การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เป็นเครื่องมือในการเพิ่มประสิทธิภาพทางการตลาด

ความสามารถที่เพิ่มขึ้นในการรวบรวมและจัดเก็บข้อมูลทำให้ธุรกิจมีความสามารถที่เพิ่มขึ้นสำหรับการวิเคราะห์ย้อนหลังและแบบเรียลไทม์ ตอนนี้เราสามารถติดตามรูปแบบและสรุปเกี่ยวกับความล้มเหลวเพื่อไม่ให้เหยียบย่ำเดียวกัน หรือเราสามารถระบุวิธีแก้ปัญหาที่ประสบความสำเร็จมากที่สุดและทำซ้ำความสำเร็จของเรา

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์จะมีประสิทธิภาพมากกว่าการวิเคราะห์ย้อนหลังหรือแบบเรียลไทม์เสมอในระยะยาว เช่นเดียวกับการป้องกันจะได้ผลดีกว่าการรักษาพยาบาลแบบเร่งด่วน การวิเคราะห์ย้อนหลังคือการชันสูตรพลิกศพโดยพื้นฐานแล้ว ซึ่งเป็นการวิเคราะห์ข้อผิดพลาดที่ไม่สามารถยกเลิกได้ การวิเคราะห์ตามเวลาจริงคือรถพยาบาลที่ตอบสนองที่นี่และตอนนี้ และการวิเคราะห์เชิงพยากรณ์เป็นยาป้องกันที่ช่วยให้คุณรอดพ้นจากโรคได้ตั้งแต่แรก

ดังที่ Thomas Davenport กล่าวไว้ ไม่มีใครสามารถรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลจากอนาคตได้ แต่เรามีโอกาสที่จะทำนายอนาคตโดยใช้ข้อมูลจากอดีต สิ่งนี้เรียกว่าการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ และที่จริงแล้ว หลายบริษัทกำลังใช้งานอยู่แล้ว คุณสามารถใช้ข้อมูลในอดีตเพื่อ:

1. คำนวณมูลค่าตลอดอายุการใช้งานของลูกค้า (CLV) ตัวบ่งชี้นี้จะช่วยให้คุณเข้าใจถึงคุณค่าที่ลูกค้าจะนำพาบริษัทของคุณไปตลอดชีวิต รวมถึงรายได้ในอนาคต
   
2. พัฒนาคำแนะนำที่เหมาะสมที่สุดตามข้อมูลพฤติกรรมผู้ใช้จากเว็บไซต์ของคุณ
   
3. คาดการณ์ว่าลูกค้าจะซื้อผลิตภัณฑ์หรือบริการใดในอนาคต
   
4. ทำนายการปั่นของลูกค้า
   
5. พัฒนาแผนและคาดการณ์ยอดขายในไตรมาสหน้า / หกเดือน / ปี

ทั้งหมดนี้เป็นรูปแบบการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์อย่างง่าย มาดูวิธีการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ยอดนิยมกัน

เราสามารถระบุขั้นตอนต่อไปนี้ของการสร้างแบบจำลองการทำนาย:

• การเก็บรวบรวมข้อมูลหลัก
• การสร้างแบบจำลองทางสถิติ
• พยากรณ์
• การตรวจสอบ/แก้ไขแบบจำลองเมื่อมีข้อมูลเพิ่มเติม

แบบจำลองการคาดการณ์จะวิเคราะห์พฤติกรรมในอดีตของผู้ใช้เพื่อประเมินความน่าจะเป็นที่จะแสดงพฤติกรรมบางอย่างในอนาคต การวิเคราะห์ประเภทนี้ยังเกี่ยวข้องกับโมเดลที่ค้นหารูปแบบที่ละเอียดอ่อนในข้อมูล เช่น เพื่อตรวจจับการฉ้อโกง

