我要告訴你的故事簡直是垃圾。字麵上。
Budget Dumpster是一家經營簡單業務的公司:將垃圾箱出租給房主和承包商。這家公司有一大堆競爭對手。有時，競爭對手是“廉價垃圾箱”市場上的當地小公司。其他時候，競爭對手是具有強大影響力的大型全國性企業。
在這兩種情況下，Budget Dumpster都擁有一支才華橫溢但精幹的營銷團隊，他們的工作就是贏得業務，無論對手是誰。
這意味著該公司遇到了問題。
Budget Dumpster的首席營銷官說:“我們使用的工具沒有足夠的信息來了解我們的競爭對手在做什麼，而且這些信息披露的速度也不夠快。告訴蠟筆這是一個人工智能驅動的競爭情報工具。
Budget Dumpster使用Crayon的人工智能競爭情報來準確了解競爭對手在網上做什麼。該公司使用人工智能工具來為營銷活動、廣告和商業戰略的決策提供信息，所有這些都是在有限的時間和預算下進行的。
這是因為人工智能能夠大規模分析大量數據，包括競爭對手的數據，提供預測分析，不僅告訴你正在發生什麼，還告訴你應該怎麼做。
而且，雖然你可能不從事廢物管理工作，但當涉及到營銷分析時，你肯定會處理很多垃圾:
- 需要分析的數據不完整
- 缺乏正確分析數據的時間
- 缺乏正確分析數據伟德bv885的資源
- 從數據中獲得的見解是沒有用的
- 數據的洞察力太慢了
事實很簡單:
作為營銷人員，我們有太多的數據，而不是太少，來自許多不同的來源。埋藏在這些數據中的見解可能是純金。但它們需要大量的時間和金錢來提取——如果有可能首先獲得這些見解的話。
這就是人工智能和機器學習的用武之地。人工智能是一係列技術的總稱，這些技術允許機器執行認知任務——比如看、寫、移動、閱讀或分析數據——和人類一樣好，甚至比人類更好。
人工智能在你身邊無處不在，即使你沒有意識到。它支持所有的語音助手，比如Alexa。它是每個電子郵件客戶端讀取電子郵件和過濾垃圾郵件(所有)。正是它使亞馬遜推薦、網飛推薦、自動駕駛汽車以及數百種其他技術成為可能。
人工智能並不隻是大型科技公司的專利。它正在顛覆金融、醫療、製造業和其他幾十個行業。這項技術在營銷和銷售領域掀起了軒然大波。事實上,麥肯錫預測人工智能可以在營銷和銷售方麵釋放高達2.6萬億美元的商業價值。
我們在預測營銷分析中看到的影響最大，這是一門已經存在了一段時間的學科，但由於人工智能，直到最近才釋放出真正的潛力。
什麼是預測分析?
分析指的是分析數據的任何努力，這樣你就可以在其中找到模式。
數據分析有幾種類型，理解用於營銷的預測分析需要了解它們之間的區別。
描述性分析是使用數據來描述您的業務的過去和當前狀態。例如，你可以使用描述性分析來回答這樣的問題，“上周購買我的產品的客戶的平均年齡是多少?”或“客戶購買我的產品最常見的原因是什麼?”
預測分析是使用數據來預測您的業務的未來。例如，你可以使用預測分析來回答這樣的問題，“我的客戶在下個月購買我的產品的概率是多少?”或“下個月將購買我產品的客戶的總價值是多少?”
規範性分析采用描述性分析和預測性分析，然後根據這些分析技術提供的見解實際提出行動方案。
在許多情況下，規定性分析仍處於起步階段，工具和係統剛剛上線，實際上可以推薦行動方案。
預測分析和規定性分析由人工智能和機器學習提供支持。人工智能和機器學習有望為品牌提供無與倫比的商業智能水平和可操作的見解。
由於預測性和規範性分析，越來越多的情報和見解被發現，更多的商業價值被解鎖。
這就是為什麼全球預測分析市場預計到2025年將從2020年的72億美元增長到215億美元，幾乎增長了200%。
預測分析可以在任何行業或業務功能中使用，隻要這些行業或業務功能擁有足夠數量的數據，並且格式正確，可以由高級分析工具和機器學習模型使用。
可以使用預測分析的一些例子包括:
- 預測庫存和銷售。
- 預測哪些消費者可能存在信用或保險風險。
- 提高生產效率，減少停機時間。
- 預測工廠和公用事業的設備故障。
人工智能支持的預測分析的一個主要用例是營銷。
事實上，通過使用預測分析營銷，您可以運行空前複雜的活動，在流量、線索和銷售方麵產生顯著的投資回報率。
您可以使用許多用例和工具來開始在您的業務中實現預測分析。在這篇文章中，我們將具體回顧跨營銷功能的主要功能。
什麼是營銷預測分析?
市場營銷的預測分析與其他業務功能的預測分析的工作方式是一樣的:您使用描述性營銷分析來描述當前正在發生的事情以及與您的營銷工作相關的過去發生的事情，然後預測未來將會發生什麼。
簡而言之，你用它來做預測營銷。你使用預測分析來預測哪些營銷決策將產生最好的結果。這可能包括許多不同的結果，包括:
- 哪些博客主題或社交媒體內容會引起潛在客戶與你的品牌互動?
