借助AI预测分析来预测胜利
使用从数据中收集到的见解来创建故事并确定方向对于当今的营销人员来说并不是什么新鲜事。数据是开始构建故事的绝佳基础;但是,以其原始形式,数据说明了一个帐户有多强大?根据一项CMO调查,分析和情报继续主导在线卖家如何评估其营销知识质量。商业智能和预测分析是我们最接近水晶球的指标,它可以向我们展示新策略和活动的执行情况。对这些资源的正确分析和实施将确定哪些组织获胜,并根据其营销策略做出正确的决策。
数据已达到天文水平
可以使用大量的消费者和行为数据来预测您的努力如何发展。在过去的几年中,几乎收集了世界上所有的数据。这是人类每天创造的超过两千亿字节的数据。营销投资必须合理,因为93%的CMO声称,他们承受着更高的来自管理人员的压力,要求他们产生可衡量的ROI。现在,比以往任何时候都更需要利用可靠的预测分析来证实营销决策和策略。除了显而易见的好处外,许多令人信服的原因也解释了为什么营销人员不能忽略数据的重要性。
只需查看一些统计信息:
- 53%的营销人员同意以数据为导向的营销可以产生更多相关的交流,并使其以客户为中心
- 64%的营销主管认为,数据驱动型营销对于其公司在竞争激烈的全球经济中的成功至关重要,并且
- 87%的营销人员认为数据是公司最未充分利用的资产
任何出色的营销人员都知道数据的内在价值及其在当今营销中的作用。但是,如何利用人工智能和预测分析中的数据来创建洞察力,以向消费者讲述引人入胜的故事,仍有许多知识要学习。
使用预测分析来制定策略
在所有集体管理组织中,不到一半使用定量数据来支持其战略和决策。通过利用人工智能,预测分析和机器学习以及数据,算法和模型,我们(作为营销人员)可以更有效地与受众交流。通过预测分析和商业智能,CMO可以更好地了解消费者的行为,优化其资源和投资,并留住客户-那么为什么今天超过一半的公司未充分利用这种资源?他们可能仍未完全了解与预测数据分析相关的功能和资源。
有关如何实施预测分析的一些示例包括:
- 通过聚类建模进行受众细分
- 使用识别模型来获取新客户
- 通过倾向性建模和预测性评分对线索进行评分
- 使用协作过滤来推荐广告和内容
- 使用增强细分来个性化体验
Netflix是营销团队的重要例子,该营销团队使用其数据来生成分析,以预测用户希望看到的内容以及搜索方式。Netflix会从搜索关键字,收视率,观看日期,首选类型甚至用户点击暂停时收集数据。通过数据收集和复杂的分析,模型可以发现人的行为和购买者模式,以至于Netflix将75%的观众活动基于个性化推荐。在超过1.51亿的订户中,这是一个庞大的数据集。但是,Netflix会根据过去的行为和预期的行为模式知道哪些节目需要更新,哪些节目可以向用户推荐。这一策略一直以来都为Netflix赢得了胜利,这对他们的执行团队来说并不奇怪。
使用人工智能预测您的胜利
商业智能使营销人员能够获得全面的消费者见解,从而可以塑造他们与目标消费者的营销和沟通策略。但是,许多美国和英国的营销人员认为,他们的公司缺乏分析大量数据的资源。这些公司如何利用商业智能做出明智的决策?选择正确的工具并非易事。
在考虑投资哪些商业智能或预测分析资源之前,营销人员必须确定他们认为对目标有益和有用的功能。实用的商业智能工具应包括仪表板,各种形式的分析,技术集成,统一的消费者数据和营销KPI。有许多商务智能工具非常适合任何营销商的预算。
利用商业智能进行预测和决策的营销人员会看到他们的营销投资获得更大的回报。人工智能可帮助市场营销专业人士设计更好的活动,针对响应更快的受众并产生更好的结果。公司和营销人员需要确保他们使用合适的团队和商业智能资源来准确地管理,组织和解释大量原始数据。
由于对商业智能工具的需求以惊人的速度增长,因此几乎不必担心可用资源。到目前为止,云和移动商务智能服务是增长最快的部分,去年它们的市场增长了42%。此外,小型企业实现了价值,因为目前有超过46%的小型企业使用云服务作为其商业智能策略的工具。
小结
对于拒绝在其战略制定和营销计划中实施预测分析和商业智能的公司,其未来将蒙受巨大的痛苦。随着越来越多的营销专业人员利用这些资源,他们的推广和营销努力将达到过去从未见过的定制水平。那些无法跟上的人将失去他们的听众,而那些花费时间和资源来更好地了解他们的人将失去他们的听众。
随着我们的前进,预测分析和商业智能工具将进一步集成到营销人员已经使用和推崇的工具中,这表明行业内的需求与消费者收到个性化广告和内容的需求一样强烈。使用这些资源优化策略的营销专业人士将获得更多胜利,并知道他们何时走上正确的道路。
Comments off