预测分析:如何增强你的数字营销策略无极4荣耀代

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作为数字时代精明的营销人员,您总是需要了解技术、商业智能和分析领域的最新进展。你需要找到更好的方法,通过你的数字营销活动来完善你的目标受众。预测分析告诉你如何涡轮增压你的数字营销策略。事实上,预测分析将使这种营销策略成为可能。
 
想要学习如何让你的营销活动更有活力吗?我们将探讨预测分析在数字营销中的应用。你会知道什么是预测分析,以及你能用它做什么。最重要的是,您将了解为什么需要使用这些数据,以及2019年后的未来。
 
什么是市场预测分析?
 
预测分析是分析学的一个分支,它要求“利用大数据和统计算法,以及机器学习技术,根据可用的历史数据来识别未来结果的可能性,”SAS表示。
 
如果你参考Salesforce的解释:“预测营销依赖于数据科学,为做出营销决策提供准确的预测,并规划未来最有可能成功的营销策略。”
 
简单地说,它包括任何利用现有客户数据的分析活动,无极4荣耀注册以便对潜在客户的未来活动做出明智的假设。
 
预测分析对企业的重要性
 
到目前为止,您可能已经意识到,数字营销中的预测分析可能会帮助您很好地利用现有的历史数据。想知道有多少营销人员已经在使用它来发展他们的业务?
 
根据Salesforce进行的一项研究,91%的专业营销人员要么已经完全投入到预测营销中,要么正在实施预测营销以获得更好的结果。
 
这就是为什么企业使用预测分析来取得比以往更好的营销效果。
 
准确预测客户行为
 
毋庸置疑,客户情报是营销游戏的首要焦点。你越了解你的客户,例如,他们在什么时间访问他们的时间,他们想要什么,他们什么时候想要,就越容易通过各种营销渠道接触到他们。
 
例如,预测分析还有助于确定人们在社交媒体渠道上的参与度,这可能进一步帮助营销人员制定节省时间的社交媒体策略。不要只是节省时间——还要记住保护您的数据安全。
 
优化生产和销售工作
 
不合格的线索通常会耗费公司大量的时间和金钱。在预测分析的帮助下,你可以设计出一种算法,根据采取行动的可能性,对已知的潜在客户进行优先排序,从而确定潜在客户的资格。你可以从中获得深刻的见解,帮助你的销售团队专注于和培养最有利可图的客户群体。
 
个性化的消息
 
如果你一直在网上与企业打交道,你就会知道个性化比以往任何时候都重要。预测分析是大多数企业缺失的环节。
 
 
它可以帮助实现即时自动化的受众细分,从而提供高度个性化的消息传递,这意味着当您试图交叉销售、追加销售或推荐其他产品时,您可以更好地针对特定的细分市场、群体或个人。正如你所能猜到的,可能性实际上是无穷无尽的。
 
 
为市场带来更好的产品或服务
 
也许您已经知道,在基于客户行为数据来激励和指导您的业务决策时,数据可视化是多么有价值。
 
但是,在做出有关改进现有产品/服务范围的商业决策,或推出新产品/服务(预测性分析或一些个人意见)时,你能信任哪些数据来源?当然是前者!
各种预测模型及其应用
 
在本节中,我们将研究五种最常用的预测建模技术。它们可分为三大类:
 
智能推荐
 
倾向模型
 
细分模型
 
第一类:明智的建议
 
技巧1:建议过滤
 
如果你想在销售点创造一个增加收入的机会,无极4荣耀代理试试这个模式。这就像作为一个企业主问你自己一个关键的问题:“对这个客户来说,所有的向上销售或交叉销售机会都存在什么?”亚马逊通过在每个产品页面上向客户显示“推荐产品”的列表来运行其业务。
 
类别2:倾向模型
 
技术#2:钱包份额估算
 
这个模型指的是客户可以为购买您的解决方案分配多少预算。不用说,钱包的份额越高,成功增加或交叉销售的可能性就越小。
 
技巧3:流失的可能性
 
对于销售会员制或订阅的公司来说,流失率可能是一个主要问题。但是,如果您能够准确地预测潜在客户转向新客户的可能性,那么同样地,您也能够准确地预测他们取消订阅的可能性。
 
