传统的 数据分析 这些工 使用行为分析来增 具只能告知公司客户流失情况。这些工具最多只能根据典型的客户痛点提供见解，例如改进入职流程或更频繁地联系客户。不幸的是，它们无法预测客户在流失之前准备放弃一家企业而转向另一家企业的迹象。这就是 主动保留 通过分析预测行为。
分析行为模式有助于企业领导者更好地了解客户与产品和服务的历史互动，并将其与当前行为联系起来。这些信息有助于公司领导者更准确地预测客户的意图。
算法支持 使领导者 使用行为分析来增 能够利用客户行为数据来推断预测。当通过先进的算法分析这些预测（例如行为相似性）时， 机器学习 技术，它们变得更加准确。使用机器学习和算法支持数据来明确解释信息的领导者更有可能培养出满意的客户。
六组预测行 使用行为分析来增 为数据可以帮助企业领导者预防不良的客户结果并更准确地引导走向积极的结果。
依赖关系
这些信息可帮助领导者确定 以色列手机号码数据 主动的客户方法，例如发送电子邮件的价值。
聚类： 这些数据发现客户和同类群体行为之间的关系，例如购买决策和生活方式。
相似之处： 这些细节突出了相对路径 优化电子邮件营销活动 和模式，因此领导者可以识别和重复有效的方法并避免无效的方法。
匹配： 此技术阐明依赖关系以了解特定操作的后果。
流程： 这些信息可帮助公司发现最佳的干预方法，以防止不良后果并培养更有利的后果。
中心性
这些数据让领导者了解哪些行为与更 性 线数据库 能分 有效地利用资源最相关，从而带来更好的结果。
虽然两条看似不相关的信息在传统分析工具中似乎毫无关联，但行为分析却能让领导者迅速建立起这些联系。该技术创建了简单的应用程序，领导者和非专业人士都可以利用这些应用程序来发挥自己的优势，阐明潜在的互动优势和风险，从而提高客户保留率和拓展率。