如何在您的营销策略中使用预测分析

根据 Webopedia 的说法，“预测分析是从现有数据集中提取信息以确定模式并预测结果和趋势的做法。” 听起来很复杂——因为它确实如此。 任何时候你用过去来辨别未来会发生什么； 你在冒险。

但是，如果没有某种形式的预测分析，无论目标是什么，都很难实现。 例如，在棒球运动中，称为 Sabermetrics 的统计方法通常用作预测分析工具。

通过分析先进的、非传统的统计数据或指标，棒球经理做出阵容决定（例如，在什么情况下使用哪个替补投手），而管理层做出人事决定（选拔哪些年轻球员），所有这些都是基于他们的分析模型预测最有可能发生。

在另一个示例中，Netflix 使用预测分析来帮助确定他们将为其“Netflix 原创节目”花名册制作哪些提议的节目。 例如，制作热门剧集《纸牌屋》的决定是在对明星、导演和英国版节目进行分析后做出的。

为什么要进行预测分析？

当营销部门利用预测分析时，他们可以更好地识别潜在客户。 一旦确定并成功关闭客户，就可以根据他们的购买模式向他们推销其他产品的聚宝盆。

同样，与大数据相结合，预测分析可以指示将哪些产品交叉销售给哪些消费者。 例如，如果一个人以 4,000 美元的价格购买了一套阿玛尼西装，那么他更适合购买宝马而不是本田思域。 甚至产品内交叉销售和追加销售也是成功的预测分析工作的分支。 非常成功的 Dollar Shave Club 将吸引人的名字与追加销售的努力相结合，将优质产品定位在其网站上的“美元”产品旁边。

这些是在日常生活中发挥作用的预测分析或预测智能的直接示例。 然而，随着大数据的出现，预测分析发生了更为复杂的转变。 先进的计算机算法（完成给定任务的一组计算机指令）使通过数据进行预测的科学比以往任何时候都更加准确和影响更深远，而且这种趋势没有放缓的迹象。 落后于曲线的营销人员将很难追赶。

营销领域的预测分析

所有这些与营销有何关系，营销人员应如何利用预测分析？ 首先，任何帮助营销人员辨别消费者购买习惯的流程或工具都可能对他们的业务有利，因为如果你能“解码”过去的购买习惯，你就可以预测未来的购买习惯，并根据这些习惯做出决策预测。 预测分析有助于确保这些预测准确无误。

例如，当一个电影观众购买一张票时，交易被售票员的计算机系统捕获并输入到它的数据库中。 然后，预测分析算法可以指示计算机在新游戏即将开始时向客户发送电子邮件。 更进一步，该算法可以定义特定类型（例如音乐、神秘、喜剧）来定位购票者。

对于营销部门，可以挖掘购买信息，并作为门票促销、广告活动、比赛日赠品等的依据。

让我们看看在挖掘所有可用数据并应用预测分析后营销人员可以做的一些事情：

1. 分析和预测季节性客户行为。 对于在线销售来说尤其如此，因为最成功的电子商务网站是那些突出消费者在任何给定时间想要的产品的网站。
2. 其次，将最有利可图的产品定位到最有可能购买它们的客户。 向 13 岁的孩子发送一封梅赛德斯-奔驰的电子邮件或弹出式广告没有任何好处。 相反，针对高端产品的富裕客户是有效营销的核心。
3. 接下来，针对客户的购买习惯进行“假设”场景（例如，如果产品 A 的供应用完，谁可能购买产品 B？）。 从表面上看，这似乎是一个供应链问题，但事实是，如果营销部门能够根据预测算法的指示确定库存商品的优先级列表，那么销售额将会增加。
4. 然后制定更有效的营销和广告策略。 不仅仅是针对正确的受众，而是通过将他们吸引到您的产品或服务的信息、图像和主题来定位他们。
5. 第五，学习并运用赢得回头客的最佳策略。 预测情报可以告知营销哪些消费者最有可能成为回头客。 预算越来越紧。 营销人员需要分配资源以专注于提供最高投资回报率的目标，没有什么比回头客更能提供投资回报率了。 用商业大师爱德华兹戴明的话来说，“长期关系的结果是质量越来越好，成本越来越低。”
6. 最后，优先考虑客户。 此外，营销人员需要根据多种因素对客户进行优先排序，其中最重要的是他们成为回头客的可能性。 其他因素包括但不限于哪些客户购买了最高利润的产品、哪些客户吸引成本最低以及哪些客户最有可能发起退货。

