为什么使用 SAS Visual Statistics 最大化 CLV

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这些年来我与很多企业合作过我看到他们的营销策略发生了有趣的转变大多数组织现在都在寻求最大化客户生命周期价值 (CLV)，而不是仅仅专注于获取新客户。这种趋势背后有多种原因，但其中一个原因是技术，例如 SAS 可视化统计。 企业在客户生命周期价值 (CLV) 上花费大量时间和资源，这是有充分理由的。研究表明，当客户对他们的体验感到满意时，他们会在后续购买上花费更多的钱，从而增加收入，同时减少客户获取费用。 提高 CLV 的最佳策略是什么？ 企业已尝试使用社交媒体活动和利基买家角色等策略来提高客户保留率。然而，提高客户生命周期价值的最有效策略之一是数据分析。

根据一项研究超过 fifty two% 的公司和 50% 的机构表示更明智地使用数据分析是提高 CLV 的最有效策略，紧随其后的是客户细分和更精确的买家角色。 分析平 卡塔尔电话号码列表 台被证明非常有效的原因之一是数据分析赋予组织的洞察力水平。SAS Visual Analytics 等平台可以以简洁易懂的方式分解和呈现客户数据，同时还能揭示难以识别的趋势。 让我们更深入地了解一下 SAS 是如何进行可视化统计的。 SAS 可视化统计——最大化 CLV 背后的秘密 SAS 可视化统计是最大化 CLV 的有效工具，因为它能够梳理数据并使用它来构建预测模型，例如动态分组处理、描述性建模、内存处理和灵活的部署选项，所有这些都是构建预测的基本选项楷模。



预测模型将为企业提供对客户生命周期价值的洞察力动态探索数据集和预测未来趋势的能力使解决问题变得更加容易。例如，如果一家企业发现收入与上一年相比有所下降，他们可以根据特定变量对数据进行细分，以更好地了解原因。此外，可以构建多个数据分析模型，如线性回归数据模型和梯度提升模型，以更好地比较哪个输出更准确。 SAS Visual Statistics 最有用的优势之一是将 AI 整合到模型中以进行更清晰的分析，从而更容易相对快速地分解大量数据。 根据不同条件细分数据的选项简化了最大化 CLV 背后的过程，因为企业可以更轻松地研究不同环境中的数据。 新的上下文可以揭示以前未发现的问题，从而更容易更好地理解促成（或阻碍）CLV 的因素。深入研究大数据并快速发现问题的能力是组织认为分析平台是最大化 CLV 的有效方法的原因之一。