影響營銷的 4 個 AI 類別：預測分析

在這個由四部分組成的系列中，我們正在探索四類人工智能 (AI)，它們如何對營銷人員及其客戶產生有意義的影響，以及可能避免的情況。 第一部分（生成式 AI）在這裡。

在第二篇文章中，我們將探討預測分析——使用用戶行為（匯總和基於每個客戶）等數據和其他因素為營銷人員提供未來行為和其他趨勢預測的工具。

什麼是預測分析？

預測分析建立在公司擁有的關於客戶行為和行動以及他們可能獲得的其他趨勢和信息的豐富數據之上。 因此，人工智能結合統計建模、機器學習和其他形式的分析工具，結合歷史數據對未來結果進行預測。

雖然像 ChatGPT 這樣的生成式 AI 工具如今受到了大部分媒體的關注，但多達 95% 的公司目前正在將某種類型的預測分析納入他們的營銷中。

你從你的籌碼中獲得最多嗎？ 參加我們簡短的 2023 年 MarTech 替代調查

多年來，客戶在市場營銷內外都體驗過這種建模的效果。 例如，任何申請信用卡或貸款的人都會對其信用記錄進行分析和風險評估，以及公司認為他們值得獲得多少信用。

營銷預測分析的工作原理大致相同，並且有多種應用，包括：

• 使用複雜或隱藏的關係通過機器學習對客戶進行細分。
• 確定潛在客戶的優先級以確定最有前途的潛在客戶。
• 計算流失或有風險的客戶。
• 確定當前或潛在客戶的傾向。
• 計算最佳廣告支出以獲得預期結果。

同樣，預測分析可以確定哪些客戶可能會流失或尋找其他地方。 如果該人已經是客戶，則此信息可用於吸引他們留下來。 如果他們還不是客戶，同樣的信息可以確定他們是否值得投入大量廣告資金來轉化。

深入挖掘：人工智能：初學者指南

預測分析是一種強大的工具，精明的營銷人員可以使用它來幫助做出更好的決策，瞄準最佳的潛在客戶，並更有效地使用營銷和廣告資金。

為什麼現在值得關注 

在您的營銷方法中考慮進一步採用 AI 時，有幾個原因需要特別注意預測分析。 讓我們探討其中的一些。

尋找新機會

預測分析擅長根據大量數據或特別複雜的數據集識別客戶趨勢。 它可以使用這些來推斷和預測客戶群可能會做什麼。 這可以包括：

• 尋找新的有價值的細分受眾群。
• 確定客戶何時最有可能購買。
• 發現可以轉化為有形回報的其他機會。

更有效地利用您的資源

此外，預測分析可以幫助營銷人員優先考慮他們應該集中精力的地方——以及金錢。 一個例子：通過查看時間、位置、受眾細分等來優化廣告支出。

防止不良結果 

除了尋找新機會和提高營銷工作效率外，預測分析還可以幫助您避免關鍵的負面時刻或互動。 使用這些 AI 方法，您可以採取措施減少客戶流失或挽救處於風險中的客戶關係，並採取措施防止這些結果發生。

將預測分析與生成 AI 相結合

儘管營銷人員可以使用不同類型的人工智能，但沒有人說您不能將多種方法組合成一個策略。 例如，將預測分析與生成 AI 相結合可以及時發現營銷機會並創建內容來滿足當下。

如果您的預測工具識別出的新受眾群體需要新的營銷活動方法，您可以使用生成式 AI 工具為該群體個性化內容。 這可以節省時間和金錢，並可以快速輕鬆地利用機會。

受益於持續學習

當然，預測會隨著從更多數據源中提取並隨著時間的推移而改進。 畢竟，這就是機器學習的意義所在——它會不斷學習並隨著時間的推移變得更好！

需要注意什麼

雖然預測分析是人工智能的一個令人興奮的領域，但人類仍然需要擔任戰略角色。 人們必須是 AI 預測的管理者和解釋者。 人工智能只能提供信息。 它要求人們決定何時、何地、如何以及是否使用它。 那麼請注意，您可以證實做出決定的原因。

另外，請注意偏見如何潛入您的系統。 偏見開始時可能很微妙，但隨著時間的推移會變得越來越成問題，因此必須能夠了解預測是如何進行的。

結論

如您所見，預測分析是 AI 的一個領域，已經存在了足夠長的時間，在多個領域都已經成熟。 雖然它不應該取代人類的戰略監督，但已經有足夠多的應用程序在使用，我們可以將這些應用程序稱為類型安全，以便在相對廣泛的意義上使用。

這也是一個容易引入偏見的領域，因此請確保您找到了使 AI 模型如何做出預測和決策的透明度的方法。

在本系列的下一篇文章中，我們將探討人工智能影響營銷人員工作及其接觸的客戶的另一個領域：個性化客戶旅程和下一步最佳行動。

獲取營銷技術！ 日常的。 自由的。 在您的收件箱中。

企業電子郵件地址

訂閱 加工...

見條款。