如何为合格的潜在客户利用预测分析

如何为合格的潜在客户利用预测分析

2021 年 6 月 24 日更新

不要迷失在旋转预测数据的世界中。 了解如何将预测分析集成到您的潜在客户生成策略中以增加销售额。

本文旨在帮助您了解预测分析如何激发潜在客户以及如何将这些潜在客户转化为新客户。 采用更新的策略来使用预测分析来获得合格的潜在客户。 当您更快地确定理想的买家时，您可以将这些潜在客户转化为新的业务增长。 预测分析已发展成为增强数字业务和细分客户体验以更好地产生潜在客户的战略基石。

微调您的潜在客户生成策略将产生更高百分比的正确潜在客户。 您希望客户能够真正从您的业务中受益并认真参与您的服务。 通过优化转化营销工作，您可以帮助更多目标受众在线找到您的业务。 预测性营销使您能够识别出最高质量的潜在客户。 搜索引擎优化和营销审计可以揭示洞察力，以改善您的潜在客户生成工作。

增加数据种类和速度可以帮助企业在分析数据之前清理数据并做出更好的决策。 可靠预测分析的数据“信任”至关重要。

什么是预测性潜在客户生成营销？

预测性潜在客户营销是从客户数据集中提取关键信息以破译逻辑模式并预测用户行为的未来结果的专业实践。 此信息对于赚取和付费搜索营销都是必不可少的。

在数字营销中，潜在客户生成是引发消费者兴趣或进行搜索查询以定位企业的产品或服务。 可以为提供价值、列表构建、电子通讯列表获取或销售线索等目的创建潜在客户。 产生潜在客户的方法通常属于广告领域，但也可能包括非付费来源，例如自然搜索引擎结果或现有客户的推荐。

如果您努力产生来自 Google 产品轮播的点击，那么您已经取得了一定程度的成功。

如何利用预测分析来吸引潜在客户

企业可以通过预测分析提高消费者参与度。

预测性营销利用您的数据来预测您的理想客户是谁——那些最有可能进行购买的人。 您可以减少猜测谁准备购买的时间，并将更多时间集中在达成新交易上。 太多人依靠猜测来推动营销决策，并想知道他们为什么会陷入困境。 合格潜在客户的预测分析对资源有限的企业非常有吸引力。 通过敏捷来削减时间和营销预算； 把你的努力放在真正重要的地方。

简化潜在客户生成过程的 4 件事

1.了解好客户是什么样子

2.了解您网站上的客户活动

3. 尽早知道哪些是坏线索

4.知道如何应用统计数据来增加收入

我如何优先考虑赢得领先优势的最佳机会在哪里？

1.了解好客户是什么样子

在准确预测哪些潜在客户最有可能成为优秀客户之前，您必须先了解好客户的样子。 在数据后端进行计算，以了解您的销售情况。 如果您要向许多永远不会购买您的产品的联系人进行营销，请暂停。 Innstead 利用预测分析来确定转化的合格潜在客户。

2.了解您网站上的客户活动

您可以利用 Google Analytics（分析）和 AdWords 广告系列的转化跟踪恶意获取数据。 跟踪购买、注册和其他网站转换，以确定是否应将列表添加到您的潜在客户培养过程中。当您知道您的网站上正在发生哪些有价值的客户活动时，您的下一个任务和活动可能会更有效.

3. 尽早知道哪些是坏线索

过滤掉前端的不良线索。 这不再是您获得多少潜在客户； 这是关于你有多少好的线索。 这与您的每条潜在客户成本无关，而是与您获得可靠潜在客户的成本有关。 它不再是关于你培育数据库中的黄金； 这是关于在正确的时间用正确的信息展示黄金。

4.知道如何应用统计数据来增加收入

确保在您的营销团队中拥有一位思想领袖，他能够及时了解最新的潜在客户生成知识和应用技能。 拥有数据已经​​不够了。 您必须有人知道如何阅读预测分析，实施您的潜在客户生成策略，并知道应用统计数据以增加您的业务收入流的最佳方法。

通过付费搜索培养潜在客户

为新业务产生潜在客户必须来自某个地方。 为了确保您的业务的未来，培育潜在客户是您的数字营销工作与销售和收入之间的生命纽带。

它们体现了来自表示有兴趣的人的有前途的客户领导。 虽然每个潜在客户都可能具有一定的潜力，但可靠的潜在客户最终会成为您在银行中的资金。 一旦您的网站正确实施了AdWords 转化跟踪，您就可以更好地跟踪潜在客户的成功。 可以设置谷歌分析报告，通知您潜在客户活动，并通过电子邮件发送给手动将数据输入您的 CRM 系统的人。 有许多购买系统可以简化流程并帮助区分单个潜在客户是由您的PPC 广告还是由另一个数字营销渠道产生的，以及哪个。

