预测营销：您需要了解的一切

什么是预测营销？

预测营销是分析客户数据以预测未来行为和偏好的实践。 它依赖人工智能和机器学习，使企业能够制定有针对性的、相关的和个性化的营销策略。

您可以将预测营销视为源自预测智能的可行见解，这是一种使用历史数据和各种统计算法来识别未来结果可能性的技术能力。

正如我们将在本指南中讨论的，预测也可以有不同的形式。 您可以预测哪些客户可能会购买、他们最有可能参与哪个渠道、他们接下来想看到哪些产品等等。

例如，亚马逊、Netflix 等品牌会分析大量数据集，以创建高度针对性的预测，并确定您希望看到哪些产品或内容。 这对他们来说至关重要，因为他们拥有庞大的产品目录，很容易让用户不知所措。

预测营销的 6 个好处

预测营销为寻求改善客户体验、收入和保留率的数据驱动营销人员带来了许多优势。

1. 更高的客户满意度和参与度

正如我们所说，预测营销使用过去的数据来了解现有客户的喜好、需求和需求。 通过分析过去的购买、浏览行为和特定渠道的互动等数据点，预测营销技术可以准确猜测未来可能会吸引他们的内容。

对于顾客来说，这就像走进一家商店，你看到的一切都与你的品味和愿望完美契合。 这种程度的个性化让您感到被理解和重视，同时加深您与品牌的联系。

客户满意度通常会转化为品牌忠诚度，并更有可能与他人分享积极的体验，以及在未来重新参与该品牌。

2. 最佳客户定位、细分和预算分配

许多企业对其目标受众有一个粗略的了解，例如“纽约 20-30 岁的女性”，但这种方法相当宽泛，没有考虑每个客户的偏好和行为的独特差异。

预测营销可以帮助您消除大量猜测，并做出真正的数据驱动决策。

通过深入剖析和理解客户数据，预测算法使企业不仅可以根据购买历史、人口统计和位置等经典特征，还可以根据他们的购买可能性、预计支出、折扣亲和力等来准确定位每个客户。

3.更高的转化率

有针对性的方法使客户更有可能购买，因为他们看到对他们真正重要的消息和产品推荐。

例如，如果有人经常在您的网站上浏览运动装备，预测营销会建议向他们展示有关您最新运动装备的广告、网站内容或电子邮件。

但这不仅仅是相关性。 时机也很关键。 预测营销有助于找出接触客户的最佳时机。 也许有些顾客早上第一件事就是检查电子邮件，而另一些顾客则更有可能在深夜网上购物。 通过使用数据来了解这些习惯，预测营销可确保您的信息在正确的时刻到达客户面前。

4.更智能的折扣活动

如前所述，许多电子商务商店不断推出折扣来吸引顾客购买。 然而，这可能会侵蚀他们的利润率。

预测营销可让您瞄准具有最高意向（即购买可能性较高）的用户，因此您可以按正常价格向这些客户推销产品，而不是浪费您的折扣，因为他们无论如何都可能会购买。 另一方面，预测细分还可以让您定位具有高折扣亲和力的客户。

这两种策略都可以保护您的利润率，并帮助您做出有关折扣的明智营销决策。

5. 更高的收入、AOV 和 LTV

预测营销使您能够培养长期关系并提高收入、平均订单价值 (AOV) 和客户终身价值 (LTV) 等关键指标。

例如，Insider 的人工智能智能推荐系统可以根据每个客户的独特需求和兴趣向他们展示不同的产品。 这意味着您可以利用客户过去的行为数据来确定他们将来希望看到哪些产品。

Insider还有一个自动推荐算法（称为Chef），可以通过测试最热门商品、最畅销商品、基于用户、最高折扣、新品和趋势商品算法来自动检测最佳推荐策略，以获得更好的转化率。

