营销的未来是预测性的：预测分析的定义、示例和优势

预测营销”在意大利语预测营销中是一个相对较新的术语，这个概念已经存在了几十年，如今它表明人工智能、数据分析和机器学习的正确组合，可以帮助您预测客户行为并优化您的营销活动。

您不需要水晶球，甚至不需要一百万美元

的预算：为了改进营销策略和策略，预测分析的使用被证明是非常有效的。

我们不是在谈论科幻小说，而是在谈论由于

新技术、人工智能和机器学习的协同作用，这些程序在营销过程中获得了越来越大的中心地位。

利用预测营销的公司在支出预算不变的情况下报告了更高的收入。除了经济回报之外，预测营销不仅可以作为先进的目标定义工具，而且能够提前预测行业趋势。

如果您还没有这样做，请了解如何利用预测分析：预测市场变化对于避免被数字化转型淹没并保持竞争力至关重要。

直到不久前，预测性营销方法还是亚马逊等巨头的特权，它们能够投入大量资金来实施创新技术和服务。

情况发生了变化：强大的基于云的分析解决方案已经进入市场，为中小企业（中小型企业）提供了绝佳的报复机会。初创企业和结构松散的公司现在可以从预测营销中受益。

机器学习和人工智能是预测分析的基本前提：是允许其采用并保证其有效性的工具。无尽的软件更新和昂贵的硬件实施已经够了：现在每个人都可以访问高质量的数据。

但许多人仍持谨慎态度。他们没有利用这种民主化进程来采用先进的分析技术，而是保持落后地位。他们没有看到预测分析的潜在和无价的营销价值。

唯一真正拥抱变革的是数字原住民或具有强大数字文化的公司。许多组织似乎仍然不愿意认识到营销的未来将是可预测的。

如今，仅仅做出回应已经不够了，必须引导变革。不再可能通过胆怯的调整和零碎、偶尔的反应来防御性地追逐创新。有必要提前行动。

在本文我们将详细了解预测营销的好处和主要策略是什么

什么是预测营销

定义预测营销并不容易。首先我们要说的是，它与潜在客户评分并不相符，潜在客户评分是公司根据人口统计和行为因素对潜在客户进行分类并识别具有最大购买潜力的个人资料的过程。

如果这种类型的分类可以节省时间和金钱（因为它根据价值估计对目标进行细分），那么预测营销就更加复杂和详细。它是一种将任何有助于实现业务成功的可靠估计（目标购买行为、历史客户研究、购买历史、首选数字渠道等）集成到单一策略中的方法。

预测分析诞生于近一个世纪前。从那时起，几十年来，数学家和计算机计算了最不同领域的成功和失败：医疗保健、军事、气象等。但直到 20 世纪 90 年代初，由于公司友好型数据分析工具的普及，eBay 和亚马逊等巨头才开始利用数据来预测客户行为。

十年后，随着大数据的到来，预测分析开始为任何营销策略提供信息。机器学习和人工智能的出现最近以指数方式加速了它们的采用。

预测营销在我们身边无处不在；现在是用它来实现我们的目标。

预测营销：演变和目标

预测营销是一种强大但相当复杂的工具，使用复杂的算法和不断发展的数据挖掘技术。

预测营销背后的概念已经存在多年。它的原始形式表示基于行为预测的目标细分：表明购买行为具有一定一致性的共同特征。

随着时间的推移，营销人员开始使用更复杂的技术，例如生命周期客户分析（生命周期营销的基础），并开始在客户意识到之前预测客户的需求和需求。

技术和人工智能的快速发展进一步改变了格局，将预测分析与简单的受众细分脱钩，并将其应用于大多数营销领域。

如今，预测分析首先用于通过使用历史数据来 中东手机号码清单  识别目标群体中反复出现的行为模式。预测营销的价值恰恰在于它能够深入研究过去以预测未来。

“预测营销的价值在于它能够深入研究过去以预测未来。”

