如今，公司可以对其用户做同样的事情；他们可以了解自己的特征、需求和行为。从这些数据开始，可以非常确定地预测用户未来的行为。因此，流失率的预测分析适合这种背景。
当然，仅仅拥有海量的数据是不够的。我们必须以尽可能全渠道的方式以最准确的方式收集它们。并非所有数据都是相同的：有些数据比其他数据重要得多：这因企业、品牌而异。
最后，必须以尽可能最好的方式解释这些数据：而要做到这一点——当我们 阿尔及利亚 WhatsApp 数据 真正谈论大数据时——配备人工智能和机器学习工具就变得至关重要。
准确分析决定“留下”的客户的行为，他们通过最多样化的渠道与您的公司积极互动，与研究决定“离开”的客户的行为和特征同样重要。基于这些分析，只有从这里开始，才能制定有效的策略来显着提高保留率并降低流失率。
我们了解这对于任何类型企业的健康发展及其增长都至关重要。对于提供基本服务的公司来说更是如此，这些服务对数百万人的日常生活产生巨大而普遍的影响，例如水、电、天然气、互联网或电话。
正如我们所看到的，拥有最大量的数据并知道如何以有效且实用的方式解释它是基础和必要的。
但是，如果在此基础上不知道如何将用户受众分为不同的群体，将具有尽可能同质和连贯的人口、地理和社会心理特征的个体聚集在一起，那么任何具体行动都不会有效。 。这是为了将您的总体目标细分为许多更小、更具体的目标，以更有针对性、更有效的方式，并采取尽可能量身定制的行动。
出于这个原因，我们更喜欢谈论智能数据（可以定义为根据插入的上下文过滤、选择、变得更重要和更实用的大数据）或深度数据。
出于同样的原因，所有最专注和创新的公司正在迈向的前沿是个性化。因此，要了解每个用户，分析他们的个人特征和行为，并采取一对一的方法来解决。这是真正以客户为导向的业务的转折点，公用事业行业的所有公司都在朝着这个转折点迈进。
如今，这种方法之所以成为可能，要归功于Doxee提供的服务，Doxee 多年来一直在这个方向上与 Enel、Engie、A2A 等巨头进行合作。
了解每一个用户，以不同的方式与每个用户进行沟通和互动，无疑是获得他们的注意力、获得他们的信任、预测他们可能的行为的最佳方法。
简而言之，对数据和行为的个性化分析是预测客户流失（以及流失率）、预测信号的最佳方法；最重要的是，采取行动扭转这一趋势。