预测营销包括使用各种技术来预测品牌潜在客户的行为。它利用预测技术和用户数据能够实时检测和分析品牌目标受众的行为模式，以便我们可以预测他们未来会选择哪些产品和服务。 预测营销与科学和数据挖掘密切相关，因为它使用大量信息来识别模式并预测它们。 其实际应用包括对产品和服务进行个性化推荐、预测购买模式或计算用户成为品牌客户的概率。 营销中存在哪些预测模型？ 营销中的预测模型是基于数据和统计数据的系统，可以帮助我们做出各种预测，从而有助于定义我们的营销活动和沟通策略。 以下是预测营销中使用的模型及其应用的五个示例： 聚类模型——用于细分客户和受众。聚类模型可以帮助我们根据目标受众的行为、人口统计、
兴趣和其他变量来细分目标受众
尝试不同的聚类模型可以找到新的模式 阿联酋号码数据 以实现更准确的分割。 识别模型：用于获取新客户。聚类模型后，下一步是进一步细分以创建识别模型。出于实际目的，这意味着识别和细分与现有客户具有显着相似性的潜在客户。这种模型的一个很好的例子是 Facebook Lookalike Audiences。 倾向模型：用于潜在客户评分。早在 2015 年，Forrester 的一项研究就将预测性潜在客户评分列为营销分析的首要用例之一。此过程使用历史客户数据根据潜在客户转化的可能性对潜在客户进行排名。稍后我们将看到一个使用预测营销的潜在客户评分工具的实际示例。 协同过滤：用于内容推荐和广告。协同过滤使用有关过去客户行为的数据来提出产品和服务推荐。这是一种广泛应用于电子商务领域和流媒体服务的技术。 自动细分：用于个性化客户体验。先进的细分模型，
以预测消费者行为
反过来，这些信息可以帮助我们规划可 蓝色广告 以影响这种行为并引导客户选择品牌的行动。 预测营销研究包括以下步骤： 定义我们想要通过研究实现的目标。 通过数据挖掘技术、自己的数据、来自智能设备的数据等收集必要的数据。 对所述数据进行处理和标准化，以便对其进行分析。 分析数据以获得相关统计数据。 根据所有这些信息创建预测模型。 将这些预测模型应用于我们公司的情况，得出结论并确定下一步要采取的步骤。 预测营销的优点 预测分析市场每年以 23.2% 的速度增长。这种增长的原因是越来越容易将这种类型的技术纳入各种类型的公司，并从其许多优点中受益： 更好地了解目标受众。
