預測分析在數字營銷時代的重要性

預測分析在數字營銷領域並不是什麼新鮮事物。 預測分析工具分析大量數據並將其轉化為洞察力，以幫助企業實現收入最大化。 這些算法由人工智能、機器學習、數據挖掘、數據建模和統計分析提供支持。

你知道嗎？

• 每天創建超過 2.5 萬億字節的數據
• 到 2020 年，估計地球上每個人每秒將產生 1.7 MB 的數據

什麼是預測分析？

高級分析工具從數百萬個來源收集數據。 這些工具分析大量數據並將其轉換為對企業有用的見解。

預測分析功能用於預測未來趨勢，並就企業應如何根據這些趨勢調整營銷計劃和戰略提出建議。 歷史形態識別和推薦是它的主要功能。

資料來源：AnalyticsVidhya

這種基於預測分析的模型遵循高級算法來從結構化和非結構化數據源中捕獲數據。 這些算法由人工智能、機器學習、數據挖掘、數據建模和統計分析提供支持。

為什麼有洞察力的數據對數字營銷活動很重要？

我越了解數字營銷領域的癥結，我就越能理解這些天數據的重要性。 如今，一百萬家公司正在開展數十億次營銷活動。 但是他們中有多少人成功地推動了這些活動？ 一些！

問題是計劃活動！

大多數活動都是基於原始數據或一些第三方調查和見解。 我總是說活動策劃是數字營銷中非常重要的一部分。 所有的活動都應該是數據驅動的和經過充分研究的。

當您了解受眾的行為、意圖、興趣和存在時，您將能夠設計更好的活動。 這就是為什麼有洞察力的數據在您的活動成功中發揮重要作用的原因。

預測分析如何進入數字營銷的畫面？

預測分析技術和工具正在數字營銷領域不斷湧現，並正在改變營銷人員使用他們的活動和受眾數據的方式。

這也是最值得關注的數字營銷趨勢之一。

借助基於預測分析的工具，您現在可以藉助支持 AI 的算法做出更好的決策。 這些算法分析您的消費者行為並與您分享見解，以便在正確的時間採取正確的行動。 你知道嗎：

• 哪個廣告系列效果最好？
• 你應該觸發什麼樣的內容？
• 您的受眾對您的產品和品牌表現出什麼樣的興趣？

是的，人工智能驅動的預測分析工具正在解決所有這些挑戰，讓營銷人員的生活更輕鬆。

預測分析模型致力於分析消費者的歷史數據並相應地定義趨勢。

該算法了解受眾的行為，並根據受眾對您的廣告系列的興趣不斷優化廣告系列。

使用預測分析工具進行數字營銷活動規劃有什麼好處？

每個人都希望為他們的業務帶來最好的投資回報率和收入。

人工智能、機器學習、預測分析、深度學習等最新技術將推動所有數字營銷業務向前發展。

企業應儘早採用先進的分析技術和工具，以獲得競爭優勢。

機器學習可以對客戶旅程的每一步的客戶體驗產生深遠的影響。 通過此人工智能和客戶分析營銷人員指南了解更多信息。

基於觀眾互動的更好的內容分發

通常，我們會在渠道頂部創建適合所有人的內容。 但是，當您希望獲得客戶時，它就不起作用了。 為此，您需要某種程度的定制。 這就是預測分析可以幫助您的時候，它會根據觀眾過去與內容的互動為他們創建正確的內容推薦。 這些工具可幫助您定義：

