在大数据时代，企业逐渐意识到收集海量客户、运营和市场趋势信息的价值。然而，许多企业仍难以将这些数据转化为切实可行的洞察。挥作用的地方。
虽然最近的人工智能讨论往往聚焦于生成式人工智能，但预测模型仍然是一个你应该理解和运用的强大工具。这个主题非常重要，我为此写了一本书，名为《预测优先：指导企业做出更明智决策、取得更大成果的七项原则》。这本书探讨了预测能力如何显著增强业务预测和战略规划。
为了更好地理解这一点， 使用预测分析做出更好决策的 让我们探讨 预测分析推动战略决策的三个主要方式。
1. 预测客户行为以推动个性化
预测分析可以帮助您分析过去的客户行为来预测未来的行动，从而实现符合个人偏好的个性化营销活动。
例如，电商营销人员利用预测分析，根据浏览和购买历史细分受众，提供行为、情境和转化数据。他们可以针对相似的受众群体（在某些情况下是相同的个体）， 乌干达电话号码数据 构建并投放个性化的电子邮件营销活动，并根据客户兴趣推荐产品。
其益处取决于你如何广泛地实施初始个性化和反馈循环以改进其工作。但这些益处可以包括：
- 提高参与率。
- 更高的转化率。
- 提高客户忠诚度。
为了更好地做到这一点，需要将预测工具与数字体验平台、客户数据平台以及其他向客户发送沟通的工具（如 CRM）相集成。持续完善和优化客户细分，以提高个性化水平。
2. 优化营销活动效果
借助预测分析，您可以利用历史数据优化营销活动效果，确定哪些策略和渠道能够产生最佳效果。这能够实现基于数据驱动的预算和资源分配。
例如，团队在开展营销活动时可能需要考虑渠道层面。他们可以使用预测模型来预测不同广告渠道（例如，社交媒体与电子邮件营销）的效果， 2018年您应该在数字营销上投入多少钱？ 从而能够在营销活动启动前将支出集中在最有效的平台上。
这种方法使团队在开展活动时能够更有效地利用预算，从而实现：
- 一项计划的总体投资回报率更高。
- 提高特定广告系列的广告支出回报率 (ROAS)。
- 更有效地利用营销预算。
- 减少时间和资源的浪费，提高整体营销效果。
为了做好这一点，您需要预测分析工具来持续评估各种活动和营销渠道的有效性，并确保将资源投入到能够带来最高投资回报率的地方。
3. 提高潜在客户评分和客户获取率
预测分析通过准确识别高价值潜在客户来帮助改进潜在客户评分，使您能够专注于最有可能转化的潜在客户。
例如，B2B 营销团队可以使用预测评分，根据过去的参与度和行为对潜在客户进行优先排序，以便销售团队能够锁定高潜力潜在客户。 数据库到数据 这将重点转移到最相关的单个潜在客户身上。
将其从临时练习发展为涉及最佳数据的科学可以产生以下结果：
- 提高线索质量。
- 更快的转换率。
- 更有效的客户获取策略。
- 更高的客户生命周期价值 (CLV)。
定期使用来自多渠道客户旅程中各个接触点的实时数据更新您的潜在客户评分模型，以获得最佳结果。随着客户行为的变化，识别最有价值的潜在客户。
使用预测分析将数据转化为决策
预测分析利用组织的客户和运营数据，将营销策略从被动转变为主动。这能够通过个性化营销活动、优化绩效和提升潜在客户评分，实现更明智的决策。
随着更快的决策、更加个性化的体验和全面的反馈循环成为竞争优势，采用预测工具的营销团队将保持领先地位。