บ่อยครั้ง โมเดลการคาดการณ์ทำการคำนวณทันทีเมื่อผู้ใช้ผ่านช่องทาง Conversion ระหว่างทางไปสู่การกระทำที่ถือเป็น Conversion ตัวอย่างเช่น เพื่อประเมินความน่าจะเป็นที่ผู้ใช้จะบรรลุเป้าหมาย ด้วยข้อมูลที่แม่นยำเกี่ยวกับแนวโน้มที่จะเปลี่ยนจากขั้นตอนหนึ่งในกระบวนการไปสู่อีกขั้นตอนหนึ่ง ธุรกิจสามารถจัดการปัจจัยที่ขัดขวางหรือช่วยให้ผู้ใช้ไม่สามารถเคลื่อนผ่านช่องทางได้ดีขึ้น และสามารถอธิบายรูปแบบพฤติกรรมของลูกค้าประเภทต่างๆ ได้แม่นยำยิ่งขึ้น

ผู้ใช้โดยเฉลี่ยมีประมาณ 50 แอปพลิเคชันบนสมาร์ทโฟน แต่ละคนรับ ส่ง และสร้างข้อมูล ข้อมูลนี้ถูกเก็บไว้ในบริการต่างๆ และในรูปแบบต่างๆ แม้ว่าในแวบแรก นี่อาจดูเหมือนเป็นปัจจัยบวกสำหรับนักการตลาด แต่การทำงานอย่างมีประสิทธิภาพกับข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างในปริมาณมากนั้นเป็นปัญหา

มาดูตัวอย่างบางส่วนของบริษัทที่นำผลการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์มาใช้ได้สำเร็จ

… เพื่อแนะนำผลิตภัณฑ์และบริการให้กับผู้ใช้ตามพฤติกรรมที่ผ่านมา ตามรายงานบางฉบับ คำแนะนำดังกล่าวสร้างรายได้ถึง 30% ของยอดขายของ Amazon นอกจากนี้ Amazon มีแผนที่จะพัฒนาเครื่องมือตามการคาดการณ์ โดยจะส่งมอบผลิตภัณฑ์ไปยังโซนที่คาดว่าจะมีคำสั่งซื้อ แม้กระทั่งก่อนคำสั่งซื้อเหล่านั้นจะถูกวางบนไซต์ ซึ่งช่วยลดเวลาการส่งมอบสินค้าให้กับลูกค้า

ทีมงานของ Macy ใช้ประโยชน์จากการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อการตลาดทางตรงที่แม่นยำยิ่งขึ้น ในช่วงสามเดือน บริษัทได้เพิ่มยอดขายออนไลน์จาก 8% เป็น 12% โดยรวบรวมข้อมูลจากหมวดหมู่ผลิตภัณฑ์ที่ผู้ใช้เรียกดูและส่งอีเมลส่วนบุคคลตามลำดับ

… เพื่อกำหนดเป้าหมายผู้มีโอกาสเป็นลูกค้า ดึงดูดลูกค้าเป้าหมาย และปิดดีล พวกเขาระบุผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าที่มีคุณค่ามากที่สุดที่พร้อมจะซื้อ จากนั้นตัวแทนขายจะติดต่อผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าเหล่านี้โดยตรงและนำพวกเขาผ่านกระบวนการขายเพื่อค้นหาข้อเสนอที่เหมาะสมที่สุด

StitchFix เป็นผู้ค้าปลีกรายอื่นที่มีรูปแบบการขายตามการคาดการณ์ที่ไม่เหมือนใคร
เมื่อลงทะเบียนกับ StitchFix ผู้ใช้จะตอบแบบสำรวจเกี่ยวกับสไตล์ของตนเอง จากนั้นจึงนำแบบจำลองการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์มาใช้เพื่อนำเสนอเสื้อผ้าที่ลูกค้ามีแนวโน้มว่าจะต้องการมากที่สุด หากลูกค้าไม่ชอบเสื้อผ้าที่ได้รับ ก็สามารถส่งคืนพร้อมค่าส่งคืนฟรี

