购买过程始于和结束于消费者以及他们在认识需求、找出解决需求的方法、做出购买决策、处理信息和实施计划时所经历的过程。 虽然这个过程中存在很多变数，但大数据和机器学习显着影响消费者的行为方式以及他们想要和需要购买什么的决定。
在这里，我们探讨为什么机器学习和大数据分析对当代消费者购买之旅如此重要：
1：消费者实时做出决定
真正了解客户的唯一方法是更好地了解他们的真实行为。 您可以通过调查来了解更多信息，基于人口统计数据的概括也很有帮助。 但实际上，当今的企业需要收集有关客户实时行为方式及其如何影响实时决策的最多数据。
近 60% 的高管认为大数据对其业务的成功非常重要，70% 的高管意识到大数据对于保持竞争力至关重要。 许多品牌意识到机器学习的力量，但很少有品牌能够开启释放其潜力的钥匙。 当你了解如何引导顾客根据他们在实时情况下的行为，您可以更好地满足他们的需求并在此过程中提高您的利润。
2：消费者与产品更好匹配
机器学习等技术可以带来非凡的购物体验。 零售商可以利用算法的准确性来确定产品可用性或推荐价格点和数量来接触位于特定区域的特定客户。
PNC 等公司正在使用类似的应用程序，该公司使用学习系统来帮助防止购物者因一系列选择而感到压力。 “决策在一个中心位置进行，使 PNC 能够轻松地在所有渠道中提供一致的客户体验，”PNC 客户管理高级副总裁 John DeMarchis 表示。
PNC 示例只是收集大数据的多种方式之一。 另一种方法是通过自学习模型引导消费者更快地做出更好的决策。 停止口述您认为客户想要什么，而是利用他们与各种资产和团队互动期间获得的信息。 在这种情况下，程序会收到真实的消费者信息，这会导致系统立即刷新其推荐。 这可以通过相关且及时的行动来鼓励适应性强的实时决策，从而改善结果。
消费者在提出要求之前就得到了他们想要的东西
借助大数据，公司能够为客户提供无缝的体验。 过去的行为使企业主可以根据历史预测客户的需求，从而使客户更加满意并更有可能进行购买。
公司收集大量有关客户的数据，从他们过去购买的商品到他们访问的网站，甚至包括他们住在哪里以及他们是否在社交网站上与他们的品牌互动。 这些数据可能看起来势不可挡且无关紧要，但它们使公司能够提供比以往更加个性化的服务。
了解客户在您的网站上停留的时间以及他们点击了哪些链接。 弄清楚是什么触发客户通过社交媒体分享您的内容。 正在取得长足进步的企业是那些利用自动化数据收集和分析技术来收集实时客户数据的企业，以在客户意识到自己想要什么之前检测模式并预测客户的需求。
越来越多的零售商看到了利用购买历史、社交媒体、市场趋势和客户需求等数据源来跟踪消费者购物习惯的好处。 依靠大数据技术可以帮助您更好地了解客户和购买趋势，进而使零售商能够充分利用客户的支出并提高忠诚度。
