使用预测分析做出更好决策的 3 种方法

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在大数据时代，企业逐渐意识到收集海量客户、运营和市场趋势信息的价值。然而，许多企业仍难以将这些数据转化为切实可行的洞察。这正是预测分析发挥作用的地方。

预测分析是人工智能的一种形式，它使用历史数据和高级算法来：

预测未来趋势。
预测客户需求。
指导战略决策。
虽然最近的人工智能讨论常常聚 WhatsApp数据 焦于生成式人工智能，但预测模型仍然是一个你应该理解和运用的强大工具。这个主题非常重要，我为此写了一本书，名为《预测优先：指导企业做出更明智决策和取得更大成果的七项原则》。这本书探讨了预测能力如何显著增强业务预测和战略规划。

为了更好地理解这一点，让我们探讨 预测分析推动战略决策的三种主要方式。

预测客户行为以推动个性化







提高潜在客户评分和客户获取率。
1. 预测客户行为以推动个性化
预测分析可帮助您分析过去的客户行为以预测未来的行动，从而实现符合个人偏好的个性化营销活动。

例如，电商营销人员利用预测分析，根据浏览和购买历史细分受众，提供行为、情境和转化数据。他们可以针对相似的受众群体（在某些情况下，甚至是相同的个体），构建并投放个性化的电子邮件营销活动，并根据客户兴趣推荐产品。

其益处取决于你如何广泛地实施初始个性化和反馈循环以改进其工作。但这些益处可以包括：

提高参与率。
更高的转化率。
提高客户忠诚度。
为了更好地做到这一点，需要将预测工具与数字体验平台、客户数据平台以及其他向客户发送信息的工具（如 CRM）相集成。不断完善和优化客户细分，以提高个性化水平。