有人说营销既是艺术又是科学。我们认为它更偏向科学——而模型驱动型营销的有效性就证明了这一点。

如果您一直想发掘新的受众群体、充分利用新产品、揭示推动业务成功的行为模式，或者学习如何降低客户流失率，那么统计模型很可能就能提供答案。关键在于哪种模型适合您。因此，  我们详细分析了六种常见的营销 分析和预测模型，并用通俗易懂的方式解释了它们如何帮助提升公司业绩。  

1.客户获取模型

营销不仅仅是找到受众，更重要的是找到合适的受众。  客户获取模型利用人工智能识别潜在客户，这些潜在客户很可能成为“优质客户”，同时还能发现哪些特征能提高人群转化为客户的可能性。这使得营销人员能够更准确地开展客户获取工作，从而提高整体效率和投资回报率。 

2. 推荐模型

推荐模型包含一系列模型，旨在通过更高价值或更多样化的购买来识别提升特定客户关系整体价值的机会。人工智能应用包括追加销售模型、交叉销售模型和推荐模型。  这些模型的主要区别在于其预期业务成果：

3. 快速建模银行与金融图标

快速建模利用人工智能预测哪些客户有可能在未来发展成为高价值客户。这与仅仅识别高潜力客户群体不同，因为它还考虑了客户留存时间的影响——一批新客户现在可能价值不高，但一两年后就可能成为高价值客户。一旦识别出这些客户，营销活动就会优先考虑他们，旨在推动他们进一步提升价值。

4. 客户流失建模

客户流失模型用于识别可能在短期内停止与特定公司业务往来的客户。它通常被用作一种早期预警系统，标记出需要主动联系的高风险客户。需要注意的是，客户流失模型主要适用于客户关系“二元化”的公司——要么是他们的客户，要么就不是。电力公司和电信公司（除了少数拥有多个电话或互联网连接的用户）都是很好的例子。

5. 滑块建模

滑移模型用于预测哪些客户可能“滑移”到竞争对手那里进行交易，从而降低企业的市场份额。它类似于客户流失模型，但客户流失模型处理的是“客户二元对立”的情况，而滑移模型则更为灵活。区别在于，滑移模型关注的是哪些客户会彻底停止与公司进行交易（客户流失），还是哪些客户更倾向于与竞争对手交易，甚至完全放弃与任何公司交易（滑移）。那些可能与竞争对手“共享”客户的公司通常会使用滑移模型而不是客户流失模型。零售商就是一个常见的例子。

6. 客户承诺模型

客户忠诚度建模旨在了解现有客户群中忠诚（和不忠诚）的客户，并据此进行排名。它还可能包括识别与更高忠诚度相关的行为。这些信息可用于根据客户忠诚度来区分营销信息，从而更准确地针对每个特定细分市场的客户倾向和购买意愿。此外，它还可用于 奖励忠诚的客户，以提升其终身价值并促进口碑营销。

无论您是想开发新客户、维系老客户还是提升客户忠诚度，统计建模都能在推动营销活动成功方面发挥重要作用。

商业环境的重要性

数字营销预测分析对于企业来说可能是一项极其有价值的能力——但也很容易忽略商业背景，陷入对学术研究的泥潭。

更糟糕的是，新模型在追求 1% 的收益的过程中失去了一些东西：它现在缺乏预测能力（知道将会发生什么）和解释能力（知道为什么会发生）之间的平衡。  

在这种情况下，企业需要模型同时具备这两方面的能力，但这个新的、更精确的模型却牺牲了解释力。结果，当新模型偶尔做出一些不符合直觉的预测时，企业却无法弄清原因。营销人员对模型的能力失去了信心，结果无论多么准确，都变得无关紧要。为了提高一个百分点的准确率，模型的商业价值却被牺牲了。

我们之所以提及这一点，是因为下文所述的任何模型都容易落入这个陷阱，尤其是在由非专业或经验不足的分析团队进行建模时。即使是模型，如果设计时没有考虑到企业的实际需求——无论是客户流失、客户获取、客户忠诚度还是下文列出的其他任何方面——也可能无法满足实际需求。