起首，营销人员可以应用猜测性分析根据花费者的小我偏好来显示个性化的网页。这是经由过程应用机械进修算法来实现的，这些算法可以跟踪在线习惯，赞助营销人员创建小我的在线体验。
其次，当营销人员经由过程德律风或电子邮件跟进时，他们可以根据之前的交互或来自外部数据的洞察进行个性化交互。机械进修可以应用于筛选外部花费者和营业数据点，并将其应用到CRM的现有客户列表中。这种办法可以赞助营销人员懂得他们的职业生活之外的潜在性，比如他们在哪里上学，或者他们是否爱好高尔夫球，大年夜而赞助他们与他们建立更深层的关系。
阶段3和4：购买和交叉发卖/向上发卖
在与客户完成交易之后，下一步是确保他们仍然是一个知足的客户。如不雅做的对，交叉发卖和发卖可认为客户供给更好的价值，同时也进步了公司的盈利才能。关键是要根据客户的需求做出响应的产品推荐。
为了建立一个高效目标、合格的潜在客户名单，营销人员应当用基于机械进修的猜测模型构建他们的列表，这些猜测模型比应用简单的基于规矩的办法的传统模型供给了更精确的数据智能。
猜测分析可以根据用户的统计数据、购买汗青记录和来自以前客户交互的数据来匹配产品报价，确保每个产品推荐都有价值和相干性，大年夜而优化发卖和客户办事。
阶段5：知足
对于一家公司的成长来说，必须克服它的流掉率，即在必定的时光内停止订阅办事的客户的百分比。
CRM软件的核心是赞助企业存储和治理客户信息，例如接洽信息、购买汗青记录、人口统计信息和交互信息。很多CRM供给商正在进行大年夜范围的变革，以整合和支撑对象，使企业可以或许供给更多的猜测和个性化的客户体验。例如，Salesforce和微软正在对人工智能（AI）进行大年夜量投资，以使他们的平台加倍智能。这些供给商供给了猜测性分析，作为一种功能嵌入在他们产品中，并且作为他们现有平台的附加组件。
经由过程猜测分析，营销人员可以猜测哪些客户可能会流掉；营销人员可以更有效地应用保存晃荡资金。例如，如不雅猜测第一次的客户不会回来，就可以经由过程一个有培赡养荡
来为客户供给扣头或者免费试用来吸引顾客留下。
猜测分析还可以让营销人员经由过程客户关系治理体系中的发卖、留存率和客户流掉等指标及时｀督和过程纠偏。
结论
阶段2：教导
跟开花费者的购买路程变得加倍复杂，他们对个性化体验的需求也在增长，猜测性分析为营销人员供给了一种方法，让他们可以或许更深刻地懂得客户，并让他们在客户办事的每个阶段都能更有效地发卖。
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