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[悬赏]你应该在大数据营销中使用预测分析吗? (已翻译100%)

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英文原文:Should You Use Predictive Analytics in Your Big Data Marketing
标签: 数据分析
admin 发布于 2017-06-02 09:57:44 (共 4 段, 本文赏金: 11元)
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大数据已经成为营销行业的主要游戏改变者。预测分析是最新的应用之一。

预测分析是利用历史数据预测未来事件的科学。从理论上讲,它在市场营销中是非常有用的。如果你能预测你的客户的未来行为,你可以制造更有效的营销活动。

然而,预测分析的模型在现实世界中是如何工作的呢?


廿九_
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预测分析实际上能对你的市场营销有好处吗?

简短的回答是:是的。预测分析可以帮助公司预测未来的客户行为。以下是几个案例研究(同时感谢我们在市场部的朋友的帮助)。

用于存储和事务数据的基本路径,可以用来创建预测分析模型,更好地理解购买行为和增加收入。对他们来说十分有效

“通过使用预测分析来研究购买意图,我们发现了一些非常有趣的东西。首先,我们当然能够验证这些假设,并在它们周围放置数字。我们发现如果有人发现自己处于紧急情况,如爆胎或电池失效,他们的确会购买具有点击率和商店定位器功能的这些类型的产品。

U.S. Cellula的结果甚至更引人注目。他们使用了广泛的在线和离线数据集来创建预测分析模型,这有助于将客户的终生价值提高61%。

Stackify的Matt Watson在他的文章What is DevOps中也强调了预测分析的重要性。他展示了DevOps技术的增长趋势线,可以用来预测平台的未来价值。对于正在考虑使用该工具的电子商务营销人员来说,这些信息是至关重要的。

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预测分析的局限性

不幸的是,预测分析的使用远非完美无缺。以下是一些营销人员需要注意的问题。

对未来事件的敏感性

几十年来,投资者一个分支一直依赖于一种战术技术分析来预测未来资产价格。他们认为过去的市场行为是未来事件类似条件发生的一个指。不幸的是,这些理论似乎只在静态市场条件下起作用,而没有其他反补贴变量。这就是为什么像巴菲特这样的传奇投资者对技术分析非常挑剔的原因。

同样的限制也适用于市场营销中的预测分析。您可能已经观察到客户在过去条件下的行为。然而,你的客户和市场总是在变化之中

这并不意味着预测分析是无用的。但是,您不能用您的数据预测太远的事件即使它还不够新,但他它可以适用于你的竞选活动。

数据的相关性

预测分析与所有其他大数据运动一样受到限制。这个过程的成功取决于数据的质量。

你需要仔细检查你用来建立预测分析模型的数据。在使用第三方数据预测您自己的客户行为时,您需要特别小心。

上述案例研究中的公司取得了很好的结果,这可能是因为他们的预测分析模型是基于他们自己的交易数据建立的。你应该遵循同样的方法,因为您不能期望其他来源的数据适用于您自己的客户。


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不完全数据

即使你的数据与你的营销活动相关如果你的数据不完整,它也不会对你有帮助。您需要确保数据尽可能完整。缺少值和损坏的数据集会危及整个模型。这是您需要使用可靠的数据服务器来保持数据完整性的原因之一。

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