预测性分析的力量：未来是否现在？

在数字时代的今天，数据是企业生存和发展的血液。传统上，数据分析是用来回顾历史趋势，为未来的决策提供依据。然而，营销分析已发生革命性变化。如今，企业不再仅仅回顾过去，而是试图预测未来趋势和机会。

本文探讨了预测分析日益增强的力量，尤其是在Google Analytics 4（GA4）的背景下——它如何改变游戏规则，并提供超越历史数据的见解，为商业决策提供竞争优势。

重新定义数字分析：突破“历史报告员”角色

数字分析专家是 fortune tellers 或历史学家吗？即使是那些使用分析工具的人呢？与普遍认知相反的是，标准数字分析工具（如GA4或预装的Adobe）根本不是历史参考工具。它们无法提供历史数据之外的预测性信息。

大多数现用手法用户充当“报告员”，专注于最近一段时间内来自特定渠道的访问量、点击量等指标（例如昨天、一个月前、今年等等）。他们偶尔会添加广告效果等细节，但很少深入探讨数据背后的关键“为什么”。

利用历史数据分析来为未来努力提供有价值的依据是可以的，但若不理解因果关系，则数据几乎毫无价值。

你能否使用2020年和2021年的数据（显示特定广告点击率极高且转化率高），预测哪一年的在线营销活动将带来2024和2025年的销售额？又或者使用最近的2023年数据？

最简单的回答是“不能”。重要的是要考虑大流行期间的政策性关闭。也许你有足够的理由忽略这些数据，并选择2020年前的数据（即疫情前）。同样，你也应该避免使用这些数据，因为太多东西已经改变了，使得数据几乎毫无价值。

那么，数字分析解决方案当前有哪些优势，超出了衡量各种营销努力短期结果的能力？要回答这个问题，我们需要回顾数字分析的早期历史。GA4作为一个统一化的工具，我们将在其中探讨其可能性。

数字分析领域的先驱是简单的指标——访问量、页面浏览量和（如果愿意冒险的话）跳出率。随着分析技术的发展，我们对用户行为的理解和预测能力也得到了显著提升。

在深入讨论GA4之前，请注意以下几点：GA4“通过将谷歌的机器学习专业知识融入到你的数据中，自动增强你的数据”，并“通过预测性指标，你将更了解你的客户，仅仅通过收集结构化的事件数据”。

目前，有三个预测性指标：

• 购买概率。用户在过去28天内活跃的情况下，在未来7天内完成特定转换事件的概率。
• 流失概率。用户在过去7天内使用过你的应用程序或网站的情况下，在未来7天内不再活跃的概率。
• 预测收入。在过去28天内活跃的用户在未来28天内预计带来的收入。

虽然没有预测未来数年结果的能力，但GA4提供了一些短期预测的见解。一旦开始利用分析数据来识别哪些用户具有较高的购买概率或较低的流失概率，你就可以调整你的营销活动。

即使只有一周的时间窗口（在收入预测的情况下是28天），它也可以被转化为日常市场营销活动的一部分。思考如何定制活动，并如何让用户体验个性化以提高转化率，所有这些都可以应用到优化营销预算中。

未来的道路是否完美？

让我们不要过于天真：没有工具能够完全预测未来。数字分析领域正在不断发展。许多数字分析师希望，将预测能力与人工智能相结合，将进一步提升准确性以及预测的时间范围。请记住，用户行为可以受到无数外部因素的影响（例如大流行）。 

结合对受众深入了解和当前市场趋势的预测性分析是实现目标所需的关键。只有预测性分析的能力才能提供宝贵的先知洞见。

像任何机器学习工具一样，GA4的准确性会随着数据量的增加而提高。它拥有的数据点越多，预测就越准确。如果你刚刚开始使用GA4（或其他工具），请保持耐心。确保它完全配置正确，并开始收集数据。让它学习、适应并成长。

你的下一步行动

等待月度报告来指导你下一步行动的时代已经结束了。积极的数据驱动决策正在到来。现代决策者希望每周甚至每日都有报告——或者为什么不实时查看数据呢？他们不再希望等到Analytics/Marketing团队在15号整理和重述上个月的报告，或者如果幸运的话，在第一周结束时。

借助GA4、数据分析和仓库工具，未来预测和报告已成为现实。要利用预测性分析，请将科学严谨与创造思维相结合。拥抱数据，认识到每个数据点背后的故事。这样做可以让你洞察未来并影响它。