启用预测分析的工具

对企业来说幸运的是，不需要雇用一群计算机程序员来设计预测分析算法。 有很多工具可以完成完成工作所需的分析任务。

预测分析领域的一些主要参与者是 IBM、SAP 和 Oracle，但对于那些尚未准备好采用昂贵且复杂的“企业级”解决方案的公司而言，还有 Marketo、Tableau、GoodData 等众多替代方案。 企业级工具与同类最佳小型供应商之间的主要区别不在于复杂程度或功能，而是 SAP 和以 Oracle 为中心的公司倾向于支持供应商统一，而 IBM 数据库用户认为使用 IBM 分析工具有优势.

转化优化——点击后登陆页面

任何在线营销活动或任何电子商务存在都主要根据一个标准来判断：转化次数。 伟大的活动、伟大的促销，甚至伟大的产品只有在产生销售的情况下才是伟大的。

在数字营销中，转化就是一切。 出于这个原因，每个在线广告活动都需要一个点击后登陆页面，而点击后登陆页面必须经过专业设计以产生潜在客户，吸引眼球且用户友好。

在线用户都体验过点击后登录页面的挫败感，这些页面没有提供他们需要的信息，没有专注于一个动作，简直没有吸引力，而且设计得不好。 对于以转化为生命线的在线营销人员而言，缺少点击后登陆页面或糟糕的点击后登陆页面是一种毒药。

可以在此处找到良好的点击后登录页面示例。 MarketingProfs 页面干净、有吸引力、易于阅读和导航，使用一个简单的单字段表单。

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预测分析：留在这里并变得越来越重要

预测分析是当今在线广告的重要组成部分。 从简单的分析（如基于在线购买的交叉销售）到超复杂的应用程序（如试图预测不同消费者群体的购买习惯），预测分析正在成为构建在线营销和广告的基石。 随着计算机处理能力的提高和数据存储变得越来越便宜，预测分析能够完成的工作没有尽头。

在过去只有实体店的日子里，营销只是确保百货公司在圣诞节期间有足够的圣诞商品，并确保当地报纸有合适的优惠券和促销广告。 如今，实体渠道正受到在线购物的挑战，而通过 PC 在线购物正面临着智能手机的挑战。

根据 Statista 的数据，2021 年，全球零售电子商务销售额约为 5.2 万亿美元。 预计这一数字在未来几年将增长 56%，到 ​​2026 年将达到约 8.1 万亿美元。这就是为什么当今的零售商必须为在线广告和销售投入足够的资源，为此，商家需要满足以下条件：

1. 对在线购买流程有透彻了解的营销团队。 对于较小的公司，这可能需要使用外部顾问。
2. 专注于可以更好地了解消费者习惯和有效资源分配以及有影响力的广告定位的预测分析。
3. 通过根据预测技术提供的结论采取行动来利用这些习惯的创造力。
4. 用于从所有可用来源挖掘数据并对其进行分析的软件工具，以及用于管理这些工具并在必要时就工具选择提供建议的 IT 资源。
5. 透彻了解点击后登陆页面在转化优化中的关键作用，并精明地选择最佳点击后登陆页面提供商。

预测分析的未来

营销已成为数字化企业，预测分析是其主要工具之一。 分析消费者习惯曾经需要数周和数周的时间来分析电子表格，但今天它是实时完成的。 含义很明确：我们去过的地方和我们要去的地方以前所未有的方式交织在一起。

随着技术的进步，预测消费者习惯的能力，就此而言，预测每个人的习惯，将带来一些道德和法律挑战。 即使是现在，营销人员也必须谨慎，以确保他们的营销努力不会越过营销和侵犯隐私之间的界限。 预测分析将再次发挥作用，但更有可能作为问题的解决方案而不是问题本身。

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