AI在市场营销中的四个重要领域：预测分析

在为期四期的文章系列中，我们将探讨人工智能（AI）的四类，它们如何对营销人员及其客户产生重大影响，并探讨应避免的问题。第一部分（生成式AI）已在此处介绍过。

在本文第二篇文章中，我们将聚焦于预测分析——一种利用用户行为（按整体和单个客户聚合的）和其他因素，为营销人员提供对未来的预测和趋势工具的技术。

预测分析是什么？

预测分析是基于公司对客户的大量行为数据和信息，利用统计建模、机器学习等分析工具对未来结果进行预测的技术。它结合了历史数据和各种分析工具，能够帮助企业识别客户趋势并制定策略。

虽然生成式AI工具（如ChatGPT）如今占据了大部分媒体的头条新闻版面，但有超过84%的营销领导者目前正将预测分析纳入其营销活动，并努力解决数据驱动决策的问题。根据VentureBeat的报告，目前有近95%的企业正在使用预测分析技术。

预测分析在营销中的应用

预测分析在营销中具有相似的应用场景，包括但不限于以下几点：

• 通过机器学习对客户进行分段，利用复杂或隐藏的关系。
• 对潜在客户进行优先排序，以确定最有潜力的客户。
• 计算流失率或高风险客户。
• 确定现有或潜在客户的倾向性。
• 计算最优广告支出以实现预期结果。

为什么现在值得重视

在考虑进一步采用AI技术提升营销策略时，以下几个原因值得特别关注：

1. 发现新的机会：预测分析能够利用大量数据或复杂的数据显示客户趋势，并据此预测客户可能的行为。这包括：
   • 发现新的有价值的受众群体。
   • 确定客户何时最有可能购买。
   • 揭示其他可转化为实际回报的机会。

2. 更有效地使用资源：此外，预测分析能够帮助营销人员优先考虑哪些方面，从而更有效地利用时间和资源。例如，在广告支出优化中，可以考虑广告的时间、位置和受众细分等因素。

3. 预防不利结果：除了发现新的机会并更有效地进行营销活动外，预测分析还可以帮助企业采取措施防止关键负面事件或客户关系恶化，并采取措施防止这些结果的发生。

4. 结合预测分析与生成式AI：尽管有多种不同的AI技术可供 marketers选择，但没有人说不能将几种方法结合起来形成一个单一的策略。例如，将预测分析与生成式AI结合可以识别及时的营销机会并创建符合当前时刻的内容。如果某个通过预测工具识别出的新受众群体需要采用新的营销策略，那么可以利用生成式AI工具为该群体量身定制内容。这节省了时间和金钱，并迅速而容易地抓住了机会。

5. 持续学习与进化：当然，预测分析会随着从更多数据源获取信息以及机器学习的不断学习和进化而变得更加准确。毕竟，机器学习的核心就是通过不断的学习来改进并变得更好！

需要注意的问题

尽管预测分析是AI领域的一个激动人心的领域，但人类仍需在战略层面上发挥作用。人们必须担任AI预测结果的 Curator 和解释者。人工智能只能提供信息。它需要人类决定何时、在哪里、如何以及是否要使用这些信息。因此，在做出决策时，请确保能够证明其合理性。

此外，还需注意偏见可能渗透到系统中。偏见可能会以微妙的方式开始，并随着时间的推移变得越来越严重。因此，必须能够看到预测是如何被制作出来的。

结论

正如文章所示，预测分析是AI领域已经成熟的一个领域。虽然它不应该完全取代人类在营销策略中的监督作用，但其当前的应用已经足够广泛，以至于我们可以将其视为一种“安全”的类型，以便在相对广泛的层面上使用。此外，该领域也容易引入偏见，因此请设法确保能够使AI模型的预测和决策过程透明化。

在本系列文章的下一期中，我们将探讨另一个AI对营销人员及其客户接触方式产生影响的领域：个性化客户旅程和下一步行动。