什么是预测分析及其在制胜营销策略中的作用
已发表: 2022-11-08预测分析通常用于管理供应链和业务运营以及分析消费者行为。 根据 Statista.com 的数据，预测分析的价值在 2020 年将保持在 52.9 亿美元，预计到 2028 年将增长到 415.2 亿美元。
但它是什么？ 它如何对您的业务和营销策略产生积极影响？ 让我们来了解一下。
什么是预测分析？
预测分析是一种商业分析形式，它使用统计数据或机器学习来预测某事的结果。 这可以是从消费者意图和客户终身价值到销售趋势的任何东西。
与其他类型的业务分析相比，预测分析关注可能发生的事情，而描述性分析关注已经发生的事情 发生了。 规范性分析根据其他两种分析来寻找答案，以确定应该发生的事情——根据已经发生的事情和可能发生的事情。
预测分析可用于：
- 预测未来的客户流失率。
- 准确预测未来的销售预测。
- 使企业能够订购最佳数量的库存以满足客户需求。
- 计算客户的生命周期价值 (CLV)。
- 预测客户未来可能购买的产品。
- 防止物流或仓库设备故障。
什么是预测分析方法？
利用预测建模、深度学习算法、机器学习和数据挖掘等统计技术，利用当前和/或历史数据，预测分析可以预测未来可能发生的事件。
其他类型的预测分析技术包括：
- 数据仓库（例如 SQL 分析数据块）构成了大型数据挖掘项目的基础。
- 数据聚类使用机器学习根据相似性将对象分组，例如基于过去参与度的受众细分。
- 分类是一种预测技术，涉及计算项目属于特定类别的概率。
- 逻辑回归发现输入和输出之间的相关性。
- 决策树是有监督的学习算法，用于根据变量集确定行动过程和与每个相关的概率。
- 神经机器翻译网络 通常通过输入和输出节点用于数据分类目的。
- 时间序列分析是一种用于分析时间序列数据的技术，例如一段时间内的变化。
什么是预测分析示例？
预测分析的一个很好的用例是在电子商务领域——特别是产品推荐。 智能算法根据消费者之前购买的商品和其他背景原因为消费者创建准确的预测。
这些算法在实践中的一个例子涉及查看购买和审查消费者的历史记录，并根据类似的用户数据推荐产品。 用户之前购买的任何产品都将被忽略。
寻求提高客户参与度和转化率的品牌通常会从推荐引擎中获得很好的结果。 如果做得好，这种预测分析营销策略会鼓励追加销售和交叉销售，建立品牌忠诚度，并确保客户获得更多回报。
预测分析在营销中的作用
个性化体验
预测分析构成了赢得营销策略的支柱。 这是因为以正确的方式使用数据可以实现个性化的客户体验并推动销售。 在营销中，需求预测是一种广泛使用的预测分析工具，企业可以根据他们的网络浏览习惯预测客户的需求。
例如，由于对家居装修的搜索增加，在线家居装修零售商可以预测客户何时进入装饰产品市场。
解决问题
预测分析在客户意识到问题之前解决了他们的问题。 使用客户意图和行为数据，企业可以查看哪些客户更有可能流失并采取相应的行动，即使他们有 PandaDoc 可转换票据协议模板。 主动解决潜在问题是一个很好的业务定位，可以最大限度地减少对整体客户体验的影响。
新客户获取
使用数据细分作为预测分析来定义客户识别模型。 这种做法的工作原理是根据现有客户的需求、需求、购买行为和偏好来识别潜在客户。
优化营销预算
预测分析使营销人员能够更有效地花费预算——无论目标是转化潜在客户、吸引新的细分受众群还是留住现有客户。 因为预测分析可以帮助您了解用户的行为表明他们的转化意图，所以您可以制作相关的登陆页面、销售渠道和营销活动，这些都准备好对您的底线产生积极影响。
预测分析营销流程
预测分析如何在您的业务中发挥作用？
- 定义您想要回答的问题——例如，哪些潜在客户可能会在未来 30 天内注册我的服务？
- 收集数据——我们的示例需要历史潜在客户数据（特别是过去潜在客户转换所需的时间）、人口统计和渠道数据，以及当前的潜在客户列表。
- 进行描述性分析以确定事实，例如渠道之间的平均转化时间是否不同，以及人口统计数据是否与这些时间范围相关。
- 使用统计技术来检验你的理论。
- 在您的测试发现后创建一个预测模型来预测结果。
- 部署预测模型以收集可操作的见解，例如，可能在未来 30 天内注册的潜在客户。
- 考虑到这些潜在客户，制定有针对性的营销策略，以期获得最大的转化率。
- 定期更新预测模型以满足新要求。
请记住，外部影响可能会扭曲您的数据——想想季节性变化、新闻事件、全球危机等。
如何通过预测分析最大限度地提高营销成功率
使用预测分析达到最佳效果的一些关键技巧包括：
- 尽可能多地收集正确的数据。
- 为特定项目确定最相关的建模技术和算法。
- 有减少潜在偏见的流程。
我们预测预测分析是营销的未来
预测分析正迅速成为具有前瞻性思维的企业的重要决策工具。 无论哪个行业，预测分析都可以为您提供推动营销所需的洞察力。 通过启用用于科学收集的智能数据并利用它来准确预测未来的结果，组织使用预测分析来做出极其有利可图的决策。