作为数字时代的营销人员，我们始终需要及时了解技术，商业智能和分析领域的最新进展。您需要在数字营销活动的帮助下找到更好的方法来优化受众目标。预测分析告诉您如何对您的数字营销策略进行强化。事实上，预测分析将使这种营销策略成为可能。
想了解如何为您的营销活动增添动力？我们将探讨预测分析在数字营销中的应用。您将了解预测分析是什么以及您可以使用它做什么。最重要的是，您将了解为什么需要使用这些数据以及2019年以后的未来预测。
什么是营销预测分析？
Predictive Analytics是分析的一个分支，需要使用大数据和统计算法以及机器学习技术，以便根据可用的历史数据确定未来的结果可能性”。如果您参考Salesforce的解释：“预测性营销依靠数据科学来制定营销决策的准确预测，并制定最有可能在未来取得成功的营销策略。”简而言之，它涉及任何分析活动，利用现有客户数据对潜在客户的未来活动做出明智的假设。
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预测分析对企业的意义
到目前为止，您可能已经意识到数字营销中的预测分析可以帮助您充分利用您可能已经存在于某个地方的现有历史数据。想知道有多少营销人员已经在使用它来发展业务？根据Salesforce进行的一项研究，91％的专业营销人员已经完全致力于或正在实施预测营销以获得更好的结果。
这就是为什么企业使用预测分析来获得比以往更好的营销效果的原因。
1.准确预测客户行为
毋庸置疑，客户行为是营销环境的主要焦点。您越了解您的客户，例如，他们访问的时间，他们想要什么以及何时需要，他们就越容易通过各种营销渠道与之联系。例如，预测分析还有助于确定人们在社交媒体渠道上展示的参与率，这可以进一步帮助营销人员规划节省时间的社交媒体策略。而不仅只是节省时间，记住要保证数据的安全。
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2.优化生成和销售付出
不合格的潜在客户通常最终会耗费公司大量的时间和金钱。在预测分析的帮助下，您可以设计一种算法，通过根据采取行动的可能性对已知潜在客户进行优先排序来确定潜在客户的资格。您可以从中获取见解，以帮助您的销售团队专注于并培养忠实的客户群。
3.个性化消息
如果您一直在线与商业互动，您已经知道个性化比以往任何时候都更重要。预测分析是大多数企业缺失的环节。
它可以帮助实现即时自动受众细分，以提供高度个性化的消息传递，这意味着当您尝试交叉销售，向上销售或推荐其他产品时，您可以更好地定位特定细分受众群，群组或个人。你可以猜到，可能性几乎是无穷无尽的。
4.为市场带来更好的产品或服务
您可能已经知道，在根据客户行为数据激励和指导您的业务决策时，数据可视化有多么宝贵。但是，您可以信任哪些数据来源来做出有关改进现有产品和服务范围的业务决策。
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各种预测模型及其应用
在本节中，我们将介绍五种最常用的预测建模技术。它们可分为三大类：
- 智能建议
- 倾向模型
- 分段模型
类别＃1：智能建议
技术＃1：建议过滤
如果您想在销售点创造增加收入的机会，请尝试使用此模型。这类似于问自己，作为企业主，一个关键问题：“这个客户存在什么样的追加销售或交叉销售机会？”亚马逊通过向客户展示每个“推荐产品”列表来运营其业务。产品页面。
类别＃2：倾向模型
技术＃2：钱包份额估算
此模型指的是客户可以为购买解决方案分配多少预算。毋庸置疑，钱包份额越高，成功加售或交叉销售的可能性就越小。
技术＃3：流失的可能性
对于销售会员资格或订阅的公司而言，流失率可能是一个主要问题。但是，如果您可以准确预测潜在客户转换为新客户的可能性，例如，您可以准确地预测他们取消订阅的可能性。
类别＃3：分段模型
技术＃4：行为聚类
例如，当您将行为数据与人口统计数据结合使用时，它可以帮助您的数字营销团队获得有价值的见解，从而改善转化次数，并准确预测其营销活动的结果。
