了解預測營銷分析以及如何在您的業務中實施它

已發表: 2023-08-15

沒有什麼是壞主意。但在商業領域，有些想法顯然比其他想法更好。當您的想法基於可靠的數據和研究時，這有助於預測客戶的需求，那麼它們就非常有價值。 預測營銷分析使企業主和營銷人員能夠專注於他們最好的想法並專注於增長。

什麼是預測營銷分析？

預測營銷分析是營銷分析的一個分支，涉及使用數據、統計算法和機器學習技術來預測營銷活動和客戶行為的未來結果和趨勢。目標是利用數據驅動的洞察力做出更明智的決策並優化營銷策略，以提高績效和 ROI（投資回報率）。

如果預測營銷分析聽起來很複雜，請不要擔心。您可能已經這樣做有一段時間了。

如果您曾經回顧過季節性數據（例如，與假期相關的數據）來規劃下一季的營銷策略，那麼您已經參與了預測營銷分析。然而，與所有其他營銷策略一樣，預測營銷分析方法越複雜，優化其影響的機會就越大。

預測營銷分析旨在回答以下問題：

發生了什麼（描述性分析）：描述性分析是指對歷史數據進行分析，以了解和總結過去的事件、趨勢和模式。它是分析過程的基礎階段，提供對過去發生的事情的寶貴見解。

為什麼“X”發生（診斷分析）：診斷分析是數據分析的階段，重點是了解過去事件和結果背後的原因。診斷分析可幫助營銷人員和分析師發現不同變量之間的相關性和因果關係，從而更深入地了解營銷績效和客戶行為。

當“X”發生時（預測分析）：預測分析是高級分析的一個分支，用於根據歷史數據和統計算法預測未來結果或趨勢。它涉及使用各種統計和機器學習技術來識別數據中的模式、關係和相關性，這些數據可用於預測未來事件或行為。

營銷數據通常被稱為“大數據”是有充分理由的。用於製定營銷決策的信息的可用性是巨大的。在這篇簡短的博客文章中列出每個數據源和用法是不可能的。不過，以下內容將為您提供總體概述：

第一方數據：這是直接從客戶在您擁有的各種營銷渠道中進行的互動中收集的數據。您應該可以在現有的 MarTech 堆棧中輕鬆獲得第一方數據，包括任何電子郵件營銷、營銷自動化、CRM 和分析平台。
實時數據：當立即訪問最新信息對於及時決策或快速採取行動至關重要時，可以使用此數據。例如，假設實時數據顯示營銷活動未達到營銷團隊目標的預期參與量。在這種情況下，可以暫停該活動並採取措施對其進行優化，以免浪費太多資金。
歷史數據：這個表示過去發生的事件、交易、測量或觀察的記錄，並已保存用於分析。歷史數據在設定營銷目標時非常有用。
上下文數據：這是指提供特定事件的必要背景或情況的信息。這些數據可能與特定營銷活動的時間和地點或其他影響因素（例如天氣、經濟或競爭格局）有關。

正如有多個數據源一樣，營銷人員也可以使用許多不同的預測分析測量模型。每個模型的部署將廣泛反映營銷組織將預測分析部署為策略的複雜程度。

常見的分析測量模型包括：

聚類分析：一種根據特徵或屬性的相似性對相似數據點進行分組的技術。通過創建具有相似特徵的數據點集群，可以針對特定細分或子組定制預測模型，這可能會帶來更準確的預測和更好的見解。
傾向分析：這種類型的預測建模旨在確定個人或實體發生特定事件或行為的可能性或概率。它通常在營銷中用於預測特定操作的可能性，例如購買、點擊廣告、訂閱服務或流失。
推薦過濾：又名推薦系統。該模型旨在預測用戶可能感興趣的項目或內容，目的是增強用戶體驗、提高參與度並推動銷售或轉化。
預測分析：這種測量模型是一種預測模型，用於根據歷史數據預測未來值或趨勢。預測通常應用於時間序列分析，其中定期收集數據，例如每天、每月或每年。
時間序列分析：在時間序列分析中，數據點按時間順序記錄，每個觀察值都與特定的時間戳或時間段相關聯。時間序列預測分析對於理解數據的模式、趨勢和季節性變化以及根據歷史趨勢預測未來值特別有價值。

可以從預測營銷分析提供的洞察中受益的組織類型實際上是沒有限制的。

無論您從事金融、醫療保健、高等教育、酒店還是零售行業，總有數據可用於預測未來的參與度並設定營銷目標。

無論您的業務處於哪個垂直領域，如果您不深入挖掘可用數據，您就會白白浪費金錢。更糟糕的是，你會把錢扔進下水道。

知識就是力量。預測分析消除了營銷策略中的大量猜測。這種方法將幫助您規劃和執行更有效的營銷活動並減少浪費。

您可以使用預測營銷分析來：

雖然預測營銷分析是一種極其複雜的營銷策略，但它適用於各種類型和規模的企業和營銷組織。

與所有出色的營銷策略一樣，預測營銷分析的實施始於一個簡單的目標。

在項目定義階段，您需要創建一個優先級列表，然後在獲得內部支持之前弄清楚什麼是理想的以及什麼是可能的。如果您無法快速連續地勾選清單上的所有內容，請不要擔心；成功的營銷往往是獲得這些邊際收益的過程。

您旅程的後續步驟包括：

然後，這只是一個沖洗和重複的情況，小心地從以前的迭代中學習並更好地重建。在整個過程中，您將了解您的 MarTech 堆棧和營銷團隊的知識中存在哪些空白，在您前進的過程中需要解決這些空白。

要詳細了解 emfluence 的營銷分析專家如何幫助您通過預測營銷分析獲得更多創意和生產力，請立即通過[email protected]聯繫我們。