如何使用预测分析进行更好的营销

预测分析并不可怕，不会令人困惑，也不会取代您的工作。 它是一款强大的工具，可帮助您取得显着改善的结果。

不确定性阻碍了业务。 这让投资更难，准备更难，更难知道要关注什么。

当然，这是人类状况的一部分。 如果我们知道未来，事情会更容易，对吧？ 至少对于商业而言。

虽然 AI 还不能告诉我们未来，但算法足够聪明，可以做出预测。 这些预测可能并不完美，但它们至少消除了业务中的一些不确定性。 只要将我们的预测准确度提高 10% 或 20%，每年就可以带来数百万至数千万的额外收入。

对于营销人员而言，预测分析可以改变游戏规则。 它可以为我们提供线索，让我们从最初的广告印象开始就投资于哪些客户和潜在客户。 它可以告诉我们如何更准确地找到客户，如何找到更好的客户。

简而言之，它可以震撼您的营销。[以下是几种方法：

预测分析让您的潜在客户按照他们的节奏在销售漏斗中移动

作为营销人员，我们的核心工作之一是培养潜在客户——让全新的潜在客户通过销售漏斗的各个阶段（也称为“买家之旅”），直到他们成为客户。

我们通过发送适时的内容，通过个性化某些内容，通过诱使他们朝着我们的目标迈出一小步来做到这一点。 这些通常被称为“微转换”——下载的白皮书。 使用的在线计算器。 安排了演示。

你们中的大多数人都非常熟悉这个过程。 毕竟这是你的工作。

嗯，预测分析可以让你外包一些工作。 通过分析数万（甚至数百万）的潜在客户行为，它可以估计每个潜在客户何时最有可能完成这些微小的微转换之一。

换句话说，它比你更有效地让人们通过销售渠道。

不要让这种能力让您担心失去工作——您还有很多工作要做。 但是，就像在您的邮件列表（例如 gmial.com 到 gmail.com）中手动重新格式化拼写错误不是很好地利用您的时间一样，对每个潜在客户进行评估也不是很好地利用您的时间，因为他们通过销售漏斗。

只为 100 个潜在客户做这件事可能会占用你一整天的时间。 所以我们让预测分析的算法来做。 当你去确保你的团队成员工作良好（例如），并去确保 IT 了解你的新应用程序的需求，以及......。 你明白了。 当你去的时候做你剩下的工作。

预测需求

通过利用混合的数据源（过去的销售、当前的经济状况、媒体报道、社交媒体活动等），算法可以对哪些产品何时会有需求做出有根据的猜测。

营销人员可以使用这两种方式：

• 提升已经在工作的东西。

如果系统预测蓝色毛绒拖鞋的销量会大幅上升（例如），营销人员可以生成内容和广告来推销拖鞋。 他们可以将产品在正确的时间放置在正确的位置以捕捉需求。

• 响应库存问题。

如果预测对毛绒拖鞋有需求，但没有足够的库存来满足订单，则营销人员有一些选择。 他们可以提高这些拖鞋的价格，从而从他们现有的库存中获得更高的利润。 或者，他们可以让最好的客户有机会先购买这些毛绒拖鞋。

这只是提前了解需求可以帮助营销人员更好地完成工作的两种方式。 可以把它想象成需求生成的天气预报。

寻找相似买家

如果你做过广告，你就会知道相似受众的概念。 这些人目前不是客户或潜在客户，但他们符合您最佳客户的许多特征。

通过选择最佳客户的正确属性，您可以要求广告平台（例如 Facebook）寻找符合您参数的人，然后向他们展示您的广告。

诀窍是选择正确的参数。 基本的人口统计数据可能不足以定义会为您的广告疯狂的受众。

这就是预测分析的用武之地。通过分析成百上千的最佳客户属性，预测分析系统可以创建比人类有时间定义的任何内容都更详细的配置文件。

因此，该算法可以选择向哪些相似的受众投放广告。 它还可能负责创建您将向这个 AI 选择的组展示的广告。 它甚至可以为您个性化这些广告。

请记住——一旦预测分析算法知道如何挑选受众、制作广告并对其进行个性化设置，它就可以以计算机速度放大这些工作。 它处理任何其他数据的速度相同。 这比我们人类工作的点击……键入……点击……双击速度要快得多。

