們始終思考未來並預測趨勢。只有這樣，我們才能適應不斷變化的行業，並接觸到未來的客戶，無論他們身在何處。
幸運的是
我們越來越多地擁有預測行銷工具，可以幫助我們利用我們掌握的大量數據來了解我們的品牌將會發生什麼。這是一個快速成長的行業，也是您在競爭中脫穎而出的關鍵。您想知道它是什麼以及如何在您的公司實施它嗎？我們告訴你！
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預測行銷是什麼以及如何將其應用到您的業務中
什麼是預測行銷？
預測行銷涉及使用各種技術來預測品牌潛在客戶的行為。它利用預測技術和用戶數據 博蒂姆資料庫 來即時檢測和分析品牌目標受眾的行為模式，以便我們可以預測他們未來會選擇哪些產品和服務。
預測行銷與科學和資料探勘密切相關
因為它使用大量資訊來識別模式並超越它們。
其實際應用包括對產品和服務進行個人化推薦、預測購買模式或計算用戶成為該品牌客戶的機率。
行銷中存在哪些預測模型？
行銷中的預測模型是基於數據和統計數據的系統，可以幫助我們做出各種預測，從而有助於定義我們的行銷活動和溝通策略。
以下是預測行銷中使用的模型及其應用的五個範例：
聚類模型
用於細分客戶和受眾。聚類模型可以幫助我們根據目標受眾的行為、人口統計、興趣和其 揭示真義 在一個外表優先 他變數來細分目標受眾。嘗試不同的聚類模型可以找到新的模式，使分割更加精確。
識別模型：用於新客戶獲取。聚類模型之後，下一步是進一步推進分割以建立識別模型。出於實際目的，這意味著識別和細分與當前客戶具有顯著相似性的潛在客戶。這種模型的一個很好的例子是 Facebook 相似的受眾。
傾向模型
用於潛在客戶評分。早在 2015 年，Forrester 的一項研究就將預測性潛在客戶評分列為行銷分析的首要用例之一。此流程使用歷史客戶資料根據潛在客戶轉換的可能性對潛在客戶進行排名。稍後我們將看到一個使用預測行銷的潛在客戶評分工具的實際範例。
協同過濾：用於內容和廣告推薦。協同過濾使用有關客戶過去行為的數據來提出產品和服務推薦。這是一種廣泛應用於電子商務領域和串流媒體服務的技術。
自動細分
用於個人化客戶體驗。先進的細分模型，加上針對每位客戶的潛在客戶評分和建議，使我們能夠在個人層面上創造真正相關的體驗。這可以提高客戶滿意度，並且可以成為提高投資報酬率的關鍵因素。