预测分析在数字营销时代的重要性

预测分析在数字营销领域并不是什么新鲜事物。 预测分析工具分析大量数据并将其转化为洞察力，以帮助企业实现收入最大化。 这些算法由人工智能、机器学习、数据挖掘、数据建模和统计分析提供支持。

你知道吗？

• 每天创建超过 2.5 万亿字节的数据
• 到 2020 年，估计地球上每个人每秒将产生 1.7 MB 的数据

什么是预测分析？

高级分析工具从数百万个来源收集数据。 这些工具分析大量数据并将其转换为对企业有用的见解。

预测分析功能用于预测未来趋势，并就企业应如何根据这些趋势调整营销计划和战略提出建议。 历史形态识别和推荐是它的主要功能。

资料来源：AnalyticsVidhya

这种基于预测分析的模型遵循高级算法来从结构化和非结构化数据源中捕获数据。 这些算法由人工智能、机器学习、数据挖掘、数据建模和统计分析提供支持。

为什么有洞察力的数据对数字营销活动很重要？

我越了解数字营销领域的症结，我就越能理解这些天数据的重要性。 如今，一百万家公司正在开展数十亿次营销活动。 但是他们中有多少人成功地推动了这些活动？ 一些！

问题是计划活动！

大多数活动都是基于原始数据或一些第三方调查和见解。 我总是说活动策划是数字营销中非常重要的一部分。 所有的活动都应该是数据驱动的和经过充分研究的。

当您了解受众的行为、意图、兴趣和存在时，您将能够设计更好的活动。 这就是为什么有洞察力的数据在您的活动成功中发挥重要作用的原因。

预测分析如何进入数字营销的画面？

预测分析技术和工具正在数字营销领域不断涌现，并正在改变营销人员使用他们的活动和受众数据的方式。

这也是最值得关注的数字营销趋势之一。

借助基于预测分析的工具，您现在可以借助支持 AI 的算法做出更好的决策。 这些算法分析您的消费者行为并与您分享见解，以便在正确的时间采取正确的行动。 你知道吗：

• 哪个广告系列效果最好？
• 你应该触发什么样的内容？
• 您的受众对您的产品和品牌表现出什么样的兴趣？

是的，人工智能驱动的预测分析工具正在解决所有这些挑战，让营销人员的生活更轻松。

预测分析模型致力于分析消费者的历史数据并相应地定义趋势。

该算法了解受众的行为，并根据受众对您的广告系列的兴趣不断优化广告系列。

使用预测分析工具进行数字营销活动规划有什么好处？

每个人都希望为他们的业务带来最好的投资回报率和收入。

人工智能、机器学习、预测分析、深度学习等最新技术将推动所有数字营销业务向前发展。

企业应尽早采用先进的分析技术和工具，以获得竞争优势。

机器学习可以对客户旅程的每一步的客户体验产生深远的影响。 通过此人工智能和客户分析营销人员指南了解更多信息。

基于观众互动的更好的内容分发

通常，我们会在渠道顶部创建适合所有人的内容。 但是，当您希望获得客户时，它就不起作用了。 为此，您需要某种程度的定制。 这就是预测分析可以帮助您的时候，它会根据观众过去与内容的互动为他们创建正确的内容推荐。 这些工具可帮助您定义：

1. 我们应该针对谁
2. 何时瞄准这些人
3. 我们应该在哪里瞄准他们，在哪个渠道上
4. 为观众触发什么类型的内容

它使用大量数据，根据人口统计数据、企业数据、心理数据、地理数据等向受众推荐内容。

像 Kapost 这样的预测分析工具可以对内容进行惊人的评分，以提高内容的有效性。

根据他们的历史行为进行潜在客户管理、培育、追加销售、交叉销售

潜在客户管理意味着处理您从各种营销活动中收到的潜在客户，并培养将其转化为客户。

• 潜在客户评分和培育：预测分析工具根据各种参数对潜在客户进行评分，例如在填写网站上的表格之前他们与企业有多少接触点，他们所处的消费者旅程阶段。 在此基础上，他们会洞察潜在客户是否准备好进行转换
• 细分和定位：潜在客户根据他们与业务的交互分为不同的类别，基于这些潜在客户应该分类。 预测分析工具可帮助您创建精心策划的数字营销活动，以便在准备好购买时在正确的时间通过正确的渠道定位正确的潜在客户
• 追加销售和交叉销售：您的客户可能会根据他们的购买模式感兴趣。 他们将购买什么样的产品来添加他们现有的设置。 所有这些见解都可以通过预测分析工具生成，以帮助您找到合适的产品以向现有客户群追加销售。

Lattice 等预测分析工具可帮助您进行有效的潜在客户管理，实现预测转化率并获得新客户。

营销活动规划和优化以获得更好的结果

预测分析机制可帮助您计划更好的数字营销活动并降低活动失败的风险。

为什么？ 因为所有活动都是根据历史数据和洞察力设计和计划的。

它可以帮助您根据之前广告系列的消费者行为定义正确的广告系列策略和最适合的消息传递。

例如，像亚马逊这样的电子商务领导者也根据他们的数据驱动洞察力计划他们的数字营销活动，因此他们看到了显着的投资回报率。

用于活动策略规划的用户数据分析

用户数据是帮助预测分析算法为您的业务工作的关键或输入。

• 用户如何与您的业务互动？
• 他们在您的网站上消费什么样的内容？
• 哪些网页不适合您的业务？
• 什么内容推动了更高的跳出率？

所有这些关键查询都可以通过预测分析工具及其营销智能算法来回答。

今天的大多数数据都是原始数据或只是一组字母数字字符。 这些分析和智能工具收集这些原始信息并将其转化为有用的推荐引擎，从而使您的投资回报率翻倍。

如何从预测分析开始？

您必须有一个业务目标和目标来实现预测分析，以确保您的数字营销活动取得成功。

首先必须定义一个明确的目标。

从构建小型模型开始，通过预测分析对您的数字营销进行测试，例如针对具有最高受众参与度的内容开展广告活动。 看看人们现在如何与此内​​容互动。 还在表演吗？ 如果没有，您应该对其进行哪些更改才能使内容成功？

收集数据，根据用户与您正在运行的活动的交互，不断从洞察中学习。 根据您正在测试的预测分析模型，实施小的更改并不断优化您的活动。

您可以测试一些查询，例如

• 哪些类型的活动可以带来更好的结果？
• 哪些类型的按钮获得了更高的点击次数？
• 哪种类型的设备能带来更好的潜在客户？
• 网站的哪些功能对观众参与度贡献最大？

Adobe Analytics、MixPanel、Google Analytics、Firebase、AppAnnie 等一些令人惊叹的工具通过提供一些高级见解来改善他们的营销活动，从而使数字营销人员和广告商的生活变得更轻松。

预测分析工具的数据输入

您可以将数据源连接到预测分析工具，例如：

• 电子邮件营销活动数据
• 广告活动数据
• 社交媒体分析数据
• 网站分析数据
• 客户关系管理数据

您提供的数据越多，您将获得更好的洞察力； 您与观众的相关性越高。

结论

预测分析技术已经改变了我们在数字营销方面所遵循的整个过程。 从与您的品牌的受众互动到优化流失率，预测分析是帮助您的业务的绝佳模型。

这些 AI 和 ML 驱动的工具正在产生大量有用的见解，并为早期采用者推动成功。 从长远来看，没有利用这些技术的企业更有可能看到较低的增长率。