6. 积极的营销策略

传统上，营销往往是做出反应——比如在注意到销量下降后发送优惠券，或者在意识到广告活动没有达到预期目标后改变广告活动。

但预测营销却颠覆了剧本。 预测智能不是等待信号然后做出响应，而是使用数据和分析来预测客户未来想要或需要什么。 这样，你就永远领先一步。

例如，如果预测分析显示某种类型的产品正在变得流行，您可以在趋势达到顶峰之前加大营销力度。 或者，如果数据表明客户可能对您的品牌失去兴趣，您可以在他们开始寻找其他地方之前，通过个性化优惠重新吸引他们。

预测营销如何发挥作用？

准确的数据是预测营销的核心。 你拥有的越多越好。 人工智能和机器学习工具使用不同的算法和预测模型分析这些数据，以预测未来的客户行为和偏好。

该过程将数据科学与营销知识相结合，对客户下一步可能会做什么、他们是否可能购买什么、何时购买或者他们参与特定渠道的可能性进行有根据的猜测。

尽管许多品牌拥有执行此操作所需的数据，但这些数据通常分散在互不相关的系统中，例如分析软件、电子邮件营销平台、忠诚度工具、客户服务解决方案、电子商务平台、社交媒体工具等。 这会产生数据孤岛，阻碍营销人员清楚地了解客户并妨碍准确的预测。

这就是为什么像 Insider 这样的良好客户数据平台 (CDP) 对于做出准确的预测如此重要。 CDP 将不同来源的客户数据统一到一个方便的数据库中。 这意味着它们可以充当存储和分析客户数据的中心枢纽。

此外，我们平台的人工智能意图引擎可以分析这些统一数据，从而准确预测每个客户的购买可能性、参与特定渠道的可能性、折扣亲和力等。

您还可以获得一个专用的预测营销分析仪表板，其中包含各种有用的统计数据和指标，如下所示。

预测营销策略的示例

下面，我们将探讨一些实际示例，说明 Insider 的预测营销功能如何影响工作流程和关键业务指标。

1.个性化产品推荐

正如我们前面提到的，个性化产品推荐是根据客户的独特偏好和过去的行为（例如购买历史和在线浏览模式）为客户量身定制的建议。

它们可以对转化和收入产生巨大影响。 例如，飞利浦利用 Insider 的人工智能产品推荐将其移动转化率提高了 40.1%，并产生了超过 20,000 欧元的增量收入。

另外，通过 Insider，这些建议不仅限于您的网站。 您可以将它们扩展到电子邮件、短信和 WhatsApp 等消息传递渠道，以确保全面一致的体验。

如果您感兴趣，我们将在产品推荐引擎指南中更详细地探讨这个主题。

2. 细分

Insider 的平台提供强大的细分功能，使营销团队能够根据 120 多种属性（包括特征、行为、偏好、人口统计等）创建高度针对性的客户细分。

此外，Insider 的人工智能预测引擎可让您根据未来的预测行为来细分和定位客户，例如：

• 购买的可能性。
• 客户生命周期状态。
• 属性或折扣亲和力。
• 参与特定渠道的可能性。

这些预测受众为更准确的客户定位提供了大量机会。 例如，您可以对以下用户进行细分：

• 购买的可能性很高并且最近刚刚打开您的移动应用程序。
• 具有较高的折扣亲和力并访问过特定产品页面但未购买。
• 在特定渠道上与您的品牌互动的可能性很高，并且对某些产品属性有亲和力。

3. 客户旅程构建与优化

除了产品发现和细分之外，预测营销也非常适合构建相关且一致的客户旅程。

具体来说，两个预测功能可以帮助您精确地传递每条消息 - 次佳频道预测和发送时间优化 (STO)。

次佳渠道预测是为了找出联系每个客户的最佳接触点。 此功能分析可分析过去的行为，并自动使用每个客户最有可能参与的渠道 - 无论是电子邮件、推送通知、短信、WhatsApp 等。

STO分析您的客户何时在不同渠道上最活跃、反应最活跃，并相应地安排您的消息。 例如，如果数据显示客户经常在晚上检查电子邮件，STO 将确保您的电子邮件在该时间到达他们的收件箱。 这增加了您的信息不仅被看到而且被采取行动的机会。