您只有一次机会抓住 AdWords 点击数据，即访问者第一次访问您的网站的时间。 打开自动标记，然后在查询字符串中找到 gclid 值。 接下来，分配一个本地 cookie，它将收集您要跟踪的查询字符串中的名称和值对。 发送电子邮件时，请包含 cookie 的数据以及您添加到 CRM 中的其他信息。

潜在客户生成的目标是开发一种将潜在客户培养到您的潜在客户跟踪系统中的方法，这在分析中称为目标漏斗。 然后，您可以了解有关潜在买家需求和购买模式的更多信息。 一旦您了解了客户的需求和愿望，就可以在细分市场列表中对数据进行细分，以进行再营销活动。

大多数电子商务网站都有一个经过培训的销售团队来完成交易，然后开始为新客户服务的过程。 随着时间的推移，随着您继续了解有关潜在客户的更多详细信息，额外的营销信息可能会促进重复销售。 成功的策略会通过合格的潜在客户不断完善转化漏斗。 收集、存储和解释来自您的网站访问者的数据信息是一场数字游戏，因为并非每次赢得的点击都会转化。 通过广撒网，您的企业可以增加通过 PPC 广告获得合格潜在客户的机会。 一个快乐的新客户可能会传播信息并为您的业务转化为多个潜在客户。

潜在客户转换是每个企业成功的关键因素，但对于小型企业来说更是如此。 以下是我们发现的公司在潜在客户培养过程中犯的五个典型错误。 遵循我们经验丰富的建议和实用技巧来纠正它们。

什么是常见的潜在客户培育错误？

错误1：在接触目标受众方面过于被动

错误 2：赢得在线潜在客户与预测分析的一揽子方法

错误3：试图通过专注于自己来产生潜在客户

错误四：试图从不良数据中产生在线潜在客户

错误 5：缺乏足够快地整合预测分析的灵活性

错误 6：依赖于不可预测的营销结果的潜在客户生成

如何避免 6 个常见的潜在客户错误

您可以通过更好的预测分析来修复其中的大部分。

错误 1：在接触目标受众方面过于被动

不要等待您的目标受众找到您的网站。 您可以向潜在客户表明您了解他们的意愿，他们不必一直等待找到您。 一项领先的 Forrester 调查报告称，在联系销售代表之前，潜在客户现在已经完成了多达 90% 的购买决定。 这意味着，如果您不积极努力产生在线潜在客户，您可能会看到您的竞争对手赢得您正在等待的新业务。

解决方案

当计算机收集有关上下文和用户响应的数据时，您需要有人能够读取数据并使用它来预测满足特定搜索查询的内容。 尽管具有挑战性，但这个创造更多相关内容的新机会为企业提供了非凡的洞察力，通过更加个性化、相关和及时的沟通和提供差异化​​的价值，从而推动客户利益、用户满意度和客户忠诚度。 为了利用其他隐藏的机会，如果您使用预测分析，您可以利用随时可用的大量信息资产。

在潜在客户的购买过程中尽早赢得他们的注意。 要从您的数字营销工作中获得新的合格潜在客户，您需要专注于在目标受众中产生意识。 实现这一目标的一种方法是投资 AdWords 广告活动，这些广告活动与思想领导力和相关内容相结合，旨在吸引每个预先确定的细分群体。 随着观众的反应，最大化营销自动化和基于帐户的营销等核心原则，以超个性化的方式吸引这些买家。

错误 2：赢得在线潜在客户与预测分析的一揽子方法

利用预测分析来很好地了解您的电子邮件营销数据库的不同部分，您将需要创建独特的促销优惠来满足每个人的兴趣。 在确定每个潜在客户在您的营销漏斗中处于哪个阶段时，在开发有机和付费营销工作时量身定制的广告创意工作至关重要。 通过开发简洁的广告文案，在您的营销漏斗的每个阶段与买家产生共鸣，您将提高获得新客户兴趣的成功率。

解决方案

通过将预测分析添加到您的潜在客户生成中，您的企业可以获得很多收益。 将您的潜在客户群体分类，并了解如何预测每个用户群体认为最有帮助的内容和信息类型。 创建内容营销策略，以培养对您的品牌作为有益和可靠行业信息供应商的信任。 通过 Google Analytics 在您的 AdWords 广告系列中集成目标和转化跟踪，以发现他们的购买历程。