想要证明这有多好吗？ 得益于预测分析，一家哈雷戴维森经销商在三个月内将其领先优势增加了 2,930%。 这些线索中有一半来自经销商之前从未考虑过接触的相似受众。 但是人工智能知道在哪里可以找到它们。

提供最优惠的价格

我们中的一些人不会非常喜欢这种策略。 它有一种鬼鬼祟祟的味道，甚至有点低俗。 但是，唉——它起作用了。

因为算法非常了解我们，以及我们如何回应我们正在搜索的广告、优惠和产品，所以它们知道我们会回应不同的价格点。 因此，他们可以为不同的客户提供不同的价格。

如果这让你觉得不公平，我明白了。 我们中的一些人也对这种方法有点冷淡。 但营销人员实际上已经这样做了至少十年； 他们只是在更简单的层面上做这件事。 目录公司过去常常为不同邮政编码的人打印不同的价格。 最近，航空公司和旅游网站完善了这项技术。

它是这样运作的：如果你住在一个超高收入的邮政编码区，一个特定的圣诞花环的价格可能是 175 美元。 如果您住在收入较低的邮政编码区，则花圈价格为 125 美元。

当然，这会削减公司的利润。 但如果他们以更低的价格仍然做得足够好，那就是胜利。 他们也从销售中获益。 一旦您成为客户，他们就可以更准确、更成功地向您推销产品。

对于很多公司来说，即使他们在第一笔订单上损失了一点，他们有足够完善的营销系统，可以在你再次购买时弥补损失。

创建更精细的客户角色

这种策略类似于分段，但它更像是分段 10.0。 您将根据您获得的每个数据点对您的客户和潜在客户进行细分——好吧，您不会那样做，预测分析算法会那样做。

当人类营销人员创建角色时，我们往往不得不坚持使用 3-5 个关键角色。 为每个微小的实例创建一个角色实在是太费工夫和时间了。 当然，我们会尽力而为，但在某些时候，您必须回家睡觉，并且必须解决工作中的其他要求。

所以你选择了构成最大收入的角色，你构建了内容和买家的旅程，尽可能满足他们的需求，你称之为足够好。

那真是太好了。 这比一视同仁要好得多，这是肯定的。 这种级别的细分和人物角色很有效——只要区别对待这些群体，你就会多获得 50-300% 的结果。

但与 AI 驱动的预测分析程序所能做的相比，这简直是儿戏。 AI 可以处理数据的每个元素——TB 和 PB 级的数据——以找到不同角色类型的“集群”。 它将看到客户和潜在客户之间的相似性，除非我们有比我们更多的时间和注意力，否则人类是看不到的。

然后，人工智能可以在他们最有可能响应的时候，通过他们喜欢的渠道，用他们最喜欢的内容来满足这些集群的需求。

结果？ 显着增加的潜在客户数量、更好的潜在客户以及更快地通过销售渠道的潜在客户。

结论

我们仅仅触及了预测分析可以为营销人员做些什么的皮毛。 这篇文章可以很容易地扩展成一本书。

但是我们已经涵盖了足够多的内容来向您展示什么是可能的。 希望足以证明预测分析不会抢走您的工作。

只需将人工智能和预测分析视为计算机 2.0。 它们是管理您的企业每小时积累的海量数据的强大工具。

预测分析和人工智能只是比电子表格更好的工具，甚至是好的 CRM 和内容管理系统。 将那些旧系统想象成一把铲子，甚至可能是一把铁锹。 人工智能和预测分析更像是挖掘机和采矿设备。

营销人员现在可以玩大玩具了。