預測分析營銷是否可靠以及如何從中受益

人工智能已成為當代數字營銷不可分割的一部分。 我們依靠各種工具來自動執行重複性任務、跟踪活動 KPI、與客戶溝通並引入新的潛在客戶。 這些解決方案使我們能夠採用數據驅動的決策方法並改進我們的業務方式。

但是，如果我們只依賴過去時期的數據，我們總是會落後一步。 這就是預測分析營銷的用武之地。它提供的知識使我們能夠防止客戶離開、降低採購成本、提高 CLV，並最終增加收入。

在本文中，我們關注預測分析在數字營銷中的實際應用和可靠性。 因此，請繼續閱讀有關如何在您的戰略中採用該技術的可操作提示。

什麼是預測分析？

預測分析 (PA) 是一種使用人工智能 (AI)、機器學習 (ML) 和統計建模技術來分析過去和現在的數據並識別潛在趨勢的技術。

該技術需要持續不斷的大量數據流才能提供準確的預測。 然而，隨著現代軟件解決方案積累了幾乎無窮無盡的信息供應，預測分析一直在興起並迅速發展。 此外，雲計算的進步加速了其增長，因為它降低了維護、硬件和 IT 人員的成本。

事實上，研究表明，到 2026 年，全球預測分析市場預計將達到 252 億美元，在 2019 年至 2026 年期間的複合年增長率約為 20.8%。

資源

該技術廣泛應用於許多行業，包括但不限於銀行和金融服務、保險、電信和 IT、零售、電子商務、醫​​療保健、製造、政府、國防、能源、運輸和物流等。

PA 允許企業利用其數據資產，除其他外，最大限度地降低投資風險、加速創新、增強安全性、降低成本和提高利潤。

什麼是預測營銷？

與其他行業類似，營銷可以從預測分析中受益匪淺。

現代營銷工具提供源源不斷的信息流，使客戶的數字旅程很容易被跟踪和記錄。

預測分析算法實時觀察客戶的行為，並將其與現有數據關聯以識別模式並讓我們更深入地了解客戶。 此外，結果可能會與來自其他部門（如銷售和客戶服務）的數據進行交叉引用，以深入了解促使客戶進行購買的因素。

利用這些知識，企業可以優化預算、提高績效並提高溝通渠道的投資回報率。

作為全球 15 大預測分析提供商之一，Salesforce 估計，如果在您的營銷策略中始終如一地使用，它可以提高 22.66% 的轉化率，影響所有總訂單的 26.34%，並將收入提高 40.38%。

資源

然而，雖然結果令人印象深刻，但應該考慮到機器學習算法需要時間來訓練和學習。 這意味著該技術的可靠性很大程度上取決於您使用它的時間。 在採用的第一年之後，預測的準確性顯著提高，並繼續逐步提高。

預測分析在營銷中的應用

了解客戶並採用數據驅動的方法是一種可行的策略，可以改善個性化、性能優化和更好的定位。

預測分析在當代營銷中最成功的一些應用是：

社交媒體定位

Facebook 使用預測分析來創建相似的受眾。 有關您的粉絲群的信息是從您的頁面、移動應用程序和像素標籤中提取的。 根據您最好的客戶資料，該算法會識別潛在的可行客戶來展示您的內容。

廣告定位

Google Ads 在付費搜索中使用該技術向最有可能點擊它們的人展示 PPC 廣告。 這家搜索引擎公司是 AI 和 ML 開發領域的領導者之一，其算法不斷發展，隨著時間的推移，其目標定位越來越好。

電子郵件營銷

PA 在電子郵件營銷中的應用很多，可以顯著提高活動的績效。 智能自動化有利於廢棄購物車恢復、滴灌營銷、高級個性化、購買後電子郵件、新到貨通知、庫存電子郵件等。

產品推薦

分析客戶行為使公司能夠做出精確的產品推薦，並成功地向客戶進行交叉銷售和追加銷售。

高級算法會考慮重複購買、購買間隔、季節性變化、行為趨勢和波動等因素。 這使他們能夠準確地預測客戶何時可以購買某種產品以及他們可能感興趣的其他產品。

領先評分

潛在客戶評分是 PA 在數字營銷中的主要應用之一。 市場上有多種工具可讓公司跟踪和分析用戶行為並確定潛在客戶何時準備好轉換。 這使營銷人員能夠在正確的時間以正確的報價接近客戶，並達成交易。

