我要告訴你的故事是垃圾。字麵上。
Budget Dumpster是一家經營簡單業務的公司:向房主和承包商出租垃圾箱。這家公司有很多競爭對手。有時，競爭對手是Budget Dumpster某個市場的當地小公司。其他時候，競爭對手則是影響力巨大的全國性大公司。
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。
這意味著公司有麻煩了。
Budget Dumpster的首席營銷官表示:“我們使用的工具沒有足夠的信息來了解競爭對手的動向，而且這些信息也沒有足夠快地浮出水麵。告訴蠟筆這是一款人工智能競爭情報工具。
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的活動。該公司使用人工智能工具在有限的時間和預算下，為營銷活動、廣告和商業策略的決策提供信息。
這是因為人工智能能夠大規模地分析大量數據，包括競爭對手的數據，提供預測分析，不僅能告訴你正在發生什麼，還能告訴你應該怎麼做。
而且，雖然你可能不從事垃圾管理工作，但在營銷分析方麵，你肯定會處理很多垃圾:
- 需要分析的數據不完整
- 缺少適當分析數據的時間
- 缺乏適當分析數據伟德bv885的資源
- 從數據中得出的見解是沒有用的
- 從數據中得出的見解太慢了
簡單的事實是:
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。隱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——如果一開始就有可能獲得這些見解的話。
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，這些技術使機器能夠執行認知任務，如看、寫、移動、閱讀或分析數據，甚至比人類做得更好。
人工智能在你身邊無處不在，即使你沒有意識到。它驅動著每一個語音助手，比如Alexa。它在每一個電子郵件客戶端，讀取電子郵件和過濾垃圾郵件(所有)的背後。這也是亞馬遜推薦、網飛推薦、自動駕駛汽車和其他數百種技術成為可能的原因。
人工智能不僅僅是大型科技公司的專利。它正在擾亂金融、醫療、製造業和其他幾十個行業。這項技術在市場營銷和銷售方麵掀起了巨大的浪潮。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。
這種影響在預測營銷分析領域最為明顯，這是一門已經存在了一段時間的學科，但直到最近才因人工智能而釋放出其真正的潛力。
什麼是預測分析?
分析指的是分析數據的任何努力，以便您可以從中找到模式。
有幾種類型的數據分析，理解市場營銷的預測分析需要知道它們之間的區別。
描述性分析是使用數據來描述業務的過去和當前狀態。例如，您可以使用描述性分析來回答這樣的問題:“上周購買我產品的客戶的平均年齡是多少?”或者“顧客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業務的未來。例如，您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?”或者“下個月購買我產品的顧客總價值是多少?”
規定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提出實際的行動方案。
在許多情況下，規範分析仍處於起步階段，工具和係統剛剛上線，可以實際推薦行動方案。
預測分析和規範分析都是由人工智能和機器學習驅動的。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和可操作的見解。
由於預測性和規範性分析，發現了更多的智能和見解，從而釋放了更多的業務價值。
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%。
預測分析可以用於任何行業或業務功能，這些行業或業務功能具有足夠的數據量，格式正確，可供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有信用或保險風險。
- 提高生產效率，減少機器停機時間。
- 預測工廠和公用事業設備故障。
由人工智能驅動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，您可以運行前所未有的複雜活動，從而在流量、潛在客戶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業務中實現預測分析。在本文中，我們將特別回顧跨營銷職能的主要功能。
什麼是營銷預測分析?
營銷預測分析的工作方式與其他業務功能的預測分析一樣:您使用描述性營銷分析，了解當前發生的事情以及與您的營銷工作相關的過去發生的事情，然後預測未來會發生什麼。
簡而言之，你可以用它來進行預測性營銷。您使用預測分析來預測哪些營銷決策將產生最佳結果。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?
- 哪些產品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線索或付費客戶?
- 哪種數字營銷活動或渠道能最有效地提高具體指標?
- 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導致購買?
- 哪些消費者細分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ROI。
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。雖然你可能仍然看到成功，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，代價可能非常昂貴，更不用說對你的職業生涯和生意來說也很危險。除非你能迅速找到一個製勝的公式，否則你就有可能耗盡預算，錯過營銷目標，並且失敗的次數會超過你的老板所能容忍的範圍。
營銷預測分析解決了這個問題。
有了正確的方法，你就可以確定哪些行動、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和每個營銷策略都如此重要。
隻有一個問題:
人類數字營銷人員並不擅長做出這類預測。即使是最優秀的人類分析師也無法實時、大規模地掌握可用數據。我們也無法處理大量的數據來做出準確的、有統計學意義的預測。
這就是人工智能的用武之地。
要開始在市場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的預測分析用例，然後找到合適的工具或平台進行試驗。
這篇文章的其餘部分將向您展示如何。
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從分析平台獲得見解。但他們無法持續、大規模地做到這一點。然而，人工智能擅長從大型數據集中檢測模式。它還經常發現人類錯過的模式，這些洞察力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關於數據的常見問題，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?”以及其他幾十個問題。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。
其他人工智能平台也會為你的專有業務數據做同樣的事情。有些解決方案，如果有正確的數據，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
人工智能係統——預測機器——在預測方麵做得很好，這是理所當然的。他們確實做到了。
今天，有人工智能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再到內容策略的所有內容。然後，這些係統預測哪個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其品牌贏得市場份額的營銷組織至關重要。
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受眾興趣、人口統計和心理數據。他們還分析了在線和社交媒體上的行為。結果呢?準確預測你的受眾想買、想看、想消費什麼。
統一數據
人工智能分析平台可以幫助你在第一方和第三方來源之間完成所有報告的循環。
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單一統一客戶視圖中，因此您可以將所有內容放在一個地方。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，並構建更複雜的潛在客戶細分。
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。這包括使用人工智能來完成從關閉跨渠道歸因循環到在代表和團隊之間動態路由呼叫的所有事情。
預測分析營銷的人工智能工具
有許多供應商可以提供本文中描述的功能。
閱讀下麵的描述，並點擊橙色按鈕了解更多關於每個預測分析解決方案。
注意:在可能的情況下，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，它使用人工智能來幫助企業跟蹤、分析並采取行動。
穀歌分析
穀歌分析是一個常用的數據分析平台它包含b穀歌機器學習傳遞關於你的見解數據．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組合不同的數據集，並有效地從大數據中提取先進的研究見解。
Invoca