在形成广告信息和优化的网络内容时，检查每个可能的客户处于漏斗的哪个阶段也很重要。 应该为刚被介绍给贵公司的新潜在客户提供广告创意，提供对您的解决方案的更高层次的总结。 您将其归类为漏斗中期或后期潜在客户的人将是以前访问过特定产品或服务页面的个人。 在这种情况下，潜在客户生成的预测分析可能意味着展示专注于该特定产品的广告，并提供更多细节以促进购买。 富有洞察力的信息图表、白皮书或案例研究可以回答有关特定产品功能的问题。

错误3：试图通过专注于自己来产生潜在客户

通过尝试同时使用营销自动化平台中的所有功能来避免让观众眼花缭乱。 如果您将预测分析与您的潜在客户生成策略相结合，您可能会错过他们技术的重点。

解决方案

确保与合适的人进行有趣、相关的对话。 您的网络内容和营销资金不应给人留下如何使用花里胡哨的印象。 应该清楚地解决他们的问题。 让您的数字营销信息保持简单、相关和相关。 预测分析就是要了解您的客户以及潜在买家的需求。 它是“专注于其他”的，并且非常了解“他们的”需要和想要的东西。

错误四：试图从不良数据中产生在线潜在客户

很容易让您的潜在客户业务数据库慢慢萎缩。 个人经常会完全转移到另一个角色或工作，而您的最后一个联系人现在不见了。 如果您在刷新客户信息方面落后，您需要减少发送给错误个人的尝试。

解决方案

如今，职业道路非常不稳定，这意味着您的潜在买家的头衔和角色经常会遇到机会。 确保您的客户数据库和用于潜在客户生成的 CRM 是最新的，以增加您获得可行潜在客户的机会。 有如此多的企业感觉被那些不太可能向您购买的人所关注的加重信息所淹没，因此清理您的数据、避免垃圾邮件并正确设置您的分析和Google AdWords 跟踪非常重要。

毕竟，普通的移动消费者是一个快节奏且不断发展的目标。 从正确的数据中获取洞察有助于企业跟上步伐并预测买家需求。 利用该预测分析数据是您预测购买决策的市场情报金矿。

错误 5：缺乏足够快地整合预测分析的灵活性

如果您的企业缺乏工具和人员来利用潜在客户产生的性能、灵活性、可扩展性和价值，您可以轻松地将预测分析纳入您未来的日常运营中。 大公司可能拥有如此多的批准层级，以至于它们陷入了足够快的速度，以提供更好的结果的灵活性。

解决方案

使您的员工能够及时响应数据。 认识到您正在观察移动的目标。 预测您的最佳潜在客户生成美元支出涉及不断变化的数据、转化率、新客户获取、客户保留百分比变化以及不断变化的竞争格局。 提前计划以使潜在客户生成团队与您的销售漏斗的不同阶段保持一致。 典型的方法是划分和匹配您的潜在客户生成消息，以适应漏斗顶部、漏斗中间和漏斗底部。

凭借更快的产品开发和日益灵活的制造系统，您可以通过灵活的方法调整期望和响应，从而保持领先地位。

错误 6：依赖于不可预测的营销结果的潜在客户生成

如果您的营销没有产生正确类型的潜在客户或足够数量的潜在客户，那么您可能会因为没有明确的目标客户而感到困惑。 当您了解最大的潜在客户群或个人最适合您的特定产品时，就可以实现可预测的数字营销。

解决方案

将您的对外战略重点放在如何创造可靠和可预测的收入增长上。 投资于您准确预测客户需求的能力。 这项投资将帮助您避免浪费时间和更多的金钱猜测。 相反，您只需投资于承诺可预测结果的潜在客户生成营销策略，进而可以显着增加您的收入，同时降低您的营销成本。

如果您为 AdWords 营销活动采用盈利模式，则合格潜在客户的生命周期价值相当高，这将证明更高的每条潜在客户成本是合理的。 您的 AdWords 广告系列也可以称为流量生成广告系列或采用正确策略的潜在客户生成广告系列。

通过遵循我们在预测分析中的最佳实践，您可以同时增加收入并降低营销成本。 提高您准确预测客户想要什么、何时想要以及如何想要的能力。

潜在客户培养策略真的是建立关系吗？

是的。 潜在客户的产生就是在数字空间以及面对面培养和维护良好的关系。 潜在客户培育在您的买家所在的营销平台和社交渠道上建立了影响力。 一旦你赢得了关注，通过回答他们的问题来吸引你的追随者，并展示为什么你的企业是最好的解决方案。 信息丰富、以用户为中心的 Web 内容和引人入胜的通信增加了他们想要更好地了解您的业务的机会。