客戶細分

預測分析允許您根據各種特徵對受眾進行細分。 該算法處理您的客戶數據並識別您可能從未註意到的模式。 與溝通渠道上的行為交叉引用，這些信息可以幫助您找出最佳客戶，改善您的買家角色，更好地定位他們，並最終獲得更多銷售。

轉化歸因建模

利用現代 PA，營銷人員能夠使用來自其全渠道策略的數據來構建準確的歸因模型。 這使他們能夠在其渠道之間分配轉化功勞並監控績效。 使用這些信息，他們可以提高效率並優化營銷活動的投資回報率。

客戶流失預防

流失率或客戶流失率是基於訂閱的業務的重要指標，因為如果無人看管，它可能會阻礙增長。 通過分析客戶行為，您可以識別和監控表明客戶即將離開的跡象。 利用這些信息，您可以更好地滿足客戶的需求並採取行動讓他們留在身邊。

經濟實惠的解決方案

機器學習和人工智能的進步使預測營銷民主化，並使中小型企業可以使用它，而不僅僅是財力雄厚的公司。

我們列出的應用程序幾乎沒有窮盡預測分析在營銷中的好處，但它們突出了當今一些最常用的工具類型。

PA 解決方案提供便利性和可靠性，並且隨著技術的發展，它可能會為更多機會打開大門。

預測分析營銷技巧

對於那些不熟悉預測分析營銷的人，我們列出了一些實用技巧，可以幫助您加快技術進步。

• 對結果有耐心。 如前所述，預測分析需要大量數據才能提供準確的結果。 他們處理的信息越多，機器學習算法學習得越好，他們的預測就越直觀和精確。 這意味著獲得完全可靠的結果可能需要比您希望的更長的時間。 然而，等待應該是值得的。
• 聘請訓練有素的數據專家。 數據管理不是你可以在一夜之間學會的東西，如果你想充分利用你的工具，你應該與訓練有素的專家合作。 他們將知道如何清理、處理和分析數據。

資源

• 投資靈活的解決方案。 雖然開箱即用的解決方案可能看起來很誘人，但它們可能無法提供預期的結果。 由於任何一種方式的投資都很大，因此請考慮選擇一種靈活的解決方案，以滿足您的需求。
• 考慮全渠道集成。 在構建預測模型時，請確保整合來自不同渠道的數據。 此外，如前所述，您還應該考慮將其他部門的數據相加，例如客戶服務、銷售、財務等。這將使結果更具相關性，並可能提供意想不到的有價值的見解。
• 定期更新您的模型。 PA 的最大好處可能是它允許您實時監控市場和行為變化。 這意味著，如果您定期更新模型，您可以測試策略並以最佳方式快速響應變化。

此外，這將使您比僅根據過去時期的歷史數據制定策略的競爭對手更具優勢。

• 平衡個性化和隱私。 PA 僅依賴於客戶數據，若要收集這些數據，您應徵得知情同意。 雖然人們可能像公司一樣享受個性化的優勢，但他們重視他們的個人空間，並希望你也尊重它。

然而，所謂的個性化和隱私悖論並不是沒有解決方案的僵局。 如果您採用透明的方法，只收集您需要的信息，並專注於網絡安全，您和您的客戶都會感到滿意。

底線

隨著人工智能、機器學習和雲計算的發展，預測分析取得了巨大的增長，預計未來幾年將進一步發展。 該技術使我們能夠依賴數據而不是假設，並在競爭激烈的市場中建立彈性，從而極大地受益於營銷。

精通技術的營銷人員利用智能解決方案並尋找最新的創新，更有機會超越競爭對手並提高收入。 此外，在贏得客戶的心之戰中，了解客戶、了解客戶需求、響應客戶行為的公司勢必領先一步。