百度客情分析-商机预测

依托百度大数据挖掘能力以及用户画像技术,预测用户消费意图和消费倾向,针对性组织销售话术,帮助企业把握营销的最佳时机,提升销售效率。

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产品概述

基于百度用户画像和用户意图识别能力,提供购买意图分析、沟通话术推荐、销售时机把控、最优产品推荐等功能,目前应用于保险、银行、家电和汽车等行业。

产品功能

  • 购买意图预测

    在提供产品或服务之前,预测用户的转化意图。从而协助企业选择最优的营销策略。

  • 沟通话术推荐

    未与用户联系,先知用户心中所想。用最恰当的话术切入沟通主题,提升销售效果。

  • 销售时机把控

    选择最适合的时机进行营销,在用户购买意图最高时机进行触达,避免对用户骚扰,提高营销效率。

  • 最优产品推荐

    在同时可提供多产品多服务的情况下,推荐适合用户的产品,帮助企业提升销售转化率。

产品架构

产品优势

  • 行业针对性强

    根据每个行业的不同特点,建设行业专属购买意图模型,已涵盖保险、银行、家电和汽车等行业。

  • 场景契合度高

    在营销的不同阶段,提供购买意图预测、沟通技巧推荐、销售时机把控、最优产品推荐等功能,契合不同场景。

  • 数据丰富度广

    基于用户画像技术,数据涵盖社会属性、长期兴趣、短期兴趣等方面,基础数据丰富,模型效果有保障。

  • 量身定制

    根据企业需求提供定制模型服务,打造更精准的模型,协助企业提升业务能力,并提供持续优化服务。

应用场景

  • 筛选高价值用户

    帮助企业筛选高价值的客户,使企业将有限的营销精力集中在重要的客户上。

  • 推荐最优产品

    分析客户对于不同产品的购买意愿度的差别,挖掘购买意愿度最强的产品进行重点推荐,助力营销效率。

使用流程

客户案例

  • 挖掘对保险认知高、需求强的用户,帮助企业提升电话销售、网络销售等渠道的成单率。

    产品标签举例:投保倾向、少儿险购买倾向、女性险购买倾向、普通重疾险购买倾向、人寿险购买倾向、意外险购买倾向。

    效果数据举例:通过购买意图预测排序优化后,排名前20%客户转化提升近97.2%;排名前50%客户转化提升近43.8%。

  • 关注新车售卖和汽车保养/维护两大市场,把握消费者用车需求,帮助企业提升用户到店率。

    产品标签举例:购车需求、轮胎更换需求、保养需求、维护需求。

    效果数据举例:某汽车品牌,通过对目标用户的购买意图预测,来指导最新的市场活动,到店率比历史经验值提升了近20%。

  • 筛选短期内具有家电购买意图的用户,把握销售时机,提高销售额。

    产品标签举例:空调、冰箱、洗衣机、热水器、电视、手机、关注品牌。

    效果数据举例:某家电品牌,通过对目标用户的购买意图预测,来指导家电二次售卖的营销推广活动,ROI为历史值的2-3倍。

  • 根据消费者社会/位置属性等标签,有针对性的对目标用户开展营销活动。

    产品标签举例:购买新房、购买二手房、海外置业、卖房。

    效果数据举例:某房产中介,通过对目标用户的购买意图预测,来指导电话营销,拨打转化率提升了3倍。

  • 挖掘用户的理财、信贷、信用卡等需求,筛选高价值金融人群,帮助银行提升营销ROI。

    产品标签举例:消费水平,办卡意图,逾期风险。

    效果数据举例:某金融机构,通过对目标用户的购买意图预测,指导理财拉新,高价值金融人群的人均申购金额是对照组的2.5倍,而高价值人群的获客成本比对照组低32%。