如何在營銷策略中使用預測分析

根據 Webopedia 的說法，“預測分析是從現有數據集中提取信息以確定模式並預測結果和趨勢的做法。” 聽起來很複雜——因為它是。 任何時候你都可以用過去來判斷未來會發生什麼； 你在冒險。

但是，如果沒有某種形式的預測分析，無論目標如何，都很難實現。 例如，在棒球中，稱為 Sabermetrics 的統計方法通常用作預測分析工具。

通過分析先進的、非傳統的統計數據或指標，棒球經理做出陣容決策（例如，在什麼情況下使用什麼樣的救援投手）和前台做出人事決策（選拔哪些年輕球員），所有這些都基於他們的分析模型預測最有可能發生。

在另一個示例中，Netflix 使用預測分析來幫助確定他們將為“Netflix 原創節目”花名冊製作哪些推薦節目。 例如，製作流行系列“紙牌屋”的決定是在對明星、導演和英國版節目進行分析後決定的。

為什麼是預測分析？

當營銷部門利用預測分析時，他們更擅長識別潛在客戶。 一旦客戶被識別並成功關閉，就可以根據他們的購買模式向他們推銷其他產品。

同樣，與大數據相結合，預測分析可以指示將哪些產品交叉銷售給哪些消費者。 例如，如果一個男人花 4,000 美元買了一件阿瑪尼西裝，他會比本田思域更適合寶馬。 即使是產品內交叉銷售和追加銷售也是成功的預測分析工作的分支。 非常成功的 Dollar Shave Club 將吸引人的名字與追加銷售的努力結合在一起，將優質產品定位在其網站上的“美元”產品旁邊。

這些是在日常生活中發揮作用的預測分析或預測智能的簡單示例。 然而，隨著大數據的出現，預測分析發生了更加複雜的轉變。 先進的計算機算法（一組用於完成給定任務的計算機指令）使通過數據進行預測的科學比以往任何時候都更加準確和深遠，而且這種趨勢沒有放緩的跡象。 落後於曲線的營銷人員將很難追趕。

營銷領域的預測分析

所有這些與營銷有何關係，營銷人員應如何利用預測分析？ 首先，任何幫助營銷人員辨別消費者購買習慣的流程或工具都可以為他們的業務帶來福音，因為如果您可以“解碼”過去的購買習慣，您就可以預測未來的購買習慣，並根據這些習慣做出決策預測。 預測分析有助於確保這些預測是準確的。

例如，當一個電影觀眾購買一張票時，該交易被售票者的計算機系統捕獲並輸入到它的數據庫中。 然後，預測分析算法可以指示計算機在新遊戲即將開始時向客戶發送電子郵件。 更進一步，該算法可以定義特定類型（例如音樂、神秘、喜劇）來定位購票者。

對於營銷部門，可以挖掘購買信息，並作為門票促銷、廣告活動、比賽日贈品等的基礎。

讓我們來看看在挖掘所有可用數據並應用預測分析後，營銷人員可以做的一些事情：

1. 分析和預測季節性客戶行為。 對於在線銷售尤其如此，因為最成功的電子商務網站是那些突出消費者在任何特定時間想要的產品的網站。
2. 其次，將利潤最高的產品定位給最有可能購買的客戶。 為 13 歲的孩子生成梅賽德斯-奔馳的電子郵件或彈出廣告是沒有好處的。 相反，針對高端產品的富裕客戶是有效營銷的核心。
3. 接下來，針對客戶的購買習慣進行“假設”場景（例如，如果產品 A 的供應用完，誰可能會購買產品 B？）。 從表面上看，這似乎是一個供應鏈問題，但事實是，如果營銷部門可以根據預測算法的指示確定庫存商品的優先列表，那麼銷售額就會增加。
4. 然後製定更有效的營銷和廣告策略。 不僅要定位正確的受眾，還要通過消息、圖像和主題來定位他們，以吸引他們使用您的產品或服務。
5. 第五，學習和採用贏得回頭客的最佳策略。 預測智能可以告知營銷哪些消費者最有可能成為回頭客。 預算越來越緊。 營銷需要分配他們的資源來專注於提供最高投資回報率的目標，沒有什麼能像回頭客一樣提供投資回報率。 用商業大師 Edwards Deming 的話來說，“長期關係的結果是質量越來越好，成本越來越低。”
6. 最後，優先考慮客戶。 作為上述的補充，營銷人員需要根據多種因素對客戶進行優先排序，其中最重要的是他們成為回頭客的可能性。 其他因素包括但不限於哪些客戶購買的產品利潤率最高、吸引哪些客戶的成本最低以及哪些客戶最有可能發起退貨。