1. 我們應該針對誰
2. 何時瞄準這些人
3. 我們應該在哪裡瞄准他們，在哪個渠道上
4. 為觀眾觸發什麼類型的內容

它使用大量數據，根據人口統計數據、企業數據、心理數據、地理數據等向受眾推薦內容。

像 Kapost 這樣的預測分析工具可以對內容進行驚人的評分，以提高內容的有效性。

根據他們的歷史行為進行潛在客戶管理、培育、追加銷售、交叉銷售

潛在客戶管理意味著處理您從各種營銷活動中收到的潛在客戶，並培養將其轉化為客戶。

• 潛在客戶評分和培育：預測分析工具根據各種參數對潛在客戶進行評分，例如在填寫網站上的表格之前他們與企業有多少接觸點，他們所處的消費者旅程階段。 在此基礎上，他們會洞察潛在客戶是否準備好進行轉換
• 細分和定位：潛在客戶根據他們與業務的交互分為不同的類別，基於這些潛在客戶應該分類。 預測分析工具可幫助您創建精心策劃的數字營銷活動，以便在準備好購買時在正確的時間通過正確的渠道定位正確的潛在客戶
• 追加銷售和交叉銷售：您的客戶可能會根據他們的購買模式感興趣。 他們將購買什麼樣的產品來添加他們現有的設置。 所有這些見解都可以通過預測分析工俱生成，以幫助您找到合適的產品以向現有客戶群追加銷售。

Lattice 等預測分析工具可幫助您進行有效的潛在客戶管理，實現預測轉化率並獲得新客戶。

營銷活動規劃和優化以獲得更好的結果

預測分析機制可幫助您計劃更好的數字營銷活動並降低活動失敗的風險。

為什麼？ 因為所有活動都是根據歷史數據和洞察力設計和計劃的。

它可以幫助您根據之前廣告系列的消費者行為定義正確的廣告系列策略和最適合的消息傳遞。

例如，像亞馬遜這樣的電子商務領導者也根據他們的數據驅動洞察力計劃他們的數字營銷活動，因此他們看到了顯著的投資回報率。

用於活動策略規劃的用戶數據分析

用戶數據是幫助預測分析算法為您的業務工作的關鍵或輸入。

• 用戶如何與您的業務互動？
• 他們在您的網站上消費甚麼樣的內容？
• 哪些網頁不適合您的業務？
• 什麼內容推動了更高的跳出率？

所有這些關鍵查詢都可以通過預測分析工具及其營銷智能算法來回答。

今天的大多數數據都是原始數據或只是一組字母數字字符。 這些分析和智能工具收集這些原始信息並將其轉化為有用的推薦引擎，從而使您的投資回報率翻倍。

如何從預測分析開始？

您必須有一個業務目標和目標來實現預測分析，以確保您的數字營銷活動取得成功。

首先必須定義一個明確的目標。

從構建小型模型開始，通過預測分析對您的數字營銷進行測試，例如針對具有最高受眾參與度的內容開展廣告活動。 看看人們現在如何與此內容互動。 還在表演嗎？ 如果沒有，您應該對其進行哪些更改才能使內容成功？

收集數據，根據用戶與您正在運行的活動的交互，不斷從洞察中學習。 根據您正在測試的預測分析模型，實施小的更改並不斷優化您的活動。

您可以測試一些查詢，例如

• 哪些類型的活動可以帶來更好的結果？
• 哪些類型的按鈕獲得了更高的點擊次數？
• 哪種類型的設備能帶來更好的潛在客戶？
• 網站的哪些功能對觀眾參與度貢獻最大？

Adobe Analytics、MixPanel、Google Analytics、Firebase、AppAnnie 等一些令人驚嘆的工具通過提供一些高級見解來改善他們的營銷活動，從而使數字營銷人員和廣告商的生活變得更輕鬆。

預測分析工具的數據輸入

您可以將數據源連接到預測分析工具，例如：

• 電子郵件營銷活動數據
• 廣告活動數據
• 社交媒體分析數據
• 網站分析數據
• 客戶關係管理數據

您提供的數據越多，您將獲得更好的洞察力； 您與觀眾的相關性越高。

結論

預測分析技術已經改變了我們在數字營銷方面所遵循的整個過程。 從與您的品牌的受眾互動到優化流失率，預測分析是幫助您的業務的絕佳模型。

這些 AI 和 ML 驅動的工具正在產生大量有用的見解，並為早期採用者推動成功。 從長遠來看，沒有利用這些技術的企業更有可能看到較低的增長率。