- 哪種方案最適合哪些受眾群體?
- 哪些內容或優惠在客戶旅程的不同階段最有效?
- 哪些受眾群體最有可能轉化為熱情的潛在客戶或付費客戶?
- 哪種數字營銷活動或渠道將最有效地提高特定指標?
- 哪些消費群體最有可能成為客戶?
- 哪種消費者行為最有可能促成購買行為?
- 哪些消費者群體或渠道將產生最高的客戶終身價值?
那麼，為什麼要使用預測分析呢?因為它能產生營銷投資回報率。
傳統營銷隻使用描述性分析，或者根本不使用分析。這是一個錯誤。雖然你仍然可以看到成功，但你隻是從已經發生的營銷努力中學習——一種需要花費時間和金錢來執行的營銷努力。
學習什麼可行，什麼不可行是非常昂貴的，更不用說對你的事業和生意來說是危險的。除非你能迅速找到一個製勝公式，否則你就有可能耗盡預算、錯過營銷目標，以及遭遇更多老板無法容忍的失敗。
市場營銷的預測分析解決了這個問題。
有了正確的方法，你可以確定哪些行動、投資和渠道最有可能推動營銷成功，提高你的勝率，幫助你實現關鍵的營銷目標。
這就是為什麼預測分析對每個營銷團隊來說都是如此重要，對每個營銷策略來說都是如此重要。
隻有一個問題:
人類數字營銷人員並不擅長做這種類型的預測。即使是最優秀的人類分析師也無法實時和大規模地跟上可用數據的步伐。我們也無法處理所需的大量數據，以做出準確的、具有統計意義的預測。
這就是人工智能的用武之地。
要開始在營銷中使用預測分析，你需要人工智能。具體來說，你需要一個人工智能驅動的工具或平台，使用機器學習來進行預測。要做到這一點，你需要確定你試圖用人工智能解決什麼預測分析用例，然後找到合適的工具或平台進行試點。
這篇文章的其餘部分將告訴你如何做。
AI在預測分析營銷中的用例
今天，我們看到營銷人員在幾個關鍵方麵使用人工智能驅動的預測分析來增加收入，降低成本，並建立競爭優勢。
發現的見解
人類分析師可以很好地將分析平台的見解呈現出來。但他們無法持續且大規模地這樣做。然而，人工智能擅長從大型數據集中檢測模式。它還經常發現人類遺漏的模式。這些洞見可以給營銷人員帶來競爭優勢。
例如，穀歌Analytics現在使用機器學習來回答你對數據的常見問題，包括“為什麼我的用戶上周發生了變化?”和“上周用戶數量有任何異常嗎?”以及其他數十個問題。穀歌使用人工智能幾乎實時地分析你的數據，然後提供適當的響應。
其他人工智能平台對您的專有業務數據也做同樣的事情。如果有正確的數據，一些解決方案可以回答您想要解決的業務問題，並通過分析數據和預測如何解決挑戰來進行預測建模。
作出預測
毫無疑問，人工智能係統——預測機器——在預測方麵做得相當不錯。事實也的確如此。
今天，有人工智能驅動的分析係統可以分析你的競爭對手在網上做什麼。這些數據包括從產品和價格變化到人事公告到內容戰略的所有內容。這些係統然後預測競爭對手的行動對你和你的業務最重要。這種類型的競爭情報對於試圖幫助自己的品牌贏得市場份額的營銷組織來說至關重要。
還有一些人工智能工具可以讓你深入了解你的目標受眾。這是可能的，因為公司正在將複雜的人工智能應用於在線觀眾興趣、人口統計數據和心理數據。他們還分析了網上和社交媒體上的行為。結果呢?準確預測你的觀眾想要購買、觀看和消費什麼。
統一數據
基於人工智能的分析平台可以幫助您在第一個和第三方來源上關閉所有報告的循環。
例如，一些人工智能工具可以將來自不同第一方來源的數據統一到跨渠道的統一客戶視圖中，這樣你就可以把所有東西都放在一個地方。然後，這些工具將機器學習應用於這些統一的數據，以確定某人成為客戶的可能性，並建立更複雜的潛在客戶群。
人工智能也被用於呼叫跟蹤和分析，將呼叫中心的銷售與營銷活動聯係起來。這包括使用AI完成所有事情，從跨渠道關閉歸因循環，到在代表和團隊之間動態路由呼叫。
用於預測分析營銷的AI工具
有許多供應商提供本文中描述的功能。
閱讀下麵每一個的描述，並點擊橙色按鈕，以了解更多關於每個預測分析解決方案。
注:可能的話，公司描述來自Crunchbase或公司網站。
Adobe的分析
Adobe Analytics使用人工智能分析來自不同在線和離線來源的數據，然後將數據中的見解可視化。
BlueConic
蠟筆
Crayon是一家市場情報公司，利用人工智能技術幫助企業跟蹤、分析並對公司外部發生的一切采取行動。
穀歌分析
穀歌分析是常用的數據分析平台它包含穀歌機器學習傳達關於你的見解數據．的AI-powered先進的分析該工具提供的是許多組織報告的支柱。
Helixa
Helixa開發的技術和SaaS產品使用人工智能、機器學習和其他新興技術來結合不同的數據集，並有效地從大數據中提取先進的研究見解。
Invoca