啟用預測分析的工具

幸運的是，對於企業而言，無需僱用一群計算機程序員來設計預測分析算法。 有很多工具可以完成完成工作所需的分析任務。

預測分析的一些主要參與者是 IBM、SAP 和甲骨文，但對於那些還沒有準備好接受昂貴且複雜的“企業級”解決方案的公司，還有 Marketo、Tableau、GoodData 等眾多替代方案。 企業級工具與同類最佳小型供應商之間的主要區別不在於復雜性或功能，而是 SAP 和以 Oracle 為中心的公司傾向於支持供應商的一致性，而 IBM 數據庫用戶則認為使用 IBM 分析工具有優勢.

轉化優化——點擊後登陸頁面

任何在線營銷活動或任何電子商務存在主要根據一個標準來判斷：轉化次數。 出色的活動、出色的促銷活動，甚至出色的產品，只有在產生銷量的情況下才能發揮出色。

在數字營銷中，轉化就是一切。 出於這個原因，每個在線廣告活動都需要一個點擊後登陸頁面，並且點擊後登陸頁面必須經過專業設計以產生潛在客戶、吸引眼球且用戶友好。

在線用戶都經歷過點擊後登錄頁面的挫敗感，這些頁面沒有提供他們需要的信息，不專注於一個動作，完全沒有吸引力，而且設計得不好。 對於以轉化為生命線的在線營銷人員來說，缺少點擊後登陸頁面或點擊後登陸頁面不佳，是毒藥。

一個好的點擊後登陸頁面的例子可以在這裡找到。 MarketingProfs 頁面乾淨、有吸引力、易於閱讀和導航，使用簡單的單字段表單。

幸運的是，Instapage 是對設計師最友好的點擊後登陸頁面平台，它使營銷人員能夠快速大規模地創建漂亮的高轉化點擊後登陸頁面。 借助邊緣測量和軸鎖定等高級功能、CSS 編輯器以及 200 多個模板，您在任何地方都找不到更靈活、用戶友好且可自定義的點擊後登錄頁面解決方案。

預測性分析：留在這裡並變得越來越重要

預測分析是當今在線廣告的重要組成部分。 從簡單的分析（如基於在線購買的交叉銷售）到超複雜的應用程序（如試圖預測不同消費者群體的購買習慣），預測分析正成為構建在線營銷和廣告的基石。 隨著計算機處理能力的提高和數據存儲變得越來越便宜，預測分析能夠實現的目標還沒有盡頭。

在過去只有實體店的日子裡，營銷只是確保百貨公司在聖誕節期間有足夠的聖誕商品，並且當地報紙有正確的優惠券和促銷廣告。 如今，實體渠道正受到在線購物的挑戰，而通過 PC 進行的在線購物正在與智能手機相抗衡。

預計2017年網上購物規模將超過2萬億美元，不利用這一渠道的商家必將消失。 今天的零售商必須為在線廣告和銷售投入足夠的資源，為此，商家需要做到以下幾點：

1. 一個對在線購買過程有透徹了解的營銷團隊。 對於較小的公司，這可能需要使用外部顧問。
2. 專注於預測分析，可以更好地了解消費者習慣和有效的資源分配以及有影響力的廣告定位。
3. 通過根據預測技術提供的結論採取行動來利用這些習慣的創造力。
4. 從所有可用來源挖掘數據並對其進行分析的軟件工具，以及管理這些工具並在必要時為工具選擇提供建議的 IT 資源。
5. 徹底了解點擊後登陸頁面在轉化優化中的關鍵作用，以及選擇最佳點擊後登陸頁面、提供商的精明。

預測分析的未來

營銷已成為數字化企業，預測分析是其主要工具之一。 分析消費者習慣曾經需要花費數周和數週的時間來分析電子表格，但今天它可以實時完成。 這意味著很明顯：我們去過的地方和我們要去的地方前所未有地交織在一起。

隨著技術的發展，預測消費者習慣以及就此而言每個人的習慣的能力將帶來一些道德和法律挑戰。 即使是現在，營銷人員也必須謹慎，以確保他們的營銷工作不會跨越營銷和侵犯隱私之間的界限。 預測分析將再次發揮作用，但更可能是作為問題的解決方案而不是問題本身。

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