国际物流行业怎样通过预测分析建立客户忠诚

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预测性分析通常被称为“客户忠诚度分析”,因为它主要用于理解、预测和制定物流服务战略,从而提高客户保留率和满意度。一项研究发现,93%的货主和98%的第三方物流公司认为数据驱动的决策是供应链活动的一个关键方面,71%的人认为数据提高了他们的运营质量和绩效。根据研究结果,可以肯定的是,通过预测分析来提高客户忠诚度是一个非常真实且可行的策略。

“数据”是未来的货币。对数据收集和分析的投资,对于那些希望提高营销、销售、服务和物流运作效率的公司来说,是一种回报。在这项研究中,超过一半的企业使用分析的主要目标是提高客户忠诚度。这意味着在每个接触点利用消费者数据,创建最具针对性和前瞻性的B2B战略。

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预测分析在物流中是如何使用的?

销售和采购

预测分析的主要用途之一是以促进参与和销售的方式了解消费者的购买行为。人工智能可以查看历史采购数据以及其他因素,以针对每个客户提出建议。这有助于基于消费者参与度和忠诚度创建特定的自动化战略。它甚至可以决定为忠诚计划中的个人提供何种个性化奖励,以最好地维护消费者关系并鼓励重复购买。

虽然这种用法主要用于营销和销售,但在物流方面也非常重要。能够理解和预测客户将如何进行采购对于预测制造、库存和发货至关重要。使用预测分析可以在前端和后端清晰地了解消费者的需求,以便与企业建立长期、有益的关系。

预测客户价值

并不是所有的客户都是平等的。有些是“一次性”客户,他们只计划购买你的产品服务一次,或者只使用你的公司几条线路运力。然后,会有客户希望长期接触和合作,当然,我们需要更多的长期客户。

分析可以帮助预测特定个人或组织的客户生命周期价值(CLV)。从那里,你可以调整你的营销和服务努力,以那些可能是更高的价值和长期客户。在物流方面,这通常意味着优先为更高级别客户送货,以确保快速、高效的运输时间。

定时促销

促销活动是推动销售、释放库存和鼓励新客户关系的重要组成部分。数据分析有助于找出提供促销的最佳时机,此时客户将最容易接受。预测分析可以预测季节、一周中的某一天,甚至是一天中的某个时间,以了解何时以及谁将最积极地参与报价。

对于B2B,这可以告诉你什么时候联系你的客户进行免费试用或后续咨询。这些数据基本上可以告诉你与客户和潜在客户接触的最佳时间和方式。促销通过确定库存量和运输速度影响运营方面。在这段时间内,适当的时间促销和物流变量(如路线效率和运输成本)可以促成或破坏客户服务。

供需预测

预测分析可以根据客户需求和购买行为预测需要多少运力。这使得我们可以提前几个月准备他们需要运力、服务人手,仓库面积,以满足客户的需求。

预期维护

机器学习可以根据历史因素和当前机器指标,主动预测某些设备和机器的故障。通过检测这些模式和异常,人工智能可以确定仓库中机器的生产率和潜在故障。在机器人和自动化迅速占据主导地位的行业,能够预测故障对于提高效率和最小化停机时间至关重要。

提高客户可见性

数据收集和分析的目的是获得有关客户和供应商的见解。这种共享的“大数据”,就像区块链技术,可以让供应链上更大的可见性。自始至终的透明度是培养客户忠诚度的最有效途径。

另外,这种可见性有助于预测未来的中断。这将主动而不是被动地管理运营,以实现最有效的客户关系。

客户特别喜欢他们有自己的装运状态和地点的可见性。这可以帮助他们知道何时以及如何递送包裹,这是客户服务的关键。预测分析还可以帮助管理客户的期望与高度精确和准确的交付时间。

提高供应链可视性

同样,将合作伙伴与大数据联系起来对于精简供应链也是至关重要的。通过确保产品以最高的效率在整个链条中移动,预测分析可以帮助避免延迟发货和相关费用。反过来,供应链可视性的提高以及前瞻性的预测可以打开合作伙伴之间的沟通,为新的商业机会铺平道路。

期待意外

年告诉我们,期待意外是企业的必要组成部分。从新闻到天气,从上游短缺到业务中断,有许多变量可以影响库存、库存和发货。预测分析和机器学习可以扫描历史数据、新闻故事和其他事件,以便最好地确定可能发生的事情以及企业应如何提前做好准备。

将预测分析引入物流

企业正在跟踪客户活动,以制定保持客户对品牌忠诚的销售和服务战略。物流和运营部门可以利用预测分析来更好地了解客户需求和需求,从而实现同样的目标。我们可以从大量数据中提取见解,以便在正确的时间(以最低的成本)将正确的产品带给正确的客户。预测分析是了解客户需求的一种主动方式,以便以最有效的方式交付。

预测分析不仅通过营销、销售瞄准客户,而且通过确保运力和服务人力、运力始终领先于销售流程,提供了竞争优势。

共勤集团SHARELOGIS提供技术解决方案,以满足客户的个人需求。我们还使用我们自己的预测分析来最好地解开你成功所需的东西。让我们帮助您实现正确的技术,以期待意想不到的结果,并为您的客户提供最优质的服务。

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