… และให้ข้อมูลที่จำเป็นเกี่ยวกับวิธีการเก็บรักษาข้อมูลในเชิงป้องกัน AI ของ Sprint คาดการณ์ว่าลูกค้าต้องการอะไรและเสนอข้อเสนอเมื่อมีความเสี่ยงสูงสุดที่จะออกจากบริษัท นับตั้งแต่เปิดตัวระบบ AI นี้ อัตราการเลิกใช้งานของ Sprint ก็ลดลง และลูกค้าได้ให้คะแนนบริษัทที่ยอดเยี่ยมสำหรับบริการส่วนบุคคลและข้อเสนอที่ตรงเป้าหมาย อย่างที่คุณเห็น การคาดการณ์การเลิกราของลูกค้าเป็นงานที่เป็นไปได้สำหรับการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ระหว่างธุรกิจ SaaS และอีคอมเมิร์ซ

ต่อไปนี้คือรายการของตัวชี้วัดที่ได้รับความนิยมสูงสุดภายในขอบเขตของการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์:

1. อัตราส่วนการไหลออกของลูกค้า (อัตราการปั่น)
   
2. การคาดการณ์แผนการขาย
   
3. มูลค่าตลอดช่วงชีวิตของลูกค้า
   

การแนะนำการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เป็นไปไม่ได้หากปราศจากความร่วมมือจากฝ่ายการตลาดและการวิเคราะห์ การทำความเข้าใจวัตถุประสงค์ของการศึกษาและการจัดลำดับในข้อมูล การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ดำเนินการดังนี้:

1. กำหนดสมมติฐานของคุณ
   
2. รวบรวมข้อมูลภายในและภายนอกเพื่อสร้างแบบจำลอง
   
3. กำหนดตัวชี้วัดเพื่อวัดความแม่นยำของแบบจำลองของคุณ
   
4. ใช้บริการสำเร็จรูปหรือพัฒนาตนเอง:
   1. สร้าง MVP
      
   2. ฝึกโมเดลในแง่ของการขาดพารามิเตอร์ความแม่นยำเพื่อให้ได้เวอร์ชันการทำงานที่เสถียร
      
   3. สร้างอินเทอร์เฟซหรือรายงาน
      
   4. อัปเดตหรือฝึกโมเดลใหม่เพื่อให้เป็นไปตามข้อกำหนดใหม่
      

ในขั้นตอนการเก็บรวบรวมข้อมูล ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณได้ตั้งค่าการวิเคราะห์แบบ end-to-end เนื่องจากหากไม่มี การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์มักจะไม่มีประสิทธิภาพ

เปอร์เซ็นต์ของการตัดสินใจทางธุรกิจโดยอิงจากการวิเคราะห์การตลาดถึงจุดสูงสุดในต้นปี 2019 (โดยพิจารณาข้อมูลจากหกปีที่ผ่านมา) ตามการสำรวจ CMO: รายงานฤดูใบไม้ผลิปี 2019 โดย Deloitte จากการศึกษาของ MarketsandMarkets ตลาดสำหรับการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์จะเติบโตจาก 4 พันล้านดอลลาร์เป็นมากกว่า 12 พันล้านดอลลาร์ในปี 2565

ความสนใจในการวิเคราะห์การตลาดโดยทั่วไป — และโดยเฉพาะอย่างยิ่งในการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ — สนับสนุนให้บริษัทต่างๆ พัฒนาโซลูชันและบริการที่ใช้งานง่าย ซึ่งจะทำให้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สามารถเข้าถึงได้มากขึ้นสำหรับธุรกิจ

นี่คือบริการบางส่วน:

• ผลิตภัณฑ์ OWOX BI ที่ช่วยให้บริษัทบรรลุเป้าหมายทางการตลาดและเติบโตเร็วกว่าค่าเฉลี่ยของตลาด 22%
  
• ผู้นำในการจัดอันดับฤดูใบไม้ผลิและฤดูร้อนปี 2019 โดย G2 Crowd ในหมวดหมู่ "ซอฟต์แวร์การตลาด – การวิเคราะห์" และ "ซอฟต์แวร์สำหรับการวิเคราะห์ในอีคอมเมิร์ซ"
  
• ส่งการคาดการณ์เกี่ยวกับการปรับใช้แผนการตลาดของคุณโดยตรงไปยังอีเมลของคุณ
  

OWOX BI:

