預測營銷：它是什麼以及如何將其應用到您的業務中
已發表: 2022-11-17在營銷中，我們總是試圖預測趨勢。 這是適應不斷變化的行業並接觸未來客戶（無論他們身在何處）的唯一途徑。
幸運的是，越來越多的預測營銷工具可以幫助我們根據觸手可及的海量數據了解將會發生什麼。 這是一個快速發展的行業，是您在競爭中脫穎而出的關鍵。 您想知道什麼是預測營銷以及如何在您的公司實施它嗎？ 繼續閱讀！
什麼是預測營銷？
預測營銷使用有關客戶行為、購買和搜索歷史、網絡分析等的數據來預測營銷策略的成功與否。 它使用多種技術實時分析品牌目標受眾的行為模式，以預測人們未來會選擇什麼樣的產品和服務。
預測營銷與數據科學和數據挖掘密切相關，因為它使用大量信息來識別模式並預測它們。
它的實際應用包括為產品和服務提供個性化推薦、預測購買模式或計算用戶成為客戶的概率。
市場營銷中存在哪些預測模型？
營銷中的預測模型是基於數據和統計數據的系統，可幫助我們做出各種預測。 這些對於製定營銷活動和溝通策略很有用。
以下是預測營銷及其應用中使用的模型的五個示例。
聚類模型：用於細分客戶和受眾。 聚類模型可以幫助根據目標受眾的行為、人口統計、興趣和其他變量來細分目標受眾。 嘗試不同的聚類模型可以找到新的模式，使分割更加準確。
識別模型：用於新客戶獲取。 在聚類模型之後，下一步是進一步推進分割以創建識別模型。 出於實際目的，這意味著識別和細分與您當前客戶有顯著相似之處的潛在客戶。 這種模式的一個很好的例子就是 Facebook 的相似受眾。
傾向模型：用於線索評分。 早在 2015 年，Forrester 的一項研究就將預測性線索評分列為營銷分析的主要用例之一。 此過程使用歷史客戶數據根據潛在客戶轉化的可能性對潛在客戶進行排名（下面的實際示例）。
協同過濾：用於內容和廣告推薦。 協同過濾使用客戶過去行為的數據來推薦產品和服務。 它是一種廣泛用於電子商務領域和流媒體服務的技術。
自動細分：用於個性化客戶體驗。 高級細分模型以及潛在客戶評分和量身定制的建議，使您能夠在個人層面上創建真正相關的體驗。 這可以提高客戶滿意度，並且可以成為提高投資回報率的關鍵因素。
什麼是預測性營銷研究？
預測性營銷研究收集數據並尋找模式以預測消費者行為。 預測性營銷研究包括以下步驟：
定義您希望通過研究實現的目標。
通過數據挖掘技術、使用來自智能設備的數據等收集必要的數據。
處理和標準化數據以便能夠執行分析。
執行分析並獲得相關統計數據。
根據這些信息創建預測模型。
將這些預測模型應用於您的公司以得出結論並確定下一步要採取的步驟。
預測營銷的優勢
預測分析市場正以每年 23.2% 的速度增長。 這種增長的原因是越來越容易合併這些類型的技術並從它們的許多優勢中受益，例如：
更好地了解目標受眾。 在規劃產品和服務以及營銷策略時，正確識別潛在客戶的行為模式和偏好非常有用。
更好的細分。 細分通常是任何營銷策略的支柱。 確定您的潛在客戶是誰以及他們正在尋找什麼，可以發起高精度的活動，您很有可能達到目標。 正確的細分不僅會給企業帶來好處。 在充斥著廣告的環境中，客戶更願意接收感興趣的內容，而不是不斷地被廣告轟炸。
更高的客戶滿意度。 預測性營銷可以讓您了解客戶的真正需求，從而最大限度地提高在最佳時機獲得正確報價的機會。 所有這些都會產生更滿意的客戶、更高的忠誠度和更好的投資回報。
緊跟潮流。 營銷人員始終需要了解該行業的最新發展，以便能夠相應地規劃戰略。 預測性營銷可幫助您了解即將發生的變化以及如何使您的公司適應這些變化，從產品設計到物流再到溝通。
優化。 借助預測營銷，您可以快速識別未獲得所需結果的內容和操作。 這有助於您將預算和精力集中在最有效的行動上，並提供更有可能實現營銷目標的內容。
快速的投資回報。 從頭開始使用預測營銷涉及一定的初始投資，但結果的改善意味著這筆投資可以迅速收回並產生利潤。
如何將預測營銷引入您的業務
預測營銷有可能改善您的業務和營銷的許多領域，但您可能想知道從哪裡開始。 以下是一些有用的預測營銷應用程序，可以幫助您入門並查看結果。
- 根據用戶過去的購買、興趣和偏好顯示個性化的產品和服務推薦。
- 根據有關用戶行為的數據和對他們未來行為的預測來改善在線購物體驗。
- 實時個性化電子郵件營銷活動以響應客戶操作並推動轉化為潛在客戶或購買。
- 提供個性化的促銷和折扣以在短期內增加收入。
預測營銷工具
最後，讓我們看一下可以幫助您開始在您的公司實施預測營銷並立即利用其優勢的兩種工具。
來自 HubSpot 的預測線索評分
在預測營銷方面，線索評分是最具潛力的領域之一。 它包括為每個潛在客戶分配一個分數，以反映其成為客戶的可能性。 根據這個分數，線索要么被丟棄，要么被分配到不同的自動化通信流中，以伴隨它走上轉化之路。
HubSpot 的線索評分工具使用從您的客戶那裡收集的所有信息，從他們訪問您網站的第一個頁面到他們採取的最後一個操作。 所有這些數據都使用機器學習技術進行分析，以獲得反映轉化可能性的預測分數。
該工具最有趣的方面之一是，隨著時間的推移，它會在收集數據和測試其預測時變得更加智能。 因此，您的潛在客戶評分策略會自動優化。
如果您希望更好地控制潛在客戶評分中考慮的元素，您還可以使用更傳統的潛在客戶評分方法。
按評級
ByRatings 是一個完整的解決方案，它將預測營銷技術融入整個營銷渠道，以提高您的營銷和銷售團隊的績效。 其產品響應不同的業務需求，例如：
預測網站訪問者的點擊率。
獲得潛在客戶的預測評分。
將銷售線索分配給合適的銷售代理以增加轉化率。
預測客戶購買行為以增加客戶生命週期價值。
分析您的客戶資料以進行更有效的細分。
預測客戶放棄的概率並採取預防措施。