培养潜在客户并不容易。 这需要时间。

零售商真的能知道消费者接下来会买什么吗？

没有人确切地知道未来。 但如今，有了更好的数据洞察力，我们绝对可以更准确地预测消费者意图。

许多零售商可能会说他们在正确的时间以正确的价格提供正确的产品。 但是，正确的时间不仅仅意味着拥有库存和广告定位。 这意味着首先在正确的环境中与客户建立有意义的联系。 虽然具有挑战性，但这样做意味着更多的销售。 零售商可以知道人们何时更有可能来到商店、样品产品、比较价格、比较产品功能并进行购买。

了解如何在各种设备上接触移动买家

尝试基于单一变量或未经证实的买家角色来定位潜在客户列表是一个糟糕的解决方案。 依赖简单定位的数字营销人员经常这样做，因为他们没有意识到改进的可能性。 在寻求提高您接触新潜在买家的能力时，请尝试识别多个有意义的变量，这些变量真正表明您的客户和潜在客户的某些关键方面。 今天，移动购买者变得更加精明，也许更复杂，简单的基于角色的营销工作或单变量定位可以归功于。

您可能会觉得自己非常了解自己的数字利基市场，因此做出假设并继续开发新内容是合理的。 然而——当进行测试时——大多数时候，这并不能将未来的购买行为与你成功所需的细粒度相关联或预测。 我们经常看到有人选择了他们手中的最佳标准，但发现他们遗漏了数百个关键变量和特征，这些变量和特征提供了对顾客的即时和动态视图，并且可以区分最佳潜在客户。

试一试，看看如何改进优化以满足搜索者的意图。 我们可以帮助您运行 SEO 活动或 AdWords 活动，结合预测性定位而不是随机或假设的选择，并像鹰一样观察结果。 借助受控的 AdWords 小组，您很快就会爱上预测性潜在客户和潜在客户开发的强大功能和投资回报率。

在医疗保健中越来越多地使用预测分析

知道如何破译数据模式以发现营销和内容创建机会的 SEO 专业人员也将避免他们可能错过的广告支出陷阱。 要为您的业务做出明智的决策，您需要了解推动结果的因素。 当您能够更好地确定消费者想要什么时，广告的成功是可以预见的。 进行消费者分析并了解他们是否更多地依赖视觉搜索、语音激活搜索、移动与桌面等。

医疗领域和其他行业的企业发现，当他们的知识产生明确的行动步骤以更好地获胜时，预测者最有价值。 投入时间和金钱来利用历史和实时数据的意愿目前被用于调解医院的重新入院、了解患者在网上搜索的内容以及管理对特定治疗的高需求。

让我们以牙科保健提供者为例。 为了通过合作实现成本节约，了解并能够更好地预测提供者和患者行为的管理员可以将这些评估用于行动步骤。 数据分析是更准确地预测患者需求和行为的关键。 凭借可靠的数据和利用数据的能力，牙科医生、营销机构或汽车维修店可以更好地让患者为积极的口腔健康结果做好准备。

任何正在寻找与竞争对手区分开来的方法的企业，通过确定现有客户如何评价其产品的好处，更容易获得保留和发展客户的有效策略。 审核您的Google 商家资料的运行情况； 收集患者评论以帮助确保潜在的潜在客户。

数据类型的巨大多样性和易于管理

根据美国国立卫生研究院 2014 年 2 月 7 日在线发表的一篇文章，“医疗保健中的大数据势不可挡，不仅因为其数量庞大，还因为数据类型的多样性和必须管理的速度”。 Wullianallur Ra​​ghupath 和 Viju Raghupathi 的文章标题为医疗保健中的大数据分析：承诺和潜力，

它得出的结论是，医疗保健中的有用数据正在发展成为一个有前途的领域，可以提供预测性见解，可用于开发更好的结果，同时降低业务成本。 数据管理存在的挑战值得克服，因为它的潜力对提供商和需要服务的人都非常重要。 您可以通过将本地业务模式标记添加到您的网页来克服在线查找的一些挑战。

