测模型通过向目标受众智能地展示定制内容来支持内容

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预测模型通过向目标受众智能地展示定制内容来支持内容营销策略。 84% 的组织计划未来在内容营销预算上花费相同或更多的预算。由机器学习支持的分析可以通过提高所生成的每条内容的参与度指标来优化这种支出。 预测模型不是向不露面的受众发布内容，而是预测读者的兴趣以及他们采取行动的可能性，然后提供旨在吸引特定受众群体的内容。 流行的预测营销研究工具 根据您组织的规模，您可能有资源来开发支持您独特目标的定制模型。然而，大多数组织利用部署在云上的分析软件。这些工具是最受欢迎的： 销售队伍营销云 在其产品中，SalesForce 提供了许多由人工智能支持的软件即服务营销解决方案。该平台使营销人员能够创建一对一的消费者旅程、分析销售数据并自动执行营销任务。 永弦 Everstring 的预测分析解决方案旨在为营销和销售团队构建渠道提供支持。具体来说，该软件支持受众识别和需求生成目标。 IBM 预测分析 IBM 的分析产品非常强大。

除了机器学习算法和分析程序库之外，IBM 还支持开源集成。您的内部数 亚洲数据 据科学家可以利用该平台支持任何用 R 或 Python 编写的分析项目。 半径智能 Radius Intelligence 的数据分析解决方案专为 B2B 团队设计，通过数据健康检查、数据验证服务和实时数据充实来支持潜在客户开发。这些解决方案共同增强了入站销售线索并加深了市场情报。 预测营销最佳实践 尽管每种策略都是独特的，但在预测技术的成功实施中，有 4 个基本要素是一致的： #1) 了解预测营销如何支持您的目标 预测模型可以使任何行业的组织受益，但每个策略都必须根据独特的挑战来定义。 SalesForce 的销售状况报告发现，基于客户的销售团队寻求预测技术的可能性是其他人的 2.4 倍。如果一个组织的目标是可量化的，那么该公司很有可能从预测模型中受益。 #2) 评估你的模型 机器学习算法无法预测未来；他们很容易犯错。您的组织所使用的模型应由专家进行审查和维护。



同样，模型输出应该由经验丰富的利益相关者来解释。 #3) 给你的策略时间 预测建模建议需要一段时间才能充分发挥投资回报率的潜力。 Salesforce 的研究显示，在 36 个月内，受预测智能建议影响的订单率平均从 11.47% 增加到 34.71%。 #4) 将您的策略​​与销售相结合 预测性营销对话应包括来自营销和销售部门的利益相关者。战略模型有利于潜在客户开发、交叉销售和追加销售目标。 与 Brafton 一起获得数据驱动的见解 数据驱动的营销技术可以为任何规模的营销团队带来惊人的优势。利用海量数据集和复杂的机器学习算法，预测模型可以识别潜在客户、预测受众偏好、支持营销自动化目标并推动客户参与。 您不需要水晶球来预测未来 - 使用预测建模工具来利用营销数据并推动销售。 编者注：更新于 2024 年 2 月。 分享 亚历山大·桑托 分享此文章 获取我们的每周通讯 * 输入你的电子邮箱 订阅 亚历山大·桑托 亚历山大·桑托 (Alexander Santo) 是一位居住在华盛顿的布拉夫顿作家。他喜欢寻找一杯完美的咖啡、逛旧书店和参加朋克摇滚音乐会。 推荐阅读