预测营销：它是什么以及如何将其应用到您的业务中
已发表: 2022-11-17在营销中，我们总是试图预测趋势。 这是适应不断变化的行业并接触未来客户（无论他们身在何处）的唯一途径。
幸运的是，越来越多的预测营销工具可以帮助我们根据触手可及的海量数据了解将会发生什么。 这是一个快速发展的行业，是您在竞争中脱颖而出的关键。 您想知道什么是预测营销以及如何在您的公司实施它吗？ 继续阅读！
什么是预测营销？
预测营销使用有关客户行为、购买和搜索历史、网络分析等的数据来预测营销策略的成功与否。 它使用多种技术实时分析品牌目标受众的行为模式，以预测人们未来会选择什么样的产品和服务。
预测营销与数据科学和数据挖掘密切相关，因为它使用大量信息来识别模式并预测它们。
它的实际应用包括为产品和服务提供个性化推荐、预测购买模式或计算用户成为客户的概率。
市场营销中存在哪些预测模型？
营销中的预测模型是基于数据和统计数据的系统，可帮助我们做出各种预测。 这些对于制定营销活动和沟通策略很有用。
以下是预测营销及其应用中使用的模型的五个示例。
聚类模型：用于细分客户和受众。 聚类模型可以帮助根据目标受众的行为、人口统计、兴趣和其他变量来细分目标受众。 尝试不同的聚类模型可以找到新的模式，使分割更加准确。
识别模型：用于新客户获取。 在聚类模型之后，下一步是进一步推进分割以创建识别模型。 出于实际目的，这意味着识别和细分与您当前客户有显着相似之处的潜在客户。 这种模式的一个很好的例子就是 Facebook 的相似受众。
倾向模型：用于线索评分。 早在 2015 年，Forrester 的一项研究就将预测性线索评分列为营销分析的主要用例之一。 此过程使用历史客户数据根据潜在客户转化的可能性对潜在客户进行排名（下面的实际示例）。
协同过滤：用于内容和广告推荐。 协同过滤使用客户过去行为的数据来推荐产品和服务。 它是一种广泛用于电子商务领域和流媒体服务的技术。
自动细分：用于个性化客户体验。 高级细分模型以及潜在客户评分和量身定制的建议，使您能够在个人层面上创建真正相关的体验。 这可以提高客户满意度，并且可以成为提高投资回报率的关键因素。
什么是预测性营销研究？
预测性营销研究收集数据并寻找模式以预测消费者行为。 预测性营销研究包括以下步骤：
定义您希望通过研究实现的目标。
通过数据挖掘技术、使用来自智能设备的数据等收集必要的数据。
处理和标准化数据以便能够执行分析。
执行分析并获得相关统计数据。
根据这些信息创建预测模型。
将这些预测模型应用于您的公司以得出结论并确定下一步要采取的步骤。
预测营销的优势
预测分析市场正以每年 23.2% 的速度增长。 这种增长的原因是越来越容易合并这些类型的技术并从它们的许多优势中受益，例如：
更好地了解目标受众。 在规划产品和服务以及营销策略时，正确识别潜在客户的行为模式和偏好非常有用。
更好的细分。 细分通常是任何营销策略的支柱。 确定您的潜在客户是谁以及他们正在寻找什么，可以发起高精度的活动，您很有可能达到目标。 正确的细分不仅会给企业带来好处。 在充斥着广告的环境中，客户更愿意接收感兴趣的内容，而不是不断地被广告轰炸。
更高的客户满意度。 预测性营销可以让您了解客户的真正需求，从而最大限度地提高在最佳时机获得正确报价的机会。 所有这些都会产生更满意的客户、更高的忠诚度和更好的投资回报。
紧跟潮流。 营销人员始终需要了解该行业的最新发展，以便能够相应地规划战略。 预测性营销可帮助您了解即将发生的变化以及如何使您的公司适应这些变化，从产品设计到物流再到沟通。
优化。 借助预测营销，您可以快速识别未获得所需结果的内容和操作。 这有助于您将预算和精力集中在最有效的行动上，并提供更有可能实现营销目标的内容。
快速的投资回报。 从头开始使用预测营销涉及一定的初始投资，但结果的改善意味着这笔投资可以迅速收回并产生利润。
如何将预测营销引入您的业务
预测营销有可能改善您的业务和营销的许多领域，但您可能想知道从哪里开始。 以下是一些有用的预测营销应用程序，可以帮助您入门并查看结果。
- 根据用户过去的购买、兴趣和偏好显示个性化的产品和服务推荐。
- 根据有关用户行为的数据和对他们未来行为的预测来改善在线购物体验。
- 实时个性化电子邮件营销活动以响应客户操作并推动转化为潜在客户或购买。
- 提供个性化的促销和折扣以在短期内增加收入。
预测营销工具
最后，让我们看一下可以帮助您开始在您的公司实施预测营销并立即利用其优势的两种工具。
来自 HubSpot 的预测线索评分
在预测营销方面，线索评分是最具潜力的领域之一。 它包括为每个潜在客户分配一个分数，以反映其成为客户的可能性。 根据这个分数，线索要么被丢弃，要么被分配到不同的自动化通信流中，以伴随它走上转化之路。
HubSpot 的线索评分工具使用从您的客户那里收集的所有信息，从他们访问您网站的第一个页面到他们采取的最后一个操作。 所有这些数据都使用机器学习技术进行分析，以获得反映转化可能性的预测分数。
该工具最有趣的方面之一是，随着时间的推移，它会在收集数据和测试其预测时变得更加智能。 因此，您的潜在客户评分策略会自动优化。
如果您希望更好地控制潜在客户评分中考虑的元素，您还可以使用更传统的潜在客户评分方法。
按评级
ByRatings 是一个完整的解决方案，它将预测营销技术融入整个营销渠道，以提高您的营销和销售团队的绩效。 其产品响应不同的业务需求，例如：
预测网站访问者的点击率。
获得潜在客户的预测评分。
将销售线索分配给合适的销售代理以增加转化率。
预测客户购买行为以增加客户生命周期价值。
分析您的客户资料以进行更有效的细分。
预测客户放弃的概率并采取预防措施。
