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隨著大數據，人工智能和數據分析等技術的興起，營銷一直在不斷變化。現在，營銷活動可以基于對過去活動的測量和洞察來規劃，其中一種策略是使用預測分析來獲得更好的營銷表現以及更高的投資回報率，并最終獲得更快的成功。
在本文中，我們將討論企業在做網絡營銷過程中，能否通過預測分析來提升愛奇藝等效果廣告平臺的營銷效果？預測性分析是什么？為什么企業需要它？應該測量什么、以及如何運用它來優化業務決策。
什么是預測分析
盡管人們只要有數據就會存儲起來, 并且已經存儲了大量的數據, 但”大數據”這個詞是在1997年才被第一次使用. 而在今天這個時代, 每天都有大約2.5萬億字節的數據產生, 所以我們有必要好好地將數據利用起來。
打個比方：使用可用的數據來規劃、設計和部署營銷活動，就像穿上超級英雄的斗篷，幾乎可以保證更好的結果。
預測分析是高級分析的一個分支, 用于預測未來事件或結果。它集成了各種技術, 包括數據挖掘、統計分析、建模、機器學習和人工智能(AI)，通過處理和分析各種數據集來達到預測的目標。
換句話來說，預測分析是基于歷史和交易數據,挖掘出隱藏在數據中的特征以識別未來的風險和機會。
預測分析的步驟包括：定義結果、數據收集、數據分析、統計、建模、部署、模型監控。
商業分析的快速定義：
1.描述分析是業務分析的第一階段，分析歷史數據找出過去事件的特征。
2.預測分析是業務分析的第二階段，用算法對歷史數據的建模用來預測未來可能的結果。
3.規范分析是業務分析的第三個階段，在這個階段，您將確定最佳的操作過程。
應用場景：為什么企業需要它？
一旦整個過程完成后，規范分析可以應用于各種功能。
以下是市場營銷中優化預測分析最流行的八個場景。
1、線索評分
通過線索評分，市場和銷售部門將可以更好的協同,因為每個線索都是不一樣的. 通過規范分析，每個潛在客戶都將根據其購買意愿進行評分，從而可以相應地執行潛在客戶個性化培育。
2、線索分群的活動培育
線索培育屬于購買過程的早期階段，需要進行規劃和制定戰略。利用人口統計學和行為數據，線索培育活動可以個性化定制，將流程進一步推向銷售轉化渠道。
3、有針對性的內容推送
哪些類型的內容更適合某些潛在客戶可以通過預測分析來回答。通過個性化的內容分發，潛在客戶可以獲得與組織更高質量的溝通。這反過來會增加銷售轉化的可能性。
4、生命周期價值預測
客戶生命周期價值是營銷投資回報率的真實衡量標準。
通過預測分析，每個客戶的歷史數據可以追根溯源。這將轉化為更準確的ROI。
5、流失率預測
客戶流失率是指客戶或用戶在特定時間段內停止訂閱的百分比。要實現增長，企業的增長率必須高于流失率。通過預測分析，你可以識別警告標志，從而可以提供必要的后續跟進或培育。
6、追加銷售和交叉銷售準備
利用現有的數據，企業可以實現追加銷售、交叉銷售，并結合兩者來增加盈利。此外，客戶生命周期價值可以從客戶購買行為的模式中預測。
7、了解產品適合度
配備歷史數據、銷售數據和銷售線索數據，企業可以更好地了解客戶的需求，這是開發更好產品的關鍵。
8、營銷活動的優化
利用現有的數據，企業可以更好地規劃，開發，制定戰略并實施未來的營銷活動。借助有效的數據分析，很可能會提高整體營銷業績。
通過在組織中應用預測分析，可以顯著降低風險，因為決策將基于數據進行，而不僅僅是依賴本能和一些受過教育的猜測等未經證實的假設。許多成功的電子商務企業都在其營銷工作中采用預測分析，當然，亞馬遜和Target也是以其預測分析的最佳實踐而聞名。
測量和指標
當我們談論度量時，我們其實是正在討論指標。在這個分析時代，你需要區分兩種度量類型：業務或營銷指標和分析指標。
例如，Google Analytics指標就是分析指標。 “分析”本身意味著檢驗數據集從而得出結論的過程。因此，“分析指標”是為了檢驗各種目的的一種數據集測量方法。