通过大数据数字化、组合和有效地做出更好的预测，企业将获得显着的收益。 这可能包括在购买者旅程的早期阶段获得有关用户意图的关键知识； 更快、更有效地接触特定受众，并更好地设置和读取大数据分析。 某些发展或结果可以根据大量历史数据进行预测和/或估计，而目前这些数据太少。 反过来，您的网站可能会更频繁地出现在本地地图包和其他新的特色片段中。

“大数据分析每年可以在美国医疗保健领域节省超过 3000 亿美元，其中三分之二是通过减少大约 8% 的国家医疗保健支出来实现的。” ——麦肯锡

了解潜在客户生成的 5 个统计数据

可能使您摆脱使用预测分析来产生潜在客户的阴影的事实，使其成为突出的焦点：

• 93% 的 B2B 购买流程由使用数字搜索的企业开始。 精准市场研究

• 79% 的营销线索从未转化为销售。 没有适当的潜在客户培育流程是绩效不佳的主要原因。 营销夏尔巴*

• 已建立潜在客户培育策略的企业正在以低 33% 的价格生成 50% 的潜在客户，而这些潜在客户已准备好。 （福雷斯特研究***）

• 仅有 35% 的 B2B 营销人员实施了他们的潜在客户培养策略，这为更早进入流程的企业提供了强大的竞争优势。 需求生成***

• 熟悉利用预测分析来产生潜在客户的公司的销售配额实现率提高了 9.3% (CSO Insights)

• 49% 的 B2B 营销人员计划在今年增加他们的潜在客户开发预算； 根据 B2B 技术营销社区的数据，44% 的人将保持预算不变****

预测分析如何响应用户参与？

记录了搜索与您的网站匹配的特定术语的用户背后的一些人口统计数据，以及他们的活动。 预测分析现在揭示了很多关于用户意图的信息。 在分析数据时，如果大量用户在特定时间搜索一个独特的短语，则可能表明该术语与重大新闻、假期或年度活动相关。 计算机还可以确定哪些搜索结果会提示值得注意的用户行为。

基于用户行为的洞察力是消费者行为定位和潜在客户生成的关键。

以下是有助于预测合格潜在客户的消费者行为模式：

• 始终使用相同搜索词并偏爱某个特定 SERP 链接的用户。

• 当点击该链接的观众不断点击返回按钮返回搜索结果时。

• 预测分析破译链接不提供良好的用户体验发送到那里。

• 结果：该特定网页在该特定搜索查询中的排名下降。

预测分析可以回答的 7 个具体问题

结合来自 Google Analytics、社交媒体分析和您正在使用的任何第三方工具的数据。 既然您有足够数量的优质日期来源，请使用它来检测趋势、相关性和消费者情绪。 它可以提供丰富的洞察力来了解客户的需求、愿望和意图，回答关键问题，例如：

1. 新观众对您的内容有何看法？ 您对用户查询的满足程度如何？

2. 哪些现有内容成功推动了您的社交媒体活动、网页上的用户行为以及评论中的情绪？

3. 你如何整理你的数据？ 你需要多少数据？

4. 您是否在产品和服务、搜索引擎优化和付费搜索活动上进行了最佳投资？

5. 您是否在您的目标受众面前传达您的营销信息？

6. 您的网站是否成功回答了语音搜索？

7. 你对他们想要什么的倾听程度如何？

为什么需要潜在客户培养策略？

就其核心而言，潜在客户培育旨在引导潜在客户完成销售流程，同时建立牢固的关系。 这应该包括您的常青内容和销售漏斗。 然后在您的 SEO 进度报告中注意改进的搜索指标。

我们通常发现，大多数小型企业需要的线索比自己掌握线索培育网络策略所需的时间更快。 通过获取数字代理的服务，您可以更快地获得所需的潜在客户。 为了充分利用您企业的潜在销售机会，请求帮助以利用预测分析来寻找合格的潜在客户。

新的合格潜在客户是您业务的未来

潜在客户可能针对新客户和可能从您的额外购买中受益的现有客户。 它们每个都涉及一个独特的过程。 由于客户满意度对于向客户进行再营销至关重要，因此您用于产生潜在客户的初始预测分析现在可以多次获得回报。

一个新客户为您打开了一个超越客户期望并在未来几年保持业务的机会世界。 有了正确的策略来为合格的潜在客户使用预测分析，您就可以接触到正在寻找像您这样的企业的潜在客户。

