预测分析营销是否可靠以及如何从中受益

人工智能已成为当代数字营销不可分割的一部分。 我们依靠各种工具来自动执行重复性任务、跟踪活动 KPI、与客户沟通并引入新的潜在客户。 这些解决方案使我们能够采用数据驱动的决策方法并改进我们的业务方式。

但是，如果我们只依赖过去时期的数据，我们总是会落后一步。 这就是预测分析营销的用武之地。它提供的知识使我们能够防止客户离开、降低采购成本、提高 CLV，并最终增加收入。

在本文中，我们关注预测分析在数字营销中的实际应用和可靠性。 因此，请继续阅读有关如何在您的战略中采用该技术的可操作提示。

什么是预测分析？

预测分析 (PA) 是一种使用人工智能 (AI)、机器学习 (ML) 和统计建模技术来分析过去和现在的数据并识别潜在趋势的技术。

该技术需要持续不断的大量数据流才能提供准确的预测。 然而，随着现代软件解决方案积累了几乎无穷无尽的信息供应，预测分析一直在兴起并迅速发展。 此外，云计算的进步加速了其增长，因为它降低了维护、硬件和 IT 人员的成本。

事实上，研究表明，到 2026 年，全球预测分析市场预计将达到 252 亿美元，在 2019 年至 2026 年期间的复合年增长率约为 20.8%。

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该技术广泛应用于许多行业，包括但不限于银行和金融服务、保险、电信和 IT、零售、电子商务、医疗保健、制造、政府、国防、能源、运输和物流等。

PA 允许企业利用其数据资产，除其他外，最大限度地降低投资风险、加速创新、增强安全性、降低成本和提高利润。

什么是预测营销？

与其他行业类似，营销可以从预测分析中受益匪浅。

现代营销工具提供源源不断的信息流，使客户的数字旅程很容易被跟踪和记录。

预测分析算法实时观察客户的行为，并将其与现有数据关联以识别模式并让我们更深入地了解客户。 此外，结果可能会与来自其他部门（如销售和客户服务）的数据进行交叉引用，以深入了解促使客户进行购买的因素。

利用这些知识，企业可以优化预算​​、提高绩效并提高沟通渠道的投资回报率。

作为全球排名前 15 位的预测分析提供商之一，Salesforce 估计，如果在您的营销策略中始终如一地使用，它可以提高 22.66% 的转化率，影响所有总订单的 26.34%，并将收入提高 40.38%。

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然而，虽然结果令人印象深刻，但应该考虑到机器学习算法需要时间来训练和学习。 这意味着该技术的可靠性很大程度上取决于您使用它的时间。 在采用的第一年之后，预测的准确性显着提高，并继续逐步提高。

预测分析在营销中的应用

了解客户并采用数据驱动的方法是一种可行的策略，可以改善个性化、性能优化和更好的定位。

预测分析在当代营销中最成功的一些应用是：

社交媒体定位

Facebook 使用预测分析来创建相似的受众。 有关您的粉丝群的信息是从您的页面、移动应用程序和像素标签中提取的。 根据您最好的客户资料，该算法会识别潜在的可行客户来展示您的内容。

广告定位

Google Ads 在付费搜索中使用该技术向最有可能点击它们的人展示 PPC 广告。 这家搜索引擎公司是 AI 和 ML 开发领域的领导者之一，其算法不断发展，随着时间的推移，其目标定位越来越好。

电子邮件营销

PA 在电子邮件营销中的应用很多，可以显着提高活动的绩效。 智能自动化有利于废弃购物车恢复、滴灌营销、高级个性化、购买后电子邮件、新到货通知、库存电子邮件等。

产品推荐

分析客户行为使公司能够做出精确的产品推荐，并成功地向客户进行交叉销售和追加销售。

高级算法会考虑重复购买、购买间隔、季节性变化、行为趋势和波动等因素。 这使他们能够准确地预测客户何时可以购买某种产品以及他们可能感兴趣的其他产品。

领先评分

潜在客户评分是 PA 在数字营销中的主要应用之一。 市场上有多种工具可让公司跟踪和分析用户行为并确定潜在客户何时准备好转换。 这使营销人员能够在正确的时间以正确的报价接近客户，并达成交易。

