影响营销的 4 个 AI 类别：预测分析

在这个由四部分组成的系列中，我们正在探索四类人工智能 (AI)，它们如何对营销人员及其客户产生有意义的影响，以及可能避免的情况。 第一部分（生成式 AI）在这里。

在第二篇文章中，我们将探讨预测分析——使用用户行为（汇总和基于每个客户）等数据和其他因素为营销人员提供未来行为和其他趋势预测的工具。

什么是预测分析？

预测分析建立在公司拥有的关于客户行为和行动以及他们可能获得的其他趋势和信息的丰富数据之上。 因此，人工智能结合统计建模、机器学习和其他形式的分析工具，结合历史数据对未来结果进行预测。

虽然像 ChatGPT 这样的生成式 AI 工具如今受到了大部分媒体的关注，但多达 95% 的公司目前正在将某种类型的预测分析纳入他们的营销中。

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多年来，客户在市场营销内外都体验过这种建模的效果。 例如，任何申请信用卡或贷款的人都会对其信用记录进行分析和风险评估，以及公司认为他们值得获得多少信用。

营销预测分析的工作原理大致相同，并且有多种应用，包括：

• 使用复杂或隐藏的关系通过机器学习对客户进行细分。
• 确定潜在客户的优先级以确定最有前途的潜在客户。
• 计算流失或有风险的客户。
• 确定当前或潜在客户的倾向。
• 计算最佳广告支出以获得预期结果。

同样，预测分析可以确定哪些客户可能会流失或寻找其他地方。 如果该人已经是客户，则此信息可用于吸引他们留下来。 如果他们还不是客户，同样的信息可以确定他们是否值得投入大量广告资金来转化。

深入挖掘：人工智能：初学者指南

预测分析是一种强大的工具，精明的营销人员可以使用它来帮助做出更好的决策，瞄准最佳的潜在客户，并更有效地使用营销和广告资金。

为什么现在值得关注 

在您的营销方法中考虑进一步采用 AI 时，有几个原因需要特别注意预测分析。 让我们探讨其中的一些。

寻找新机会

预测分析擅长根据大量数据或特别复杂的数据集识别客户趋势。 它可以使用这些来推断和预测客户群可能会做什么。 这可以包括：

• 寻找新的有价值的细分受众群。
• 确定客户何时最有可能购买。
• 发现可以转化为有形回报的其他机会。

更有效地利用您的资源

此外，预测分析可以帮助营销人员优先考虑他们应该集中精力的地方——以及金钱。 一个例子：通过查看时间、位置、受众细分等来优化广告支出。

防止不良结果 

除了寻找新机会和提高营销工作效率外，预测分析还可以帮助您避免关键的负面时刻或互动。 使用这些 AI 方法，您可以采取措施减少客户流失或挽救处于风险中的客户关系，并采取措施防止这些结果发生。

将预测分析与生成 AI 相结合

尽管营销人员可以使用不同类型的人工智能，但没有人说您不能将多种方法组合成一个策略。 例如，将预测分析与生成 AI 相结合可以及时发现营销机会并创建内容来满足当下。

如果您的预测工具识别出的新受众群体需要新的营销活动方法，您可以使用生成式 AI 工具为该群体个性化内容。 这可以节省时间和金钱，并可以快速轻松地利用机会。

受益于持续学习

当然，预测会随着从更多数据源中提取并随着时间的推移而改进。 毕竟，这就是机器学习的意义所在——它会不断学习并随着时间的推移变得更好！

需要注意什么

虽然预测分析是人工智能的一个令人兴奋的领域，但人类仍然需要担任战略角色。 人们必须是 AI 预测的管理者和解释者。 人工智能只能提供信息。 它要求人们决定何时、何地、如何以及是否使用它。 那么请注意，您可以证实做出决定的原因。

另外，请注意偏见如何潜入您的系统。 偏见开始时可能很微妙，但随着时间的推移会变得越来越成问题，因此必须能够了解预测是如何进行的。

结论

如您所见，预测分析是 AI 的一个领域，已经存在了足够长的时间，在多个领域都已经成熟。 虽然它不应该取代人类的战略监督，但已经有足够多的应用程序在使用，我们可以将这些应用程序称为类型安全，以便在相对广泛的意义上使用。

这也是一个容易引入偏见的领域，因此请确保您找到了使 AI 模型如何做出预测和决策的透明度的方法。

在本系列的下一篇文章中，我们将探讨人工智能影响营销人员工作及其接触的客户的另一个领域：个性化客户旅程和下一步最佳行动。

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