• รวมข้อมูลการตลาดจากแหล่งต่างๆ ทำให้พร้อมสำหรับการวิเคราะห์ใน Google BigQuery
  
• กำหนดมูลค่าของขั้นตอนของผู้ใช้แต่ละรายโดยใช้รูปแบบการระบุแหล่งที่มาตามช่องทางของตนเอง
  
• สร้างรายงานโดยอัตโนมัติเพื่อวิเคราะห์ประสิทธิภาพทางการตลาด
  
• แสดงให้เห็นว่าแผนการขายของคุณจะถูกนำไปใช้อย่างไร พื้นที่การเติบโตและจุดอ่อนของคุณคืออะไร และส่วนแบ่งการตลาดของคุณเปลี่ยนแปลงไปอย่างไร
  

คุณสามารถลองใช้ OWOX BI ได้ในขณะนี้โดยใช้ช่วงทดลองใช้ฟรี:

คุณสามารถเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ OWOX BI ได้ในบทความของเราเกี่ยวกับวิธีคาดการณ์ขอบเขตการเติบโตและความเสี่ยงในแผนการตลาดตามข้อมูล

โมเดลการคาดการณ์ที่นำเสนอโดย Infer จะช่วยให้คุณรวมแหล่งข้อมูลทั้งหมดของคุณเข้าด้วยกันเพื่อให้ได้ภาพที่สมบูรณ์ของตำแหน่งลีดของคุณในช่องทางการขาย อนุมานสัญญาณติดตามจากแหล่งข้อมูลออนไลน์และฐานข้อมูลสาธารณะ จากนั้นสร้างแบบจำลองการคาดการณ์ตามบัญชีหลักก่อนหน้าและกฎที่คุณตั้งไว้ ข้อมูลที่ได้รับจาก Infer จะเป็นประโยชน์ต่อนักการตลาดและผู้เชี่ยวชาญด้านการขาย ทั้งในการหาลีดที่มีแนวโน้มจะเปลี่ยนเป็นลูกค้าในอนาคตและเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพช่องทางการขายโดยรวม

Radius ให้บริการวิเคราะห์ข้อมูลหลายอย่างโดยเน้นที่การตลาดแบบ B2B เชิงคาดการณ์ คุณสมบัติที่สำคัญ ได้แก่ :

• Radius Customer Exchange (RCX) ซึ่งเปรียบเทียบโปรไฟล์บริษัทของคุณกับของบริษัทอื่นๆ ที่มีผู้ชมกลุ่มเดียวกัน ทำให้คุณมีโอกาสทำงานร่วมกันและสร้างรายชื่อเพื่อทำการตลาดของคุณเอง
  
• Radius Connect: ส่งข้อมูลการคาดการณ์ไปยัง Salesforce
  

แพลตฟอร์ม Radius ยังช่วยให้นักการตลาดแลกเปลี่ยนข้อมูลระหว่างแผนกต่างๆ และค้นหาบัญชีใหม่ในฐานข้อมูลภายใน เช่นเดียวกับ Infer Radius เป็นระบบบนคลาวด์

ตามกฎของการสร้างแบบจำลองการคาดการณ์ BOARD ทำงานในอินเทอร์เฟซแบบปรับเปลี่ยนได้พร้อมแดชบอร์ดแบบเรียลไทม์

ซึ่งหมายความว่าคุณสามารถสร้างแบบจำลองสถานการณ์ต่างๆ และวิเคราะห์ผลลัพธ์ที่เป็นไปได้โดยไม่ต้องสร้างแบบจำลองใหม่ทุกครั้ง

BOARD มาพร้อมกับตัวเชื่อมต่อในตัวหลายตัว คุณจึงสามารถดึงข้อมูลจากแหล่งเกือบทุกแหล่ง — ระบบ ERP ของคุณ ฐานข้อมูลบนคลาวด์ OLAP คิวบ์ และแม้แต่ไฟล์แบบเรียบ คุณยังสามารถเปลี่ยนการคาดการณ์ของคุณเป็นแอปพลิเคชันที่กำหนดเองได้โดยใช้เครื่องมือของ BOARD

