了解邮件、微信、短信等多渠道营销整合策略，请联系作者(marketing@webpowerchina.com，021 60735097，QQ 2355712517)，webpower China将帮助您实现更高效的营销活动。
