什么是市场营销中的预测分析?
预测分析是一种利用过去的数据来预测市场趋势和场景的分析形式。通过利用预测AI的旧数据，你可以创建一个更优化的营销策略，推动更好的决策。
首先，营销人员关注媒体组合建模(嗯)。这种方法数据驱动营销让他们了解活动对销售的长期影响，帮助指导未来的活动和优化工作。
作为营销分析的发展之后，营销人员发展到更复杂的阶段归因模型它超越了聚合数据，转向了用户级交互。这些类型的模型，比如多点触控归因(MTA)，让营销人员了解消费者的购买路径。
为什么预测分析对市场营销很重要?
长期以来，营销人员一直利用数据来理解和提高营销活动的有效性。这些年来，这些努力取得了更大进展。
今天的顾客比以往任何时候都有更多的选择。他们不再局限于当地商店的库存，他们可以随时订购自己想要的东西。因此，供应商、零售商和服务提供商之间的竞争非常激烈。走在消费者趋势和需求的前面是保持竞争力的唯一方法。预测分析可以帮助营销人员了解消费者的行为和趋势，预测未来的变化，并相应地计划他们的活动。
预测分析是一种利用杠杆进行的分析形式人工智能和机器学习结合各种数据集、算法和模型生成的洞见来预测未来的行为。就像MMM一样，该分析着眼于历史活动数据和趋势，以及MTA提供的过去用户行为数据，以及其他交易数据。从预测分析中得到的见解更好地装备营销人员，以确定未来可能发生的事情，为有效的营销策略提供信息。
预测分析测量模型
与预测分析相关的模型有三种主要类型:
集群模型:这些算法用于根据过去的品牌参与度、过去的购买量和人口统计数据进行受众细分。
倾向模型:这些指标评估消费者做某事的可能性，如皈依、接受某项提议或退出。
建议过滤这个模型评估过去的购买历史，以了解哪里可能有额外的销售机会。
通过这些模型收集的信息可以让营销人员想出更有效、更有活力的媒体计划消费者体验和ROI。
预测分析的用途是什么?
预测分析使用数据模型、统计和机器学习来预测未来的事件。在市场营销中，这可以用来做出关于媒体计划和购买的更好的决定。使用这个工具，营销人员可以更好地了解哪些活动是有效的，什么样的广告将导致未来的销售增长。
预测分析用例
营销人员有几种方法可以将预测纳入其中市场营销分析开展活动以提高效率和加强营销:
了解消费者行为
这些见解让营销人员了解消费者的利益基于过去的互动。营销人员可以根据已知的兴趣和人口统计信息对受众进行细分。这使得营销人员能够在正确的时间在正确的设备上为个人提供有针对性的信息。最终，这有助于突破持续不断的广告噪音——改善消费者体验和品牌忠诚度。
优化资源和支出雷竞技电子平台
营销人员可以决定去哪里聚焦广告支出基于客户所呈现的价值。预测数据确定了广告渠道以及需要增加营销支出和资源的时间，以及需要减少投资的地方。雷竞技电子平台例如，一个冰淇淋品牌的数据可能表明，在北温带地区的营销活动在夏季会产生更好的效果，使他们可以把大部分广告支出节省到夏季月份。
确定领导的资格和优先次序
还有预测分析允许营销人员限定和优先级的线索。对消费者行为的洞察使营销人员能够识别更接近于转化的理想受众群体。这些分析显示了消费者可能采取的行动，允许营销团队将更多的注意力放在这些消费者身上，并将其最小化浪费的广告费用对市场营销没有反应的消费者。
维持客户
最后，预测分析有助于留住客户，因为营销人员能够更好地理解消费者的需求。这有助于产品和服务的提供，以补充消费者的购买历史和兴趣，也阐明交叉销售和向上销售的机会，不值得探索。
营销人员如何在他们的营销策略中使用预测分析?
有了这么多可用的数据，营销人员需要先进的营销工具和测量能力，以便利用预测分析。
统一营销度量
为了预测未来的趋势，营销人员需要大量的历史数据。这意味着，随着消费者与营销活动的互动，沿着销售漏斗向下移动并最终转化，营销人员必须跟踪每一次参与。所有这些数据必须进行关联和同步，以便有效地开发消费者身份。统一营销计量通过集中收集市场趋势、消费者行为和线上线下活动的信息，实现预测分析。
营销分析软件
预测分析需要集成多个测量模型和大量数据。为了充分利用预测分析，营销人员需要一个先进的营销分析软件能够将所有这些数据提炼成可消化的信息，从中可以得到可操作的见解。
人工智能和机器学习
人工智能和机器学习将在营销优化中发挥重要作用，被认为是营销人员选择的基本功能omnichannel营销工具。这些工具是必不可少的，因为它们使营销人员能够实时地根据洞察采取行动，自动提供动态内容。基于预测分析，机器学习和人工智能营销这些功能可以提供动态定价、自动销售预测、自动内容创建和实时个性化。
最终的想法
营销人员必须始终寻找新的方法，使他们的营销活动更有针对性和更有效。这样做可以改善营销投资回报率客户体验和客户保留。为了保持竞争力，今天数据驱动营销人员正在利用创新，包括通过统一营销测量、营销分析软件、人工智能和机器学习进行预测分析。