TIBCO Data Science เป็นผลิตภัณฑ์ที่ค่อนข้างใหม่ ประกาศในเดือนกันยายน 2018 TIBCO Data Science สร้างขึ้นในฐานะแพลตฟอร์มเดียว โดยผสมผสานความสามารถของบริการรุ่นก่อนๆ จาก TIBCO: TIBCO Statistica, Spotfire Data Science, Spotfire Statistics Services และ TERR

บริการ Data Science ช่วยให้องค์กรสร้างสรรค์นวัตกรรมและแก้ปัญหาที่ซับซ้อนได้รวดเร็วขึ้น โดยแปลงการคาดการณ์เป็นโซลูชันที่เหมาะสมที่สุดอย่างรวดเร็ว

SAS มีส่วนแบ่ง 33% ของตลาดการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์และประสบการณ์ 40 ปี; พวกเขาให้ความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูงแก่ผู้ใช้โดยอิงจากโปรแกรมแก้ไขภาพจำนวนมาก ฟังก์ชันหลักของ SAS Advanced Analytics ขึ้นอยู่กับกราฟ การแมปกระบวนการอัตโนมัติ โค้ดที่ฝังตัว และกฎเวลาอัตโนมัติ

จากคำวิจารณ์ของผู้ใช้ SAS Advanced Analytics ทำหน้าที่คาดการณ์และวิเคราะห์การเคลื่อนไหวโดยรวมได้อย่างดีเยี่ยม และสามารถประมวลผลชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้ค่อนข้างเร็ว SAS มีการสาธิตผลิตภัณฑ์และฐานความรู้ฟรีเพื่อช่วยให้คุณเริ่มทำงานกับพวกเขา

ซอฟต์แวร์นี้ช่วยให้คุณสร้างรายงานโดยอัตโนมัติตามช่วงเวลา คุณสามารถนำเข้าชุดข้อมูลของคุณเองและส่งออกไปยังโปรแกรมอื่นได้ด้วยการผสานการทำงานในตัวมากกว่า 60 รายการ

ส่วนขยายให้ความยืดหยุ่นมากขึ้น (การตรวจจับสิ่งผิดปกติ การประมวลผลคำ การขุดเว็บ) แต่อาจไม่รวมอยู่ในราคาการสมัครพื้นฐาน

แม้ว่า RapidMiner จะถูกสร้างขึ้นสำหรับนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูล แต่ก็ติดตั้งและเริ่มต้นได้ง่าย

IBM SPSS ใช้การสร้างแบบจำลองข้อมูลและการวิเคราะห์ตามสถิติ ซอฟต์แวร์นี้ทำงานร่วมกับข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง พร้อมใช้งานในระบบคลาวด์ ภายในเครื่อง หรือผ่านการปรับใช้แบบไฮบริด เพื่อให้เป็นไปตามข้อกำหนดด้านความปลอดภัยและความคล่องตัว

คุณสามารถใช้ข้อมูลที่มีอยู่ของคุณเพื่อสร้างแบบจำลองการคาดการณ์ในโปรแกรมแก้ไขภาพ SPSS และแดชบอร์ดการสร้างแบบจำลอง การสนับสนุนระดับพรีเมียมสำหรับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างรวมถึงเทคโนโลยีทางภาษาและการประมวลผลภาษาธรรมชาติ ดังนั้นคุณจึงสามารถรวมข้อมูลจากเครือข่ายสังคมออนไลน์และแหล่งข้อมูลแบบข้อความอื่นๆ ในแบบจำลองของคุณได้

SAP HANA ให้บริการฐานข้อมูลและแอปพลิเคชันในเครื่องหรือในระบบคลาวด์ ซอฟต์แวร์นี้ช่วยลดเวลาที่ต้องใช้ในการสร้างแบบจำลองด้วยตัวเชื่อมต่อเพิ่มเติมสำหรับชุดข้อมูลภายนอกขนาดใหญ่และการแสดงภาพที่ใช้งานง่าย

