今天的技术使我们能够非常

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变量 预测每或一些欧洲国家的 。 在能源领域，它被广泛使用。资回报，并从中分析广告效果的增长情况。随后，根据从模型获得的效率曲线开发数学优化模型，并将其反映在一个工具中，该工具允许实时模拟不同动作的结果，并提供效率最大化的最佳组合。 有什么限制？ 数学是科学，而不是占星学，因此它只能预测未来事件，前提是这些事件之前已经发生并被正确建模。这就是为什么拥有重要且持续的历史记录至关重要，指标越多越好，因为我们只能根据过去实施的行动来预测未来。

预测系统将无法准确预测我们使用以前没有使用过的杠杆、行动或 喀麦隆电话号码列表 手段的场合。 然而，轻松地通过低成本但高影响力的 测试来补充预测指标系统，这使我们即使在没有伟大历史的情况下也能得出相关结论。 简而言之，我们决不能忽视这样一个事实：客户行为并不是一门精确的科学，我们无法对人进行建模。预测工具应该被用来帮助我们确定活动的优先顺序和预测结果，而不是作为保证成功的一成不变的法则，或者作为不可避免的决策的盾牌，而这些决策最终仍然是公司、人员的责任。



关键绩效指标投资回报率 盈利措施 了解我的情况和地点很有用，但组织需要“秘诀”或至少是部署最有利可图的体验的线索。 进入大数据分析时代，公司已经意识到，在利用与世界共享的大量信息之前，他们必须充分利用已经存储的有关客户的信息。 是时候将客户体验变量添加到倾向模型和实时客户管理工具中了。大多数公司已经在衡量 、 和其他 指标来进行诊断、将自己与所在行业进行比较并设定目标。最重要的是，现在是计算客户体验计划的投资回报率（包括衡量）的时候了。