预测分析：示例和类型

让我们看看预测营销的一些主要用例，重点关注五个示例。

1. 产品和服务建议

您是否曾经搜索过某种产品或服务，结果却在 美国电话列表 社交媒体提要的促销框中、电子邮件收件箱或网站横幅中找到相同的产品或服务？如果是这样，你并不孤单。

电子商务算法会根据您查看或购买的内容定期收集有关您兴趣的数据。它们有一个特定的目的：预测您最有可能购买哪些产品和服务，并相应地构建优惠和广告活动。

举个例子？上周，Francesco从某知名品牌的电商购买了一副红色长方形镜框眼镜。这不是您第一次在此网站上进行购买。几个月前，他购买了一副蓝色圆框太阳镜。

昨天，他进入 Facebook，心不在 营销的未来是预测性的：预测分析的定义、示例和优势 焉地浏览动态，注意到一些眼镜的广告，这些眼镜的形状和款式与他已经购买的眼镜非常相似。如果弗朗西斯科需要一副新眼镜，那么广告可能会击中目标。

弗朗西斯科会点击它们，然后继续购买，这并非遥不可及的假设。道德？

预测营销不是向整个目标提供单一产品，而是个性化提供产品，将特定的产品和服务与潜在感兴趣的客户相匹配。

2. 客户评分和价值

预测营销是贪婪的——在您获得联系人、客户或潜在客户后，它不会停止。它的使命远不止于此。

在不细分新联系人的情况下推广品牌是浪费时间。它们都具有同等的价值吗？每个人都真的打算购买产品或留下联系信息吗？

不要将时间浪费在质量差或不合格的潜在客户上。如今，有许多工具可以生成预测性潜在客户评分，通过为每个人分配分数来分析个人资料。你应该关注哪些？哪些会给公司带来最大的利益？

如果您有一个庞大的联系人数据库，您需要给予每个人一定程度的兴趣和忠诚度，以了解应该优先考虑谁。在像当前这样的饱和市场中，专注于最有前途的潜在客户可以让您节省时间和金钱并优化可用资源。

3. 自动社交媒体建议

社交媒体有点像第五大陆，由于数字化转型的无敌推动而浮出水面。在这些平台上，可以随时随地实现目标。

社交媒体使用预测分析已不是什么秘密：它们收集无限量的数据和信息来定义策略。

预测在社交媒体上发布的正确时机似乎是次要的，但事实并非如此。在受众最容易接受的正确时间与他们见面，对于渴望实时互动的营销至关重要。将成功减少到仅仅发帖时间可能会是一个很大的错误。有一些基于机器学习和人工智能的工具可以建议何时以及如何进行。

一个例子。您对帖子图片的颜色选择有疑问吗？有一些“历史”分析工具能够预测哪些不同选项最能吸引特定的受众群体。

社交媒体不必依赖第三方来提供可靠的分析和估计。现在在相同的平台中可以找到相当先进的工具。

2018年，一些著名报纸上出现了Facebook上存在幻影预测分析功能的消息，该功能可以分析用户行为（兴趣、喜欢等），并利用由此获得的信息将广告定向到选定的目标。这些广告不是针对一般受众，而是针对潜在的更“敏感”的客户。

扎克伯格的“秘密”工具（称为忠诚度预测）的消息被许多重要杂志转载并重新推出，引发了一场主要是道德方面的辩论。在实践中，社交媒体被指控向公司出售客户数据。

Facebook 回应称，它只是根据成功评级来匹配广告和用户。它还表示，没有与这些公司共享个人客户数据。

Facebook 因此成为公司和用户之间的积极中介，利用预测营销策略将客户带回该品牌。

Facebook 尽职尽责地出面后，Twitter 也承认使用预测分析来推广电视剧、电影和其他娱乐服务广告。

除了预测性广告定位之外，Facebook 和 Pinterest 等社交媒体渠道还使用预测分析来进行 A/B 测试。这个想法很简单：品牌创建并发布广告的两个或多个变体。该算法可以识别特定细分受众群中点击次数最多的变体，从而预测转化率。从那时起，社交媒体就以“智能”的方式移动，根据获得的估计在不同程度上推广不同的广告。

4. 防止客户流失的工具

5. 预测性 SEO：在很多方面都是一个未开发的领域

我们都知道出现在浏览器 SERP 的第一个结果中是多么重要。营销人员工作的一个关键部分是创建在搜索页面上排名靠前并产生一些自然流量的帖子、网页和其他内容。

预测性 SEO（搜索引擎优化）允许您通过利用流量和搜索排名分析来确定网页的运行状况来实现这两个目标。

如果您的一篇文章在 Google SERP 中失去了位置，您最好提前了解清楚，以便您可以更新内容以提高其 SEO。如今，有一些工具能够及时向您发出警告，指出存在风险的内容。