预计2021年底全球5G商用的网络将超200张

要是有一个客户服务代表知道客户的困难并能及时采取行动，情况可能就会有所不同。当然，员工不可能持续追踪每一个终端用户并且掌握他们目前与公司的关系。但是只要使用正确的技术就可以做到。

本文中，我想分享我的公司马克思比尔最近为一个合作伙伴开发一个流失预测模型的案例。其成功率证明准确率高达97%，有两个主要使用点将使客户受益。

结合多种算法的单一模型

数据收集和后续评估有多种方法。我们为特定的客户在集成方法中结合了许多不同的算法。这种模式包括：

• 决策树分类器
• KNeighbors分类器
• 逻辑回归
• 随机森林分类器
• 投票分类器

控件在历史数据上运行的结果表明流失预测的准确率高达97%。我们计划用额外的人工数据来丰富模型，并用它来鉴定处于风险中的客户。这样可以进一步将它们包括在保留过程中。

• 客户保留用例：如果对特定情况没有明确了解，创建模型将毫无用处。
• 按客户计算：与客户关系管理中的客户摘要连接时，流失预测引擎会为客户服务代表预测特定客户与公司终止合作的可能性。在这种情况下，任何客户服务代表都可以积极主动地迎合客户需求，降低客户流失的风险。
• 批量报告：报告将在指定日期生成，突出显示风险组中的客户列表。这些数据可用于客户保留营销活动，从而进一步降低客户流失的风险，使客户与服务供应商互动并提高忠诚度。

该模型不仅能显示需要更多关注的客户——该过程属于双方互动，使得管理层应用新的关税，更新现有产品定价，提供折扣、特别促销，并根据模型中添加的新变量看到其行为的预计后果。该工具将便于为特定的客户群创建专门优惠，并在保持低误报率的同时寻求营销投资回报率和客户流失之间的最佳平衡。

更不用说所有过程都是自动的。一旦系统预测某个客户或客户群处于流失风险之下——就可以采取首选的流失预防行动，而无需人为干预。

顾客关怀的未来

正如德勤的分析显示，今年我们看到了一个前所未有的机会，让多重业务供应商扩大其客户群、影响范围和服务包。但是，很多公司发现他们的后台缺乏可扩展性。大多数供应商都面临的一大痛点是客户服务代表的压力增大。

由于新冠疫情，扩招员工几乎不可能。同时，新冠疫情的另一个副作用导致对其服务的需求增长。例如，一些租户在农村地区难以获得良好的网络连接，这也是供应商必须解决的问题。
 

将大数据程序与供应商系统、财务投入(例如每种商品的成本)以及与客户反馈(尤其是投诉)相关的社交网络进行集成。设置报告和警报，以便在关键绩效指标(KPI)低于预定范围或数据以其他方式发生重大变化时自动生成。让供应商了解这些系统并保持警惕。这种跟踪、分析和审查将帮助供应商提高客户服务和业务盈利能力。

更好的计划

大数据还可以通过检查人口统计数据和经济指标的线索来帮助零售商预测趋势。机器学习算法通过挖掘“情感分析”数据来确定消费者的行为和对背景的兴趣，它还可以帮助零售商预测销售表现最佳的产品，从而减少库存的消耗。

在以往，零售商不得不花费大量时间仔细研究文档并猜测可能的结果，如今拥有大数据可以处理这项工作。零售商可以通过多种方式使用大量信息来改善其零售供应链，那么为什么不立即开始采用这项技术呢?

 

（编辑：伊春站长网）

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