技术＃5：基于产品的聚类
与行为群集一样，基于产品的群集可以帮助您识别可能从同一产品类别购买商品的客户。使用此模型不仅可以改善您的销售数据，还可以预测客户帐户的整体周期价值。
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在数字营销中实施预测分析
想要获得预测分析对营销的好处吗？这也是你如何做到的。
1.定义明确的目标
制定SMART目标 - 即“具体”，高度“可衡量”，非常适合您或“可实现”，接近现实或“现实”，以及“有时限”。
2.识别和量化顶级信息渠道
你问过自己以下问题吗？
- 我最重要的数据来源是什么？
- 如何最好地集成多个数据通道以启动分析引擎？
- 如何清理数据的工作量？
- 我将使用什么样的数据格式？
- 我已准备好了多少历史数据？
3.始终小规模
请记住，您刚刚开始尝试基本的预测分析模型，以便更好地了解挑战，并判断它们提供的结果是否足够可靠。
4.重新校准和放大
此步骤可确保您获得的结果随着时间的推移变得更加准确和更好。准确性将帮助您扩展。技术可以帮助您扩展其他三种方式。
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5.将Predictive Analytics与数字营销相结合
利用专为数字营销人员构建的复杂预测分析工具，并提供直观的建模功能。预测分析可以帮助数字营销人员克服一些挑战。例如，在社交媒体影响者营销中，为他们的商业利基定位质量影响者或微观影响者是相当令人生畏的，预测工具有助于揭示复杂社交媒体的关联并帮助获取正确的信息。此外，在社交媒体渠道中加入预测分析软件可以提供有关用户在线行为方式以及他们的偏好的各种见解。这可以帮助营销人员预测用户未来营销活动的行为。
6.改善客户参与度
了解用户如何与您的数字资产（如网页）或各种设备上的广告进行互动和互动，了解时间，CTA和内容格式。
7.使用Predictive Analytics衡量数字营销投资回报率
预测分析模型可以跟踪和捕获用户数据，为整个销售渠道中的每个接触点分配权重，并最终计算ROI。有些人预测，即使Reddit也可能成为市场营销的下一个重点。
8.使用行为数据创建准确的客户角色
通过准确定义角色，营销人员可以通过正确的营销渠道吸引合适的客户，从而实现更高的转化率。
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数字营销中预测分析的未来
我们已经看到人工智能（人工智能）驱动的营销工具（如内容策展人，聊天机器人和动态定价模型等）的供应量激增。在2019年及以后，我们将看到用于数字营销的预测分析的快速发展。在这方面，以下一些未来前景似乎非常有吸引力。
1.自然语言处理（NLP）
在数字技术的范围内一旦准确检测情感和意图等功能，营销人员就能够更好地将其用于客户定位和销售。
2.内存分析和大数据
随着大量实时数据的并行处理变得比以往任何时候都更高效，营销人员将能够发现数据，发现统计相关性并实现前所未有的倾向建模。
3.机器学习与行为科学
数字营销人员已经开始使用机器学习算法来更好地理解用户行为。通过游戏化等各种参与技术，他们将能够优化细分并应用归因建模，从而显着提高数字营销活动的实时结果。
4.物联网（物联网）
我们周围的每台设备都会发出数据，很快，数字营销人员就能够实时捕获客户行为数据。
5.电子邮件营销
电子邮件营销工具将依靠预测分析在每个订户定制的特定时间发送电子邮件，以获得更高的开放率。
6.内部销售和潜在客户管理系统
通过预测分析，可以更轻松地标记更有可能转化为买方的潜在客户。
7.客户支持
如果您只希望一小部分用户通过他们的查询或问题与您的支持部门联系，那么预测分析就可以解决问题。
关于数字营销中预测分析的最终思考
随着科技领域的快速发展，真正拥有成功动力的公司将让他们的数字营销团队使用最新的工具来做出更明智的决策。这就是预测分析将如何产生一种新的范例 -“数字营销2.0”。尽管如此，获得高质量的数据对于获得及时准确的商业智能至关重要。