市场营销考研，市场营销考研可以考哪些专业
预测分析包括广泛的数据分析技术，并被消费者企业用于预测行业变化、消费者行为和企业在某一特定领域的任何其他未来成果。它包括一系列的统计方法和机器学习模型，也用于商业和营销情景规划模型。对于在线商务而言，预测分析的相关性随着第三方cookies的丢失而不断增加，这在数字触点数据方面造成了新的差距，并使得精确定位消费者洞察力以支持准确的营销投资回报率变得越来越困难。
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现今，零售商们应该把重点放在第一方数据收集上，以此作为改进数据分析的核心基础。有时在缺乏信任和很少有真正有意义的客户关系的情况下，这可能是具有挑战性的。而这正是预测分析可以为营销人员带来改变的地方。如果企业对数据驱动感兴趣，那么预测分析就是能够超越数据的，让您真正了解您的客户，开发洞察力，努力创造更长期的价值。实际上，这包括数据的收集，组织以及客户细分，为您的营销团队的基础决策提供最有价值的见解。那么，有哪些主要的预测分析可以利用第一方数据来推动您的业务呢？
预测客户意向
预测分析的一个最重要且日益重要的方面便是预测客户意图的能力。在最终的应用程序中，定制机器学习模型可以为您需要采取的“下一个最佳行动”提供有意义的见解，以增加客户参与销售的活跃性。这里应用的方法是根据预测的购买倾向对潜在客户和现有客户进行细分。预测倾向的得分越高，则转化的可能性就越大。对于得分较高的客户，营销团队可能甚至不需要采取如发送促销优惠等的任何额外的步骤，因为这些客户无论如何都十分有可能转化。与此同时，倾向模型可以通过预测用户对某一特定行为的反应，比如一个提议或时事通讯，确定哪些特定因素有助于转化得分较低的用户。在最高级的应用程序中，这些模型还可以在所有操作中具有最高总体ROI中寻找“下一个最佳操作”。因此，营销预算水平的降低减少了浪费，而营销决策是根据您所掌握的客户数据来进行调整的，而不是假设所有客户的行为方式都是一样。
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同样的，这也有机会将此类的模型自动化集成到您的CRM系统中，并根据用户最近的行为和用户的历史浏览纪录，建立用户的动态评分。最终，企业可以向每个客户提供高度个性化的体验，并理解驱动行动和结果的确切接触点。这样，预测倾向得分可以大大提高您的短期战术效率。而下一个合乎逻辑的步骤是发展更有意义的、长期的客户关系，重点是增加客户保留和客户终身价值。
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发展客户关系，提高客户保留率
客户的终身价值会随着其忠诚度和保持率的提高而增长，随着时间的推移，为企业创建长期稳定的收入。预测分析通过分析客户和客户轨迹，帮助企业了解哪些客户可能会回来，以及为什么会回来。通过了解客户行为，企业可以采取积极主动的措施来提高客户保留率和建立客户忠诚度。而下一步是使用机器学习模型来预测哪些客户可能会回购，并确定其中的关键原因。成功的接触点和行动也可以在其他不太可能回购的细分市场中识别出来，这样您就可以了解哪些模块增加了重复购买的可能性。
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预测分析不仅为关键客户群提供洞察力和行动，还能识别最忠诚的客户所共有的特征。这有助于企业专注于获取和留住对他们最有价值的客户。数据驱动的方法可以改进您的营销活动，以实现总体销售目标，并且还可以允许您根据现有的客户资料调整潜在客户细分和目标。这比仅仅依靠营销平台要可靠得多，后者往往基础数据薄弱，并提供一般的受众概况和报告。同样重要的是能够有效地衡量您的结果，并关注每个客户细分的准确多点触控属性，这样你就可以理解如何最好地与他们一起向前发展。
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优化市场投资回报率
归因提供了一个更完整的客户轨迹的视图，然而，数字营销衡量方面的新挑战使情况变得更糟。在后疫情时代，零售商们看到了电子商务销售的激增，并在多渠道营销方面进行了大量投资，这意味着随着多点触控客户轨迹的增加，市场营销对销售的归因变得更具挑战性。现在比以往任何时候都更难确定究竟是哪些渠道影响了顾客进行了在网上购买的决定。它可以是一个社交媒体的帖子，一个PPC点击，一个代销产品或者像街上的广告牌一样的线下渠道。关于营销有效性的度量问题变成了转化率应归因于哪个接触点。如果测量不精确，由于投资渠道并不起效，以及忽略那些起效的渠道，结果便可能是得到一个低的营销投资回报率。
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归因的主要挑战之一是如何决定哪种模式是“正确的”。数据驱动归因旨在回答这个问题，但仔细研究就会发现，不同的数据驱动归因模型也会产生非常不同的归因结果，因此挑战依然存在。这就是预测分析可以再次发挥作用的地方，使用转换预测的准确性作为衡量模型对市场分配价值的准确程度，也就是说，一个有着更强烈地预测销售的营销活动被认为比一个没有预测销售的营销活动更有效。归因对于每个企业都是独一无二的，这取决于它们的客户行为、行业、营销渠道选择和用户行程的复杂性。预测性机器学习模型允许你建立一个个性化的归因模型，利用客户和营销信号，这不仅能够让您更准确地衡量营销效率，而且成倍地增加投资回报率。
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更重要的是，预测分析和机器学习可以让你同时分析付费和有机渠道，并提供非常高水平的准确性。还可以采用更传统的计量经济学来分析和优化线下渠道，将其作为整个用户轨迹的一部分，以便为客户创造无缝的、个性化的体验。换句话说，这可以提供整体测量。
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总而言之，由AI(机器学习)驱动的预测分析让企业变得以数据为导向，通过自动化流程扩大规模并使数据更加清晰。如果没有清晰的、可操作的结论和见解，您的第一方的数据就无法充分发挥其潜力。
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现在，比以往任何时候都更重要的是，要做出数据驱动的决策，以减少浪费，建立更深入的客户参与度。现在企业希望采取高度个性化和有针对性的方法，所以能够准确预测顾客行为对于零售商和面对客户的企业来说都至关重要。商业成功应来自于了解客户的需求，在这之后更应该了解如何、何时以及在何处与他们接触。预测分析为市场营销和数据团队提供了可操作的洞察力和能力，以支持市场营销自动化和健全的商业决策。
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