什麼是預測分析及其在製勝營銷策略中的作用
已發表: 2022-11-08預測分析通常用於管理供應鍊和業務運營以及分析消費者行為。 根據 Statista.com 的數據，預測分析的價值在 2020 年將保持在 52.9 億美元，預計到 2028 年將增長到 415.2 億美元。
但它是什麼？ 它如何對您的業務和營銷策略產生積極影響？ 讓我們來了解一下。
什麼是預測分析？
預測分析是一種商業分析形式，它使用統計數據或機器學習來預測某事的結果。 這可以是從消費者意圖和客戶終身價值到銷售趨勢的任何東西。
與其他類型的業務分析相比，預測分析關注可能發生的事情，而描述性分析關注已經發生的事情 發生了。 規範性分析根據其他兩種分析來尋找答案，以確定應該發生的事情——根據已經發生的事情和可能發生的事情。
預測分析可用於：
- 預測未來的客戶流失率。
- 準確預測未來的銷售預測。
- 使企業能夠訂購最佳數量的庫存以滿足客戶需求。
- 計算客戶的生命週期價值 (CLV)。
- 預測客戶未來可能購買的產品。
- 防止物流或倉庫設備故障。
什麼是預測分析方法？
利用預測建模、深度學習算法、機器學習和數據挖掘等統計技術，利用當前和/或歷史數據，預測分析可以預測未來可能發生的事件。
其他類型的預測分析技術包括：
- 數據倉庫（例如 SQL 分析數據塊）構成了大型數據挖掘項目的基礎。
- 數據聚類使用機器學習根據相似性將對象分組，例如基於過去參與度的受眾細分。
- 分類是一種預測技術，涉及計算項目屬於特定類別的概率。
- 邏輯回歸發現輸入和輸出之間的相關性。
- 決策樹是有監督的學習算法，用於根據變量集確定行動過程和與每個相關的概率。
- 神經機器翻譯網絡 通常通過輸入和輸出節點用於數據分類目的。
- 時間序列分析是一種用於分析時間序列數據的技術，例如一段時間內的變化。
什麼是預測分析示例？
預測分析的一個很好的用例是在電子商務領域——特別是產品推薦。 智能算法根據消費者之前購買的商品和其他背景原因為消費者創建準確的預測。
這些算法在實踐中的一個例子涉及查看購買和審查消費者的歷史記錄，並根據類似的用戶數據推薦產品。 用戶之前購買的任何產品都將被忽略。
尋求提高客戶參與度和轉化率的品牌通常會從推薦引擎中獲得很好的結果。 如果做得好，這種預測分析營銷策略會鼓勵追加銷售和交叉銷售，建立品牌忠誠度，並確保客戶獲得更多回報。
預測分析在營銷中的作用
個性化體驗
預測分析構成了贏得營銷策略的支柱。 這是因為以正確的方式使用數據可以實現個性化的客戶體驗並推動銷售。 在營銷中，需求預測是一種廣泛使用的預測分析工具，企業可以根據他們的網絡瀏覽習慣預測客戶的需求。
例如，由於對家居裝修的搜索增加，在線家居裝修零售商可以預測客戶何時進入裝飾產品市場。
解決問題
預測分析在客戶意識到問題之前解決了他們的問題。 使用客戶意圖和行為數據，企業可以查看哪些客戶更有可能流失並採取相應的行動，即使他們有 PandaDoc 可轉換票據協議模板。 主動解決潛在問題是一個很好的業務定位，可以最大限度地減少對整體客戶體驗的影響。
新客戶獲取
使用數據細分作為預測分析來定義客戶識別模型。 這種做法的工作原理是根據現有客戶的需求、需求、購買行為和偏好來識別潛在客戶。
優化營銷預算
預測分析使營銷人員能夠更有效地花費預算——無論目標是轉化潛在客戶、吸引新的細分受眾群還是留住現有客戶。 因為預測分析可以幫助您了解用戶的行為表明他們的轉化意圖，所以您可以製作相關的登陸頁面、銷售渠道和營銷活動，這些都準備好對您的底線產生積極影響。
預測分析營銷流程
預測分析如何在您的業務中發揮作用？
- 定義您想要回答的問題——例如，哪些潛在客戶可能會在未來 30 天內註冊我的服務？
- 收集數據——我們的示例需要歷史潛在客戶數據（特別是過去潛在客戶轉換所需的時間）、人口統計和渠道數據，以及當前的潛在客戶列表。
- 進行描述性分析以確定事實，例如渠道之間的平均轉化時間是否不同，以及人口統計數據是否與這些時間範圍相關。
- 使用統計技術來檢驗你的理論。
- 在您的測試發現後創建一個預測模型來預測結果。
- 部署預測模型以收集可操作的見解，例如，可能在未來 30 天內註冊的潛在客戶。
- 考慮到這些潛在客戶，制定有針對性的營銷策略，以期獲得最大的轉化率。
- 定期更新預測模型以滿足新要求。
請記住，外部影響可能會扭曲您的數據——想想季節性變化、新聞事件、全球危機等。
如何通過預測分析最大限度地提高營銷成功率
使用預測分析達到最佳效果的一些關鍵技巧包括：
- 盡可能多地收集正確的數據。
- 為特定項目確定最相關的建模技術和算法。
- 有減少潛在偏見的流程。
我們預測預測分析是營銷的未來
預測分析正迅速成為具有前瞻性思維的企業的重要決策工具。 無論哪個行業，預測分析都可以為您提供推動營銷所需的洞察力。 通過啟用用於科學收集的智能數據並利用它來準確預測未來的結果，組織使用預測分析來做出極其有利可圖的決策。