預測分析

預測分析結合歷史與當前資料、統計模型與機器學習，預測未來行為與結果。這讓行銷人員能優化策略，從活動時程到產品推薦，並獲得可行的洞察。

例如，透過分析購買與互動模式，你可以預測訂閱者何時最有可能再次購買，並在最佳時機自動觸發個人化優惠。

為什麼要使用預測分析？

  • 根據購買傾向預測並分群用戶，僅向轉換率最高的人發送目標行銷活動，提升結果與投資報酬率。
  • 透過識別哪些用戶最有可能退訂或退出，降低流失率，從而推動針對高風險族群量身打造的主動留任活動。
  • 在最佳時機與管道，運用動態數據驅動的工作流程，向每位顧客發送正確的訊息、優惠或體驗，以最大化效能。

預測分析 vs. 處方分析 vs. 描述性分析

預測分析處方分析描述性分析
自治分析並預測可能的未來結果根據預測建議最佳行動解釋了過去發生的事
背景歷史與即時資料、使用者行為新增目標、限制與商業規則過去事件、交易、簡單統計
整合內建於 CDP、行銷自動化、分析雲端通常與決策引擎及工作流程工具整合分析標準化，易於實施
學習隨著更多資料和重新訓練，持續改進使用最新模型，但需持續調整靜態摘要，無預測
範例預測生命週期活動的購買時機優化優惠與激勵，以達到最佳回應報告活動開啟率與點擊率

常見問題

預測分析在行銷中是如何運作的？

預測分析結合顧客行為數據，如購買、點擊與網站訪問，並結合機器學習模型，預測未來行動，包括流失率與購買可能性。這有助於品牌推出個人化的活動，提升互動率與轉換率。實際應用方面，請參考 預測性內容個人化 的即時運作方式。

開始使用預測分析需要具備哪些條件？

成功的預測建模依賴來自多個管道的乾淨且統一的歷史資料。客戶資料平台（CDP）將這些接觸點整合在一起，使你能為行銷做出準確且可行的預測。了解更多如何利用 客戶資料平台 進行預測洞察

預測分析有哪些常見的行銷應用？

行銷人員使用預測分析進行發送時間優化、流失預測、產品推薦、折扣親和力評分及終身價值預測。這些洞察推動活動，提升投資報酬率與留存率。看看品牌如何透過 大規模個人化達成這一點。

預測分析與 AI 代理或聊天機器人有何不同？

預測分析基於歷史數據產生預測，而 AI 代理與聊天機器人則直接與使用者互動。客服經常使用預測模型，提供跨管道更聰明、更具情境性的回應。了解更多關於支援客戶旅程 的 AI 客服人員 資訊。

預測分析有多可靠？

可靠性取決於資料品質及模型的定期重新訓練。雖然沒有完美的預測，但預測分析持續優於人工猜測，幫助行銷人員做出數據驅動的個人化與活動優化決策。