如何利用 Google Gemini 从零开始制定客户营销策略

总共，Gemini 为 150 位客户创建了样本数据。 如何利用 Google Gemini 从零开始制定客 以下是其中 8 位客户的样本数据。

让我们深入研究客户支持成本

通过分析支持成本，您可以了解到很多信息。支持成本高的客户容易流失。而如果供应商的支持成本高于其带来的收入，那么客户就是糟糕的交易，需要改进。 

这就是为什么我的第一个问题就是问 Gemini，这 150 个客户中，有多少客户的支持成本高于收入。幸运的是，没有一个客户支持成本高于收入， 尼日利亚电话号码数据 这真是个好消息。接下来，我想知道在我们创建的两年数据中，哪些客户的支持成本最高。 

请注意，每年都是同一家公司拥有最高的支持成本，这可能是我们的客户数据异常、误解的提示，或者可能是相关客户存在更大问题的征兆。

对于那些支持成本让我们吃不消的客户，我该说什么呢？

由于 Gemini 是一个生成式人工智能平台，它完全有能力收集数据、进行分析并撰写相关的沟通内容。因此，我请 Gemini 起草一封电子邮件，发送给支持成本高的客户，为他们提供资源以提供帮助。

Gemini 的初稿在电子邮件中提到了高昂的支持成本， 未针对 SEO 进行优化的站点地图 我要求其改正，因为告诉客户“你们在客户支持方面花费了我们太多钱！”是不明智的。

第二稿更接近我想要的效果

让我们找到这些客户流失风险并解决它们

我要求 Gemini 从数据中找出五位最有可能流失的客户。它指出，它能够推测哪些客户的风险最高，但其他数据（例如历史流失率）将有助于更准确地识别风险。 

以下是该公司认定为存在流失风险的五个客户的样本及其原因。

识别客户流失风险只是成功的一半（甚至更少）。因此，我请Gemini帮我制定了针对这些客户的留存策略。 

每个从事客户营销的人都想知道哪些客户是“最佳客户”。但定义“最佳客户”却涉及很多因素。不出所料，当我提出数据集中哪些客户是“最佳”客户以及原因时，Gemini 提醒我，我们处理的是一个相对简单的数据集。 

它表示，如果它掌握以下信息，它就能更好地回答这个问题：

• 客户满意度评级。
• 产品使用模式。
• 客户流失历史。
• 已提出推荐。

尽管如此，Gemini 还是根据我们掌握的客户生命周期价值 (CLTV)、支持成本和产品参与度数据，尝试识别最佳客户。 

我从这次练习中学到了什么

Gemini 和其他 genAI 应用程序的自然语言能力正在不断提升。我不需要创建复杂的提示，也不需要让 Gemini 扮演任何角色。我只需要让它按照我的意愿去做就行了。 

然而，Gemini 不仅提供答案， 数据库到数据 还添加了有用的建议，例如为我们的数据集提供有用的附加数据，或有关策略的建议。 

我发现Gemini在这次练习中扮演的角色既是模拟器，又是导师。我们使用的是虚构的数据，虽然练习是虚构的，但它也非常真实。这些数据可能是真实的客户数据，其结果和建议很可能也成立。即使是模拟，它也成为了一次很棒的思维练习。 

Gemini 提供的建议和改进领域，就像与一位经验丰富的导师合作一样。Gemini 在很多情况下都是对的。我没有添加客户满意度评分或推荐量等数据，也没有尝试添加客户获取成本。在这种情况下，经验丰富的营销人员可能会提供这种反馈。