คุณยังสามารถเชื่อมต่อไลบรารีการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ (PAL) กับ SAP HANA เพื่อรับข้อมูลเชิงลึกเพิ่มเติมจากชุดข้อมูลขนาดใหญ่ สำหรับอุตสาหกรรมที่เน้นลูกค้าเป็นศูนย์กลาง ซอฟต์แวร์นี้นำเสนอการวิเคราะห์ข้อความและโซเชียลมีเดียเพื่อทำนายพฤติกรรมของลูกค้าในอนาคต และแนะนำผลิตภัณฑ์ตามพฤติกรรมในอดีต

SAP HANA เข้ากันได้กับภาษาการเขียนโปรแกรม R ดังนั้นคุณไม่จำเป็นต้องเรียนรู้ภาษาใหม่เพื่อกำหนดค่าการสืบค้นของคุณ เมื่อระบบของคุณรวมข้อมูลภายในเพียงพอ โมเดลการคาดการณ์จะให้ข้อมูลเชิงลึกใหม่โดยอัตโนมัติ

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ในการตลาดเป็นเครื่องมือวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่มีประสิทธิภาพซึ่งความสามารถที่ไม่สามารถครอบคลุมได้ในบทความเดียว แจ้งให้เราทราบในความคิดเห็นว่าคุณต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ด้านใดบ้างในบทความถัดไปของเรา

เพื่อเป็นการเตือนความจำ นี่คือบัญญัติสามประการของการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์:

• เริ่มต้นด้วยพื้นฐาน: ตรวจสอบคุณภาพของข้อมูลและรวบรวมโดยอัตโนมัติเพื่อขจัดข้อผิดพลาดของมนุษย์ คุณภาพของแบบจำลองที่ได้รับการฝึกจะขึ้นอยู่กับคุณภาพของข้อมูลการฝึกของคุณ
  
• อย่าไปไกลจากเป้าหมายของการวิจัยของคุณ เนื่องจากไม่ใช่กระบวนการที่สำคัญ แต่เป็นผล
  
• ปฏิบัติตามข้อกำหนดด้านความแม่นยำ โปรดจำไว้ว่าผลลัพธ์ของการคาดการณ์สามารถตรวจสอบได้โดยการวัดว่าแบบจำลองที่ได้รับการพิสูจน์แล้วนั้นแม่นยำเพียงใดเมื่อใช้กับข้อมูลของคุณ
  

การสร้างแบบจำลองเชิงทำนาย
ความสำคัญของ Predictive Analytics สำหรับร้านค้าอีคอมเมิร์ซ
คู่มือที่ครอบคลุมสำหรับการวิเคราะห์เชิงทำนาย
เครื่องมือวิเคราะห์การคาดการณ์ 10 อันดับแรก ตามหมวดหมู่
การคาดการณ์รายได้โดยใช้ Predictive Analytics: กรณีศึกษาเชิงโต้ตอบ
ไพรเมอร์การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์
ซอฟต์แวร์วิเคราะห์เชิงทำนาย 24 อันดับแรกฟรี
20 ซอฟต์แวร์วิเคราะห์การคาดการณ์ที่ดีที่สุดของปี 2019
เครื่องมือวิเคราะห์คาดการณ์
ซอฟต์แวร์ Predictive Analytics
การสร้างแบบจำลองเชิงทำนาย
เครื่องมือวิเคราะห์คาดการณ์
ข้อมูลเชิงลึกเพื่อการดำเนินการ — สำหรับครั้งนี้จริง
7 วิธีที่ Amazon ใช้ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อสะกดรอยตามคุณ (AMZN)
Amazon ต้องการใช้ Predictive Analytics เพื่อเสนอการจัดส่งล่วงหน้า
การรักษาลูกค้า: Macy's ใช้ Predictive Analytics เพื่อเพิ่มการใช้จ่ายของลูกค้า
การวิเคราะห์เชิงพยากรณ์ในปี 2019: อะไรที่เป็นไปได้ ใครทำ และอย่างไร
วิธีใช้ Predictive Analytics เพื่อประสิทธิภาพทางการตลาดที่ดีขึ้น
การคาดการณ์รายได้โดยใช้ Predictive Analytics: กรณีศึกษาเชิงโต้ตอบ
การวิเคราะห์เชิงทำนายที่กระจ่างชัด