客户细分

预测分析允许您根据各种特征对受众进行细分。 该算法处理您的客户数据并识别您可能从未注意到的模式。 与沟通渠道上的行为交叉引用，这些信息可以帮助您找出最佳客户，改善您的买家角色，更好地定位他们，并最终获得更多销售。

转化归因建模

利用现代 PA，营销人员能够使用来自其全渠道策略的数据来构建准确的归因模型。 这使他们能够在其渠道之间分配转化功劳并监控绩效。 使用这些信息，他们可以提高效率并优化营销活动的投资回报率。

客户流失预防

流失率或客户流失率是基于订阅的业务的重要指标，因为如果无人看管，它可能会阻碍增长。 通过分析客户行为，您可以识别和监控表明客户即将离开的迹象。 利用这些信息，您可以更好地满足客户的需求并采取行动让他们留在身边。

经济实惠的解决方案

机器学习和人工智能的进步使预测营销民主化，并使中小型企业可以使用它，而不仅仅是财力雄厚的公司。

我们列出的应用程序几乎没有穷尽预测分析在营销中的好处，但它们突出了当今一些最常用的工具类型。

PA 解决方案提供便利性和可靠性，并且随着技术的发展，它可能会为更多机会打开大门。

预测分析营销技巧

对于那些不熟悉预测分析营销的人，我们列出了一些实用技巧，可以帮助您加快技术进步。

• 对结果有耐心。 如前所述，预测分析需要大量数据才能提供准确的结果。 他们处理的信息越多，机器学习算法学习得越好，他们的预测就越直观和精确。 这意味着获得完全可靠的结果可能需要比您希望的更长的时间。 然而，等待应该是值得的。
• 聘请训练有素的数据专家。 数据管理不是你可以在一夜之间学会的东西，如果你想充分利用你的工具，你应该与训练有素的专家合作。 他们将知道如何清理、处理和分析数据。

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• 投资灵活的解决方案。 虽然开箱即用的解决方案可能看起来很诱人，但它们可能无法提供预期的结果。 由于任何一种方式的投资都很大，因此请考虑选择一种灵活的解决方案，以满足您的需求。
• 考虑全渠道集成。 在构建预测模型时，请确保整合来自不同渠道的数据。 此外，如前所述，您还应该考虑将其他部门的数据相加，例如客户服务、销售、财务等。这将使结果更具相关性，并可能提供意想不到的有价值的见解。
• 定期更新您的模型。 PA 的最大好处可能是它允许您实时监控市场和行为变化。 这意味着，如果您定期更新模型，您可以测试策略并以最佳方式快速响应变化。

此外，这将使您比仅根据过去时期的历史数据制定策略的竞争对手更具优势。

• 平衡个性化和隐私。 PA 仅依赖于客户数据，若要收集这些数据，您应征得知情同意。 虽然人们可能像公司一样享受个性化的优势，但他们重视他们的个人空间，并希望你也尊重它。

然而，所谓的个性化和隐私悖论并不是没有解决方案的僵局。 如果您采用透明的方法，只收集您需要的信息，并专注于网络安全，您和您的客户都会感到满意。

底线

随着人工智能、机器学习和云计算的发展，预测分析出现了巨大的增长，预计在未来几年内将进一步发展。 该技术使我们能够依赖数据而不是假设，并在竞争激烈的市场中建立弹性，从而极大地受益于营销。

精通技术的营销人员利用智能解决方案并寻找最新的创新，更有机会超越竞争对手并提高收入。 此外，在赢得客户的心之战中，了解客户、了解客户需求、响应客户行为的公司势必领先一步。