《创业家》作者的观点纯属个人观点。雷竞技手机版
如果你们讨论过媒体组合模型或者预测分析以前，这些对话可能不会持续很长时间。在大流行前的日子里，承诺多点触控归因(MTA)被认为是…的圣杯市场营销．如果操作得当，它将帮助营销人员了解不同设备、平台上每个用户接触点的价值。
MTA是一个崇高而有价值的概念，但即使在iOS14之前，它也没有真正发挥出全部潜力。许多以隐私为重点的法规和对cookie的弃用让它失去了立足之地。在此之后，寻求分析和效率优势的营销人员正以新的眼光看待预测分析，并找到比以往更可行的解决方案。
在这篇文章中，我们将深入探讨预测分析:它是做什么的，为什么它现在有效(而以前没有真正起作用)，以及为什么它可能会在可预见的未来市场营销中很好地实现其承诺。
什么是预测分析?
预测分析已经存在很长一段时间了(从20世纪40年代和艾伦·图灵开始)。对于市场营销，它使用统计模型来预测预期结果客户终身价值(LTV)根据客户细分，如何根据人口统计和行为来获得线索，在哪里应用广告预算以及预期的结果是什么样子。
几年前，从营销的角度来看，预测分析只真正适用于支出大、行动缓慢的渠道，比如电视和收音机。如今，机器学习、人工智能以及可访问数据存储和建模解决方案的巨大进步，帮助预测分析变得更加敏捷和实用。供应商喜欢山核桃。ai和Channel Mix的出现，提供了以高增长为导向的解决方案，以补充像阿里巴巴这样的巨头的企业产品IBM，微软，Neustar，甲骨文等。
为什么预测分析在此之前没有发展起来?
它以前对于各种各样的应用来说都是很大的市场营销(天气预报、金融市场建模等)，也适用于营销领域的企业消费者，他们有能力在庞大而缓慢的数据模型上花费时间和金钱。但随着数字营销的发展，在活动优化和客户理解方面，速度和敏捷性处于最前沿，它被一种理念所取代，即你可以从每个渠道(想想谷歌、Facebook、LinkedIn、Pinterest、TikTok、Snapchat、programmatic等)和每个设备上的用户参与中获得所有数据，你可以了解特定的买家旅程和个人用户的相关LTV。
你不需要成为CMO听说苹果的iOS 14解决方案以及一系列当前和未来的隐私法规(GDPR, CCPA)已经改变了数据的现状。如今，营销人员哀叹的“信号丢失”意味着像谷歌和Facebook已经失去了很多追踪用户行为(和转化)的能力，而基于cookie的追踪让营销人员了解个人用户行为的方法正面临灭绝。
简而言之，MTA承诺更好的前进道路的白日梦正在化为乌有。与此同时，机器学习和人工智能的兴起降低了预测分析的进入门槛，使实践更加灵活，这对于快速有效地对实时数字媒体数据做出反应至关重要。
为什么这是一个很好的赌注?
作为一家广告公司的创始人，我曾与数十家中小企业品牌合作，这些品牌一直过度投资谷歌和Facebook(这是一个全行业的问题)。这些品牌受到影响收益递减法则最终会削弱业绩(我估计，我们机构审计的许多品牌，由于拒绝分散支出，最终表现不佳的比例达到30%或更多)。或许同样重要的是，正如iOS14所显示的那样，它们让自己极易受到事件的影响，而这些事件对它们的主要广告渠道造成了不成比例的影响。
另一方面，包括数字户外(DOOH)和联网电视等新兴平台在内的品牌，在渠道和接触点的健康组合中发挥了灵活的作用，能够以更低的参与成本，在他们喜欢的任何地方接触到他们的受众。
就客户理解而言，预测分析不使用个人行为或人口统计信息(这在不久之前被视为一个缺点)。它的模型使用大数据来评估潜在的LTV和大规模特征和行动的领先得分价值，这恰好与许多数字目标选择保持一致。
关于预测分析，我想说的最后一点很重要:因为它不依赖于个人标识符或cookie，它将是一种持久的分析选择，即使更多的以隐私为重点的法规在州、国家和国际层面上形成。
如何开始使用预测分析?
虽然进入门槛比过去几年低得多，但品牌仍然需要超越简单地与第三方供应商签约，以利用预测分析的潜力。
模型的力量来自于对现有的理解CRM(客户关系管理)数据来自Salesforce、HubSpot和Adobe等平台。将你的客户和潜在客户数据整理好，将使预测分析能够了解你最有价值客户的属性，并帮助你大规模地找到更多客户。
预测分析依赖于内部资源(或者代理，如果你内部没有这种能力)，将数据转化为洞察力和可视化，从而导致行动。你可以获得最准确的数据，但如果你没有合适的人才来解释这些数据，并将其转化为活动扩展和优化的下一个步骤，你就会浪费掉潜力。
做一些研究来了解你的内部数据的状态，与几个供应商交谈，看看他们提供什么，并评估你需要的资源，以便在你的活动中将你的数据带入生活。这仍然是一个相当大的提升，但在你的竞争对手之前做到这一点，将为你的营销活动提供一个独特而持久的优势。
