隨著大數(shù)據(jù)，人工智能和數(shù)據(jù)分析等技術(shù)的興起，營銷一直在不斷變化?，F(xiàn)在，營銷活動可以基于對過去活動的測量和洞察來規(guī)劃，其中一種策略是使用預(yù)測分析來獲得更好的營銷表現(xiàn)以及更高的投資回報率，并最終獲得更快的成功。

在本文中，我們將討論企業(yè)在做網(wǎng)絡(luò)營銷過程中，能否通過預(yù)測分析來提升愛奇藝等效果廣告平臺的營銷效果？預(yù)測性分析是什么？為什么企業(yè)需要它？應(yīng)該測量什么、以及如何運用它來優(yōu)化業(yè)務(wù)決策。

什么是預(yù)測分析

盡管人們只要有數(shù)據(jù)就會存儲起來, 并且已經(jīng)存儲了大量的數(shù)據(jù), 但”大數(shù)據(jù)”這個詞是在1997年才被第一次使用. 而在今天這個時代, 每天都有大約2.5萬億字節(jié)的數(shù)據(jù)產(chǎn)生, 所以我們有必要好好地將數(shù)據(jù)利用起來。

打個比方：使用可用的數(shù)據(jù)來規(guī)劃、設(shè)計和部署營銷活動，就像穿上超級英雄的斗篷，幾乎可以保證更好的結(jié)果。

預(yù)測分析是高級分析的一個分支, 用于預(yù)測未來事件或結(jié)果。它集成了各種技術(shù), 包括數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計分析、建模、機器學習和人工智能(AI)，通過處理和分析各種數(shù)據(jù)集來達到預(yù)測的目標。

換句話來說，預(yù)測分析是基于歷史和交易數(shù)據(jù),挖掘出隱藏在數(shù)據(jù)中的特征以識別未來的風險和機會。

預(yù)測分析的步驟包括：定義結(jié)果、數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)分析、統(tǒng)計、建模、部署、模型監(jiān)控。

商業(yè)分析的快速定義：

1.描述分析是業(yè)務(wù)分析的第一階段，分析歷史數(shù)據(jù)找出過去事件的特征。

2.預(yù)測分析是業(yè)務(wù)分析的第二階段，用算法對歷史數(shù)據(jù)的建模用來預(yù)測未來可能的結(jié)果。

3.規(guī)范分析是業(yè)務(wù)分析的第三個階段，在這個階段，您將確定最佳的操作過程。

應(yīng)用場景：為什么企業(yè)需要它？

一旦整個過程完成后，規(guī)范分析可以應(yīng)用于各種功能。

以下是市場營銷中優(yōu)化預(yù)測分析最流行的八個場景。

1、線索評分

通過線索評分，市場和銷售部門將可以更好的協(xié)同,因為每個線索都是不一樣的. 通過規(guī)范分析，每個潛在客戶都將根據(jù)其購買意愿進行評分，從而可以相應(yīng)地執(zhí)行潛在客戶個性化培育。

2、線索分群的活動培育

線索培育屬于購買過程的早期階段，需要進行規(guī)劃和制定戰(zhàn)略。利用人口統(tǒng)計學和行為數(shù)據(jù)，線索培育活動可以個性化定制，將流程進一步推向銷售轉(zhuǎn)化渠道。

3、有針對性的內(nèi)容推送

哪些類型的內(nèi)容更適合某些潛在客戶可以通過預(yù)測分析來回答。通過個性化的內(nèi)容分發(fā)，潛在客戶可以獲得與組織更高質(zhì)量的溝通。這反過來會增加銷售轉(zhuǎn)化的可能性。

4、生命周期價值預(yù)測

客戶生命周期價值是營銷投資回報率的真實衡量標準。

通過預(yù)測分析，每個客戶的歷史數(shù)據(jù)可以追根溯源。這將轉(zhuǎn)化為更準確的ROI。

5、流失率預(yù)測

客戶流失率是指客戶或用戶在特定時間段內(nèi)停止訂閱的百分比。要實現(xiàn)增長，企業(yè)的增長率必須高于流失率。通過預(yù)測分析，你可以識別警告標志，從而可以提供必要的后續(xù)跟進或培育。

6、追加銷售和交叉銷售準備

利用現(xiàn)有的數(shù)據(jù)，企業(yè)可以實現(xiàn)追加銷售、交叉銷售，并結(jié)合兩者來增加盈利。此外，客戶生命周期價值可以從客戶購買行為的模式中預(yù)測。

7、了解產(chǎn)品適合度

配備歷史數(shù)據(jù)、銷售數(shù)據(jù)和銷售線索數(shù)據(jù)，企業(yè)可以更好地了解客戶的需求，這是開發(fā)更好產(chǎn)品的關(guān)鍵。

8、營銷活動的優(yōu)化

利用現(xiàn)有的數(shù)據(jù)，企業(yè)可以更好地規(guī)劃，開發(fā)，制定戰(zhàn)略并實施未來的營銷活動。借助有效的數(shù)據(jù)分析，很可能會提高整體營銷業(yè)績。

通過在組織中應(yīng)用預(yù)測分析，可以顯著降低風險，因為決策將基于數(shù)據(jù)進行，而不僅僅是依賴本能和一些受過教育的猜測等未經(jīng)證實的假設(shè)。許多成功的電子商務(wù)企業(yè)都在其營銷工作中采用預(yù)測分析，當然，亞馬遜和Target也是以其預(yù)測分析的最佳實踐而聞名。

