過去走進街坊小店，服務員能記住你的名字，熟悉你的喜好與習慣，了解你的購買需求與數量，甚至針對家常瑣事用心推薦解決方案。整個過程充滿愉悅的互動，洋溢濃厚「人情味」的消費體驗，不僅提升回訪機率與每次消費金額，更培養出忠誠與信任的夥伴關係。
如今，「人情味」已從供需價值鏈中消逝。過去貼心的推薦服務轉為促銷推廣，街角小店的人際關係演變成以利益為基礎的客戶關係，彼此關注焦點僅限於產品與促銷活動。
然而，數據驅動技術可重現這份充滿「人情味」的消費體驗。預測客戶需求並非新概念，但透過數據挖掘深入了解客戶的個性與習慣已成為趨勢，亦是品牌差異化的關鍵。
預知客戶需求
具體而言，預測分析透過歷史數據洞察客戶未來需求，類似街坊小店憑藉長期交流了解熟客偏好。此分析能從根本改變客戶生命週期管理，促使行銷人員從聚焦產品與渠道轉向關注客戶本身，進而優化行銷策略、提升新客戶獲取效率、增加客戶生命週期價值，並強化關係維繫。
以電訊業為例，客戶可透過店鋪、分銷、街頭推廣、電話或線上渠道獲取。但哪一渠道的客戶生命週期價值與留存率最高？哪一價值套餐或服務組合最能吸引客戶查詢與購買？客戶的年齡層、選購偏好、互動習慣及接觸點傾向於哪一客群區隔？
這些問題可透過分析現有客戶數據，提取典型客戶樣本，作為挖掘新客戶的基礎條件，從而降低獲客成本。同時，構建預測模型識別高風險流失客戶，分析影響流失的驅動因素，制定針對性行動計劃。進一步透過指導性分析，設置「實驗組」與「對照組」，測試行動計劃對特定客群的有效性。
透過收集更多實效數據，進一步優化預測模型的演算法，實現更精準的資源配置。過去，營銷企劃較少採用此類行動方案，導致高成本的資源消耗。許多企業試圖透過多渠道推廣與促銷活動獲取新客戶，以彌補客戶流失，卻忽略從客戶生命週期維度出發，制定價值導向的行銷策略。
雖然行銷人員無需親自執行數據挖掘，但需了解常用 “分析模型” (聚類 Clustering、回歸 Regression、決策樹 Decision Tree)，掌握如何針對當前商務情境提取有價值的洞察，進而衍生高效的行銷創意與具體策略方案。這已成為數據行銷的發展趨勢。
重塑客戶關係
法國電訊商 Orange 在2010年推出名為“Essentials 2020”的新戰略計劃重塑客戶關係，從客戶使用和經驗的角度，預測客戶的期望及情境，並簡化客戶互動的程序，通過個性化、有針對性的方式，對客戶做出相應服務來提升消費體驗。
在2012年，Orange 為了控制價值流失，不想陷入價格競爭的維度，而大量吸引價格敏感客戶，導致整體用戶平均值和收益受影響，而運用數據制定了一個具規模的「個性化客戶方案」，以自動化方式調整流量套餐以及接洽方式，藉此減少資源耗損。同時，也將客戶流失根源進行個性化細分，透過預測分析的 “決策樹模型” 篩選客戶，把潛在流失的客戶區隔出來，並針對客戶個別需要制定保留計劃，促使產能提高30%績效。
此乃，以小店的靈活服務方式，契合客戶碎片化生活模式，依據互動偏好、數據流量變化、價格敏感值，重新規劃訊息内容。例如，客戶喜歡以線上服務完成程序，便不會以呼叫中心促銷產品，因而耗損資源的同時增加銷售成本。
特別是，現今手機的攔截功能，進一步令電話促銷成本上漲，如果非事前獲得客戶允許。但是，在大數據的智能推動，先找出接受電話接洽的 “聚類組別”，再將資料載入預測分析的 “回歸模型”，評估營銷電話對每名客戶產生的最佳權重，即是針對每位客戶的最佳聯絡程度，以獲得最大化客戶生命週期價值，不致過度電話促銷損害關係同時也浪費資源。
甚至，將捆綁式促銷項目，轉設自主選項的數位服務，讓客戶更靈活制定個人需要，從而進一步蒐集使用者數據，洞察客戶的應用情境和任務，藉此採取更具個性化方案留住客戶。這都是「以人為本」的智能化方案，可以大大降低保留客戶的預算，又能夠提升客戶生命週期的價值。
人性化商機
事實上，以大數據驅動的預測分析，除了應用於客服的營銷層面，也可以用於產品開發或迭代更新。法國電信通過數據挖掘，發現某區域的掉話率持續過高，便根據分析結果優化網路布局，為客戶提供更好使用體驗，從而獲得更多客戶以及業務的增長。
與此同時，Orange 也通過 “Traffic Zen” 的服務計劃，根據移動網絡的數據進行分析，以更好地估計法國高速公路的流量，為車輛提供準確的即時訊息，讓用戶能夠預先計算行程時間，掌握道路堵塞位置，有效改善道路使用及通暢率。
甚至，將移動網絡的數據進行匿名化處理，以媒合角式發展數據應用平台，用戶可以控制個人數據及其使用，更可通過共享信息的設定，提高數據透明度以獲得更好的消費體驗。只要，透過用戶允許交叉匹配的程序，為消費與商務客戶提供精準、實時的高增值服務，如《品牌新格局：進入智能行銷新時代》一文中提及 O2M 的行銷格局。
並且，可以從移動數據中洞察商鋪、展位的人流情況，與第三方數據綜合分析，為商務客戶創造店業選址服務，促進和提高組織決策的指標。
從以上點子及方案可以理解到，如果要創造客戶關聯的商品或服務，可以藉由數據預知客戶心裡期待的效益，從而增進彼此的連結，帶出更貼近人性需求的解決方案，這將是未來需要的「新想法、新方式」。