类别#3:细分模型
 
技术#4:行为集群
 
例如,当您将行为数据与人口统计数据相结合时,它可以帮助您的数字营销团队获得有价值的见解,以改进转换,并准确预测其营销活动的结果。
 
技术#5:基于产品的集群
 
就像行为集群一样,基于产品的集群可以帮助您识别可能购买相同产品类别产品的客户。使用这个模型不仅可以提高你的销售数字,还可以预测客户帐户的终身价值,这是一个很好的想法。
 
预测分析在数字营销中的应用
 
想从市场预测分析中获益吗?你也可以这样做。
 
定义明确的目标
 
使S.M.A.R.T目标——是“具体的”、高度“可测量的”、非常容易达到或“可实现的”、接近现实或“现实的”以及“有时间限制的”。
 
识别和量化顶级信息渠道
 
你问过自己以下问题吗?
 
我的顶级数据源是什么?
 
如何才能最好地集成多个数据通道来启动我的分析引擎?
 
数据清理的工作量将会如何?
 
我将使用哪种数据格式?
 
我已经准备了多少历史数据?
 
总是从小事做起
 
请记住,您刚刚开始试验基本的预测分析模型,以便更好地理解这些挑战,并判断它们提供的结果是否足够可靠。
 
重新校准和放大
 
这一步可以确保你得到的结果随着时间的推移变得更加准确和更好。精确度会帮助你缩放。科技还可以通过另外三种方式帮助你扩大规模。
 
结合预测分析和数字营销
 
利用专门为数字营销人员设计的复杂预测分析工具,并提供直观的建模功能。
 
预测分析可以帮助数字营销人员克服几个挑战。例如,在社交媒体影响者营销中,定位高质量影响者或微影响者的业务利基是相当令人生畏的,预测工具有助于揭示复杂社交媒体的关联,并帮助获取正确的信息。你也可以决定使用纳米影响力来推广你的品牌。
 
此外,将预测分析软件整合到社交媒体渠道中,可以对用户的在线行为和偏好提供各种各样的见解。这可以帮助营销人员预测用户的行为,为他们未来的营销努力。
 
提高客户接触
 
了解用户如何与您的数字资产(如web页面)交互,以及如何在各种设备上使用与时间、cta和内容格式相关的广告。
使用预测分析来衡量数字营销的roi
 
预测分析模型可以跟踪和捕获用户数据,为销售漏斗中的每个接触点分配权重,并最终计算roi。一些人预测,甚至Reddit也可能成为营销领域的下一个大事件。
 
使用行为数据创建准确的客户角色
 
通过准确定义角色,营销人员可以通过正确的营销渠道接触到正确的客户,从而获得更高的转化率。
 
预测分析在数字营销中的未来
 
我们已经看到AI(人工智能)驱动的营销工具,如内容管理器、聊天机器人和动态定价模型等的可用性激增。
 
2019年及以后,我们将看到用于数字营销的预测分析的快速发展。今后在这方面的一些前景似乎很有吸引力。
 
自然语言处理(NLP)
 
一旦像精确检测情感和意图这样的能力在数字技术的范围内,营销人员将能够更好地利用它们来为客户定位和销售。
 
内存分析和大数据
 
随着海量实时数据的并行处理变得比以往任何时候都更有效,营销人员将能够发现数据,发现统计相关性,并实现从未有过的倾向性建模。
 
机器学习和行为科学
 
为了更好地理解用户行为,数字营销人员已经开始使用机器学习算法。通过各种参与技术,如游戏化,他们将能够细化细分和应用属性建模,以显著提高其数字营销活动的实时结果。
 
物联网
 
我们身边的每一台设备都会发出数据,很快,数字营销人员就能实时捕捉到客户的行为数据。
 
电子邮件营销
 
电子邮件营销工具将依赖预测分析,在一天中的特定时间发送电子邮件,为每个订阅者定制,以获得更高的打开率。
 
内部销售和领导管理系统
 
有了预测分析,将更容易标记出更有可能转化为买家的线索。
 
客户支持
 
如果您只想让一小部分用户就他们的查询或问题联系您的支持部门,预测性分析可以提供帮助。
 
关于数字营销中的预测分析的最后思考
 
随着科技领域的快速发展,那些真正有动力取得成功的公司将允许他们的数字营销团队使用最新的工具来做出更明智的决定。这就是预测分析将如何产生一个新的范例——“数字营销2.0”。话虽如此,要获得及时准确的商业情报,获取干净、高质量的数据将是必不可少的。
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