这两个功能确保旅程的每一步不仅在内容上，而且在正确的时间通过正确的渠道进行定制。 它们还可以为您节省大量时间和精力，因为您无需手动对不同通道进行 A/B 测试并发送时间来确定最佳通道。

预测营销的实际应用：3 个现实案例研究

现在您已经了解了预测营销的工作原理以及应用范围，让我们探讨一些现实生活中的例子来展示其力量。 下面的三个公司使用了我们刚刚探讨的不同类型的策略——产品推荐、客户旅程构建和细分。

#1 阿迪达斯

面对 COVID-19 封锁期间在线流量的激增，阿迪达斯寻求更有效地吸引和留住访客。 具体来说，他们希望更好地预测网站访问者希望看到哪些产品，以提高转化率。

这就是为什么他们转向 Insider 的人工智能智能推荐器和类别优化器。 在使用这些工具的短短一个月内，阿迪达斯的平均订单价值 (AOV) 增长了 259%，转化率增长了 13% 。

阿迪达斯成功的另一个关键是他们有针对性的营销活动和个性化优惠券代码的战略使用，从而改善了新客户和回头客的在线购物体验。

例如，使用 Insider 的 Web Suite 可以为不同的客户群体创建不同的优惠券变体，从而导致新用户的 AOV 显着增加，并且回访用户的转化率显着提高。

最后，阿迪达斯利用类别优化器工具优化其移动用户体验，使移动转化率提高了 50.3% 。

要更深入地了解阿迪达斯的方法，请查看完整的案例研究。

#2 贝纳通的统一色彩

面对放弃购物车和需要更多注册等挑战，United Colors of Benetton 求助于 Insider 的人工智能驱动的客户旅程构建器 - Architect。

该工具使他们能够针对不同的用例创建个性化的客户旅程。

例如，为了减少购物车放弃，贝纳通实施了三阶段网络推送通知策略。 这种方法涉及针对将商品留在购物车中的客户，及时提供有关新商品的通知，然后提供个性化消息，如果需要，还提供优惠券代码。 该方法实现了4.8%的转化率，比行业平均水平高出7倍。

在增加新用户注册方面，贝纳通精心设计了网络推送旅程流程，实现了 5.7% 的注册率，这一数字比行业标准高出 10 倍。 这些策略在预测营销的推动下，不仅解决了贝纳通最初的挑战，而且还大幅增加了其增量收入和用户群。

总体而言，Architect 使该品牌能够创建个性化的客户旅程，从而使转化率提高了 7 倍，新客户获取量提高了 10 倍。 您可以在我们的网站上找到完整的案例研究。

#3 皮尔·卡丹

当皮尔卡丹面临客户获取成本不断上升的挑战时，他们转向了 Insider 的预测广告受众 (PAA)。 利用 Insider 的人工智能支持技术，皮尔卡丹能够更有效地细分受众，重点关注用户行为和预测数据。 这种方法使他们能够瞄准那些表现出真正购买意向的客户，从而显着优化他们的广告支出。

结果是显着的。 皮尔卡丹的转化率提高了445 %，广告支出回报率 (ROAS) 提高了 164.83%。

影响更大的是每次获取成本 (CPA) 的降低，下降了 67.95%。 通过利用 Insider 的专业知识和预测技术，皮尔卡丹不仅实现了提高 ROAS 的目标，还大大降低了广告成本，这一结果既令人惊讶又对品牌非常有利。

您可以在完整的案例研究中详细了解他们如何利用 Insider 的预测细分。

使用 Insider 的 AI 驱动的意图引擎准确预测客户行为

Insider 的人工智能驱动的意图引擎、产品推荐和旅程编排功能可帮助您准确预测客户行为并根据他们定制营销策略。

您可以使用我们的企业营销平台来：

• 在每个接触点为所有个人客户打造一致且个性化的体验。
• 将所有客户数据（来自 CRM、CMS、分析工具以及任何其他在线或离线来源）聚合到一处。
• 为所有客户创建统一的 360 度档案，揭示他们的行为、兴趣和首选接触点。
• 从一个地方访问广泛的渠道，包括现场、短信、WhatsApp、电子邮件、网站搜索等等。
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