用于预测分析和潜在客户生成的 SEO 工作流程

在编译预测性 SEO 平台使用的所有数据后，SEO 专家可以自行校准其搜索引擎策略。 结合从谷歌分析、谷歌数据集和其他人工智能手段收集的数据，更容易在您的搜索引擎模型和目标搜索引擎环境之间拥有更高程度的相关性。 您的企业可以找到最有效的途径来增加目标网页的流量，而不是对大量替代搜索方案和优化进行排序。 在满足观众需求的情况下，内容仍然是王道。

一些企业有 SEO 团队，一旦为时已晚，或者页面被搜索引擎抓取后，他们的任务就是修复优化问题。 我们更喜欢潜在客户生成的预测建模方法。 使用预测分析方法在问题对底线产生负面影响之前识别问题要好得多。

在围绕预测分析的不同理论中，对于您的业务需求可能更正确或更错误。 预测 SEO 肯定会在投资回报率上产生巨大差异，并减少测试过载。 预测分析为赢得新的 Google SERP与竞争对手提供了更清晰的途径，并帮助您更好地掌握在哪里分配 SEO 和 SEM 预算。

预测分析工具

有许多工具可用于对合格潜在客户进行预测分析——所有这些都有帮助。 对于 SEO 工作流程，您通常必须考虑哪些工具使用历史反应数据来帮助回答如果访问者数量下降时发生的情况。 本质上具有预测性的工具和从事搜索引擎优化的工具会回答“发生了什么”。 多年来我们了解到，正确的 SEO 工具确实取决于组织的文化。

您可以在下面找到 SEO 预测分析工具的信息列表**。 尝试他们找出人们提出的首要问题并提供正确的答案。

随着大数据的性质和数量的发展，SEO 的分析技术也必须如此。 我们必须扩大分析的复杂性和复杂性，以适应容量、速度和多样性。 过去仅以电子记录和其他结构化格式收集数据的时代已经过去。 越来越多的高价值预测数据采用多媒体格式和非结构化以及结构化和半结构化。 这创造了一个维度，使可用数据既有趣又极具挑战性。

结构化数据是搜索机器人易于存储、查询、调用和分析的数据。 它更容易被机器学习操纵。 从历史上看，谷歌结构化和半结构化数据包括仪器读数和纸质记录到电子记录的持续转换所产生的数据。 今天，它以可以捕获、存储和组织的格式迅速出现，以便计算机可以在几分之一秒内对其进行操作，并对其进行分析以获取有用的信息。

一些营销研究人员正在关注“数据保证”。 这是大数据、分析和结果的领域，可以指望它没有错误和可信。 数据质量问题之所以受到严重关注，主要有两个原因：收入取决于这些决策。 通过拥有最准确的信息和质量数据，尤其是非结构化数据，更容易准确预测并获得所需的成功。 进行架构审核以发现机会并进行预测性构建。

“我们认为，制造商和零售商都可以通过采用准确的响应来大大降低预测错误的成本，这是一种用于整个预测、计划和生产过程的新方法。 我们相信，公司可以改进他们的预测，同时重新设计他们的计划流程，以尽量减少不准确预测的影响。” – 哈佛商学院

The problem is most data isn't valuable, and no matter how many times you chant “predictive analytics”, that won't change. – Eric Jonas, Salesforce

“How many chances do you get to be wrong in a Macro-Level Forecast? 一。 You get One. Q4 2017 only happens once, full stop. Machine Learning systems need to experiment, fail, and improve. But when it comes to Forecasts, YOU don't get a chance to learn from mistakes – fail badly enough and you're out of a job.” – Power Pivot Pro

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Existing analytical SEO techniques can be applied to the vast amount of existing (but currently unanalyzed) business data to reach a deeper understanding of how users interact with a site's web pages and marketing efforts. This can then be applied at the point of curating fresh content, social media post, and how to allocate PPC spends, and adding industry-specific markup . Ideally, digital marketing directors can keep the whole team involved during the decision-making process and to help determine the most appropriate decisions to drive future business revenue.

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Forecasting can be described as when we anticipate the behavior of many people (such customers, business partners, and potential clientele), typically on “Long-term” timelines. Predictive Analytics centers more on anticipating the behavior and search intent of one individual (most of the time that is a customer) on a “Short-term” timeline.

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* www.superoffice.com/blog/lead-nurturing-strategy/

** www.softwareadvice.com/bi/predictive-analytics-comparison/

*** www.demandgenreport.com/industry-topics/demanding-views/2336-the-10-commandments-for-lead-nurturing-success.html

**** https://www.slideshare.net/hschulze/b2-b-lead-generation-report-2013

***** https://www.forrester.com/playbook/The+LeadToRevenue+Playbook+For+2015/-/E-PLA5500