以前走進街坊小店，服務員能夠記得你的名字，也了解你的個性和習性，知道你要買什麼、買多少，以至家常瑣事也會用心推介解決方案，在過程之中充滿愉悦的交流，洋溢一估「人情味」的消費體驗，從而增加回訪的機率，與每次到訪的消費金額，培養一種忠誠及信任的伙伴關係。
如今，這估「人情味」已消失於供求價值鏈上。那貼心的推介服務，變成了促銷的推廣；那街角小店的人際關係；變成了利益基礎的客戶關係，彼此關注的重點只有產品和促銷。
然而，這洋溢「人情味」的消費體驗，將可透過數據驅動再度重現，預測客戶需求並不是什麼新概念，但藉以數據挖掘了解客戶個性和習性乃是一個趨勢，也是品牌之間的差異關鍵。
預知客戶需求
具體來說，預測分析就是從過去資料，洞察客戶的未來需要，如街坊小店透過時間累積的交流，了解熟客的需要。這分析行動能夠從根本改變整個客戶生命週期，使得行銷人員由關注產品和渠道，轉為關注客戶，從技術層面改進行銷策略，獲取新客戶方式，增加客戶生命週期價值，以致維繫關係。
以電訊業作例，一個客戶的獲取可通過店舖、分銷、街站、電話、線上，但那一渠道獲取的客戶生命週期價值，及其留存率最高？那一價值套餐，服務組合最能吸引客戶查詢及選購？客戶年齡層、選購偏好，互動習性、接觸點，傾向那一聚類的區隔？
這些都可以從既有數據找出現客戶樣本，作為挖掘新客戶的基本條件，從而降低獲取新客戶的成本。同時，建一個模型預測哪些客戶最可能流失，弄清楚各條件變化的驅動因素，制定行動計劃。並以指導分析的測試方案，劃分「實驗組」與「對照組」檢測那一行動計劃，對於特定組別的有效性。
從而蒐集更多實效數據，進一步優化預測模型的演算法則，務求達到更精準的資源投放。這些都是過去營銷企劃，較少採用的行動方案，才會導致高成本的產能消耗。往往，試圖以多渠道、促銷手法來獲取新客戶，從而彌補客戶流失的量值，不是從客戶生命週期的維度，釐定價值再創造的行銷策略。
縱使，行銷人員不是要自己做數據挖掘，但要知道常用的分析模型 (聚類 Clustering、回歸 Regression、決策樹 Decision Tree)，如何針對當前的商務情境，提取有價值的資訊，得以衍生具成效的行銷點子，以至更具體的策略方案，這將是一個發展趨勢。
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」。
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