測量和指標

當我們談?wù)摱攘繒r，我們其實是正在討論指標。在這個分析時代，你需要區(qū)分兩種度量類型：業(yè)務(wù)或營銷指標和分析指標。

例如，Google Analytics指標就是分析指標。 “分析”本身意味著檢驗數(shù)據(jù)集從而得出結(jié)論的過程。因此，“分析指標”是為了檢驗各種目的的一種數(shù)據(jù)集測量方法。

Google Analytics指標包括：會話，網(wǎng)頁瀏覽量，跳出率，流量來源，網(wǎng)頁退出，目標，每次訪問的互動情況，社交概覽和購買概覽。每個指標可以根據(jù)維度進一步分類，維度包括設(shè)備類型，區(qū)域，語言和瀏覽器。

記錄這些數(shù)據(jù)集后，你需要使用營銷指標對其進行分析，然后才能做出業(yè)務(wù)決策。

了解更多信息：如何使用大數(shù)據(jù)分析增加營銷投資回報率（https://www.singlegrain.com/marketing/how-to-use-big-data-analytics-to-grow-your-marketing-roi/）

在計算營銷業(yè)績和投資回報率時通常使用6個指標：

1、CAC（客戶獲取成本）

客戶獲取成本是根據(jù)總銷售和營銷成本除以特定時間段內(nèi)新客戶的數(shù)量來計算的。 有兩種類型的客戶獲取成本（CAC）：100％線上CAC和線上線下CAC的組合。

2、客戶獲取成本（CAC）的營銷比例

客戶獲取成本（CAC）中百分之多少是與營銷成本相關(guān)的？ 該比率由總營銷成本除以銷售和營銷成本得到。

3、客戶生命周期價值與客戶獲取成本的比率

該比例由客戶終身價值或客戶生命周期價值除以客戶獲取成本得到。

4、回頭客獲取成本的時間

計算回頭客的獲取成本（CAC）所需時間的總時間（幾周，幾個月，幾個季度或幾年）。

5、營銷產(chǎn)生的客戶比例

將一個月內(nèi)的新客戶數(shù)除以客戶總數(shù)后，即可獲得營銷產(chǎn)生的客戶百分比。

6、受營銷影響的客戶比例

該數(shù)字由新客戶數(shù)除以在營銷活動中參與互動的總客戶數(shù)。

這六個營銷指標為聚類建模和評分類別提供了基礎(chǔ)。換句話說，通過了解這些業(yè)務(wù)指標，可以正確設(shè)計分析指標以提供所需的數(shù)據(jù)集。

實施預(yù)測分析以優(yōu)化業(yè)務(wù)決策

使用基于營銷目標的指標可以讓你將其轉(zhuǎn)化為在實施階段真正有效的營銷模型。在執(zhí)行它之前，需要確保能識別現(xiàn)有的營銷分析及其數(shù)據(jù)。這些過去的結(jié)果將用作“之前”藍圖，你可以通過使用預(yù)測分析與“之后”藍圖進行比較。

營銷預(yù)測分析的循環(huán)始于數(shù)據(jù)訪問，數(shù)據(jù)探索，建模和市場營銷活動的實施。在了解分析指標和現(xiàn)有數(shù)據(jù)之后，建模就是下一個階段。而如果沒有可用的模型，度量和數(shù)據(jù)并沒有什么意義。

例如，有三種主要的預(yù)測模型：聚類模型、偏好模型、協(xié)同過濾。

a.聚類模型是基于用戶行為聚類, 產(chǎn)品聚類, 品牌聚類等, 針對人口統(tǒng)計和人物畫像的客戶細分。

b.偏好模型根據(jù)預(yù)測的終身價值，互動可能性，退訂的傾向性，轉(zhuǎn)換傾向，購買傾向和流失傾向來預(yù)測顧客行為。

c.協(xié)同過濾則基于過去的變量包括購買行為等來對產(chǎn)品, 服務(wù)以及廣告進行推薦。這種過濾在追加銷售,交叉銷售以及下次銷售的場景中很常見. 在預(yù)測分析中，回歸分析起著重要作用。一個業(yè)務(wù)分析師可以通過使用“回歸系數(shù)”來識別客戶與其購買之間的相關(guān)性。因為，他們可以創(chuàng)建一個用于預(yù)測未來購買可能性的分數(shù)。

根據(jù)Forrester Research,營銷人員使用的三種評分類別是：

1.預(yù)測評分 - 根據(jù)購買行為的可能性優(yōu)先考慮潛在客戶、線索和客戶。

2.識別模型 - 根據(jù)與現(xiàn)有客戶變量的相似性識別和獲取潛在客戶。

3.自動分群- 將線索分群后，推送定制及個性化的內(nèi)容。

總結(jié)

預(yù)測性分析是市場營銷活動成功的關(guān)鍵。它將業(yè)務(wù)指標與更好的業(yè)務(wù)結(jié)果之間的關(guān)聯(lián)度與高階策略相結(jié)合，從而在整個客戶生命周期中帶來更多的影響。

但是，預(yù)測分析確實需要對“之前”營銷分析指標有深入的了解，才能作為建?？蚣芎驮u分類別的基礎(chǔ)。在分析了歷史和行為數(shù)據(jù)集及其模型之后，你可以將它們與“之前”數(shù)據(jù)進行比較。

總體而言，預(yù)測分析可讓你以更明智的方式制定市場營銷活動和其他業(yè)務(wù)決策。但是和生活的其他部分一樣，預(yù)測分析并不能保證成功。它只會增加成功的可能性。