Apakah pelanggan membeli layanan atau produk gratis/pelengkap?
Informasi seperti ini memberikan gambaran kapan pelanggan kemungkinan besar akan melakukan pembelian. Pemasar yang cerdas dapat menggunakan pengetahuan ini untuk mempersiapkan strategi pemasaran yang baik guna memaksa pelanggan berkomitmen terhadap pembelian potensial, sehingga meningkatkan peluang keberhasilan pemasaran.
Ini hanyalah salah satu contoh wawasan pelanggan.
Banyak data yang dapat digunakan untuk analisis, seperti titik kontak pelanggan yang paling sukses, bagaimana setiap titik kontak memengaruhi perjalanan pembeli, dll. Dengan semua informasi tersebut, analisis prediktif dapat membuat tebakan tentang bagaimana jenis pelanggan tertentu akan bertindak di masa depan. .
Perusahaan dapat mengantisipasi perilaku pelanggan dan bertindak sesuai dengan itu untuk mendapatkan hasil terbaik bagi pertumbuhan mereka.
Membantu Mengidentifikasi Faktor Risiko Terlebih Dahulu
Salah satu manfaat paling berguna dari analisis prediktif adalah identifikasi faktor risiko terlebih dahulu. Faktor risiko adalah segala sesuatu yang dapat menyebabkan organisasi/perusahaan kehilangan keuntungan atau mengakibatkan penutupan. Oleh karena itu, penting untuk menghindarinya.
Menghindari faktor risiko berkontribusi terhadap pertumbuhan. Masuk akal jika Anda tidak kehilangan keuntungan, maka Anda mungkin memperolehnya, dan memitigasi risiko berarti Anda tidak kehilangan modal atau sumber daya apa pun.
Jadi, bagaimana analisis prediktif mengidentifikasi faktor risiko? Hal ini bergantung pada jenis organisasi dan data yang mereka gunakan. Berikut beberapa contohnya.
Bank dapat menggunakan analisis prediktif untuk melihat siapa yang akan gagal membayar pinjaman dan pembayaran.
Rumah sakit dapat memperkirakan kapan pasien reguler tertentu akan menderita suatu penyakit atau kapan gejalanya akan memburuk.
