如今，大數據已成為營銷行業的重大改變者。其最新的應用之一是預測分析。
預測分析是使用歷史數據來預測未來事件的科學。在理論上，它對于市場營銷非常有用。如果企業可以預測客戶的未來行為，就可以進行更有效的營銷活動。預測分析的模型如何在現實世界中實際工作?
預測分析實際上有利于營銷嗎?
其答案是肯定的。預測分析可以幫助企業預測未來的客戶行為。以下有幾個案例研究：
Cardinal Path公司使用店內和交易數據創建預測分析模型，以更好地了解購買行為并提高收入。使用預測分析對他們來說很好。
“通過使用預測分析來了解消費者的購買意圖，我們發現了一些非常有趣的事情。首先，我們當然能夠驗證這些假設并在其周圍放置數字。我們發現，如果有人發現自己在緊急情況下，如輪胎爆胎或電池沒電，則點擊調用，并使用商店定位功能，這預示著他們即將購買這些類型的產品。”
美國Cellular公司的結果更加引人注目。他們使用了廣泛的在線和離線數據集來創建預測分析模型，這有助于提高客戶的生命周期價值。
Stackify公司的Matt Watson在他的帖子中也強調預測分析的重要性。他展示了DevOps技術的增長趨勢線，可用于預測平臺的未來價值。這些信息對于正在考慮使用該工具的電子商務營銷人員至關重要。
預測分析的局限性
不幸的是，預測分析的廣告系列并不可靠。以下是營銷人員需要注意的一些問題。
(1)對未來事件的敏感性
幾十年來，投資者的分支機構依靠技術分析來預測未來的資產價格。他們認為，過去的市場行為是在類似情況下發生的未來事件的指標。不幸的是，這些理論似乎在沒有其他變量的靜態市場條件下工作。這就是為什么像Warren Buffet這樣的傳奇投資者對于技術分析非常挑剔的原因。
同樣的限制適用于營銷中的預測分析。企業可能已經觀察過客戶在過去的情況下的表現。但是，其客戶和市場總是在不斷發展。
這并不意味著預測分析是無用的。但是，企業的數據仍然足夠適用于其廣告系列。
(2)數據的相關性
預測分析與所有其他大型數據活動的限制相同。活動的成功取決于數據的質量。
企業需要仔細檢查其用來構建預測分析模型的數據。使用第三方數據預測自己的客戶行為時，需要特別小心。
上述案例研究中，這幾家公司都有很好的結果，可能是因為他們的預測分析模型依賴于自己的交易數據。因此企業應該遵循相同的方法，因為不能期望其他來源的數據適用于自己的客戶。
(3)數據不完整
即使企業的數據與其營銷活動相關，如果不完整，也不會對其有所幫助。因此需要確保數據盡可能完整。缺少值和損壞的數據集可能會損害整個數據模型。這是企業需要使用可靠的數據服務器來保護數據完整性的原因之一。
