为什么预测分析在营销中不起作用

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预测分析在营销中仍然很少使用。但在保险、医疗保健、金融等领域，这种类型的分析已成功使用多年。特别是，预测分析在美国的金融行业已经证明了自己的实力。它可以帮助您避免与购买抵押贷款支持债券相关的风险。

10年前，专家们利用预测模型分析了风险，并假设不可能出现大量美国居民同时拒绝支付抵押贷款的情况。

然而，这些模型没有考虑到房地产市场的波动性以及所有抵押贷款支付金额大幅超过住房成本等因素。金融家们盲目相信预测，忘记了相互制约、相互控制的机制。当崩溃的最初迹象出现时，我们 skype 数据库 无能为力。 2008年的危机就是这样发生的，它导致了可怕的问题。

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当然，您不应该转移对数据分析发生的事情的责任。预测模型根本无法识别发放和接收贷款体系的全球变化。当未知变量太多时，美国金融体系崩溃了。

黑天鹅理论

预测分析的阶段

当存在许多未知因素时，预测分析无法提供帮助。黑天鹅的概念很好地解释了这一点。直到16世纪，人们都认为自然界中只存在白天鹅，但在一次前往澳大利亚的探险中，发现了一群黑天鹅。这个故事说明了一个人人都相信的理论可能有一天会被证明是站不住脚的。

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当然，那时的人们甚至无法想象，现实中一切都不同了。这就是预测分析的复杂性。即使是拥有大量数据的最先进模型也无法考虑它不知道存在的变量。

应用领域

预测分析也用于营销。但是，在做出重要决策时不能完全依赖其调查结果。否则，你就会束缚自己的手脚。使用预测分析模型无法解决复杂的问题，因为存在太多未知组件。在这种情况下，您应该只依赖您长期以来收集的确切数字。

预测模型将在不需要做出全局决策的地方提供帮助。我应该从登陆页面删除此块吗？如果我用另一个替换它怎么办？我应该在此页面上向客户推荐产品吗？以下是可被视为此类分析挑战的问题级别。

A/B 测试比仅做出假设的预测分析更适合这里。这是它的缺点。

如何避免犯错误

当然，这种类型的分析可以用于营销。但是，您不应该对此抱有太大希望。您不太可能准确预测客户将如何使用它。这里预测的准确性取决于系统收集的数据。

需要太多因素才能做出准确的预测。一个人永远无法将它们全部考虑在内，然后尽可能客观地解释它们。因此，您不应希望根据此类信息做出正确的决定。您不能只插入一个分析系统并让它为您完成所有工作。

即使是最先进的计算，你也无法确定是否正确。一般来说，营销人员在做出决策时通常会受到表面数据的指导。在预测分析中，这种方法可能会导致严重的后果。

专家的帮助

专家的帮助

分析数据的专家是可靠且负责任的人。他们拥有复杂的建模、统计和回归技能。如果没有这些知识，您将无法从预测分析中获得良好的结果。

下载这个有用的文档：

清单：如何在与客户谈判中实现您的目标
这个任务最好委托给专家。他们将向您展示如何处理数据，并教您如何充分利用预测模型的潜力。如果做得正确，预测分析可以成为一种有效的工具。然而，如果你不知道如何正确处理它，你就有可能做出很多有问题的决定。

预测分析在营销中的真正可能性
读完本文后，您可能会认为预测分析总是会导致灾难。这是一种误解。如果你正确地使用方法，你会得到很好的结果。

正确设置买家角色

预测分析对于致力于用户体验优化的营销人员来说非常有用。毕竟，为此需要考虑到用户体验。

消息个性化

这不是在寄信时称呼名字，而是对每个客户采取单独的方法。品牌可以使用此策略来提高组织与客户之间的互动质量。这就是预测分析派上用场的地方。

为新产品或服务创造概念

预测分析可以在头脑风暴过程中使用，团队根据有关消费者行为和过去购买的数据搜索新产品创意。

寻找有前景的营销渠道

预测分析将分析当前渠道的盈利能力，并帮助找到投资资源的新方法。

识别优质潜在客户

预测分析将处理识别转化潜在客户（它们对潜在客户培育做出积极反应）和非转化潜在客户的任务。这将有助于释放更多资源并引导他们达成有希望的交易。结果，销量将会增加。

要理解预测模型，您首先需要学习如何管理可用信息。结合从公司相关部门获得的数据并进行细分。如果您正在进行与全局任务无关的 A/B 测试，则尤其如此。测试每个模型以了解哪些信息对于预测分析很重要以及哪些信息完全不相关。

为了使预测分析最有效，请使用战略计划并始终关注它。将注意力集中在一件事上，无论是再营销活动、增加支票金额还是其他任务。明确的目标将帮助您明智地使用预测模型，从而成功经营您的业务。

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