Google Analytics指標包括：會話，網頁瀏覽量，跳出率，流量來源，網頁退出，目標，每次訪問的互動情況，社交概覽和購買概覽。每個指標可以根據維度進一步分類，維度包括設備類型，區域，語言和瀏覽器。
記錄這些數據集后，你需要使用營銷指標對其進行分析，然后才能做出業務決策。
了解更多信息：如何使用大數據分析增加營銷投資回報率（https://www.singlegrain.com/marketing/how-to-use-big-data-analytics-to-grow-your-marketing-roi/）
在計算營銷業績和投資回報率時通常使用6個指標：
1、CAC（客戶獲取成本）
客戶獲取成本是根據總銷售和營銷成本除以特定時間段內新客戶的數量來計算的。 有兩種類型的客戶獲取成本（CAC）：100％線上CAC和線上線下CAC的組合。
2、客戶獲取成本（CAC）的營銷比例
客戶獲取成本（CAC）中百分之多少是與營銷成本相關的？ 該比率由總營銷成本除以銷售和營銷成本得到。
3、客戶生命周期價值與客戶獲取成本的比率
該比例由客戶終身價值或客戶生命周期價值除以客戶獲取成本得到。
4、回頭客獲取成本的時間
計算回頭客的獲取成本（CAC）所需時間的總時間（幾周，幾個月，幾個季度或幾年）。
5、營銷產生的客戶比例
將一個月內的新客戶數除以客戶總數后，即可獲得營銷產生的客戶百分比。
6、受營銷影響的客戶比例
該數字由新客戶數除以在營銷活動中參與互動的總客戶數。
這六個營銷指標為聚類建模和評分類別提供了基礎。換句話說，通過了解這些業務指標，可以正確設計分析指標以提供所需的數據集。
實施預測分析以優化業務決策
使用基于營銷目標的指標可以讓你將其轉化為在實施階段真正有效的營銷模型。在執行它之前，需要確保能識別現有的營銷分析及其數據。這些過去的結果將用作“之前”藍圖，你可以通過使用預測分析與“之后”藍圖進行比較。
營銷預測分析的循環始于數據訪問，數據探索，建模和市場營銷活動的實施。在了解分析指標和現有數據之后，建模就是下一個階段。而如果沒有可用的模型，度量和數據并沒有什么意義。
例如，有三種主要的預測模型：聚類模型、偏好模型、協同過濾。
a.聚類模型是基于用戶行為聚類, 產品聚類, 品牌聚類等, 針對人口統計和人物畫像的客戶細分。
b.偏好模型根據預測的終身價值，互動可能性，退訂的傾向性，轉換傾向，購買傾向和流失傾向來預測顧客行為。
c.協同過濾則基于過去的變量包括購買行為等來對產品, 服務以及廣告進行推薦。這種過濾在追加銷售,交叉銷售以及下次銷售的場景中很常見. 在預測分析中，回歸分析起著重要作用。一個業務分析師可以通過使用“回歸系數”來識別客戶與其購買之間的相關性。因為，他們可以創建一個用于預測未來購買可能性的分數。
根據Forrester Research,營銷人員使用的三種評分類別是：
1.預測評分 - 根據購買行為的可能性優先考慮潛在客戶、線索和客戶。
2.識別模型 - 根據與現有客戶變量的相似性識別和獲取潛在客戶。
3.自動分群- 將線索分群后，推送定制及個性化的內容。
總結
預測性分析是市場營銷活動成功的關鍵。它將業務指標與更好的業務結果之間的關聯度與高階策略相結合，從而在整個客戶生命周期中帶來更多的影響。
但是，預測分析確實需要對“之前”營銷分析指標有深入的了解，才能作為建模框架和評分類別的基礎。在分析了歷史和行為數據集及其模型之后，你可以將它們與“之前”數據進行比較。
總體而言，預測分析可讓你以更明智的方式制定市場營銷活動和其他業務決策。但是和生活的其他部分一樣，預測分析并不能保證成功。它只會增加成功的可能性。
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