預測分析是數字營銷的新領域。許多專家已經討論了將預測分析與營銷自動化工具（如HubSpot和Marketo）合并的好處。
將預測分析整合到用戶的營銷自動化策略中可能非常有益，但也很難執行。以下是可能會阻止其實施的一些常見的錯誤：
1.專注于數據收集的可擴展性高于一切
大數據為數字營銷打開了許多大門。許多營銷人員盡量收集目標客戶的數據。
在目標市場上收集大量數據可能是有價值的。Kajabi公司最近推出了一種新的內容營銷管道方法，對于擁有大量高質量數據的企業來說，這是非常有利可圖的。
而其關鍵詞是質量。不幸的是，收集大量數據并不總是轉化為更成功的營銷自動化運動。收集數據時有幾個原因讓你應該更有選擇性：
·按規模來檢查數據的難度越來越大。
·提取數據更加困難，即使使用Hadoop或其他多功能大數據提取工具。
·縮放收集工作可能需要用戶依靠不太準確的數據源。
·用戶不想擴大你的營銷自動化活動，直到開始得到驅動力。
2.使用結構不良的預測模型
收獲高質量的數據只是一半的進程。太多的企業耗費大量精力和費用來收集數據，但是在分析過程中卻非常疏忽。
企業還需要仔細優化其預測模型。最好的方法是將客戶關系管理工具中的客戶數據與預測行為模型的行為數據相結合。
企業還需要對目標客戶有著非常詳細的了解。
3.忽視使用領先評分
除非企業廣泛地依賴于諸如SEO等低成本的有機營銷手段，否則必須花費大量的精力研究每個產生的潛在客戶。在一些行業，如醫療保健行業，每個研究的平均成本是65美元。
不幸的是，這些潛在客戶許多未能轉化。即使進行了轉化，也并不總是最終變得有利可圖。
自滿是營銷自動化的最大問題之一。如果企業沒有密切關注轉化，就將無法確定哪些潛在客戶是最佳的用戶。如Optimove公司所指出的，許多較早的預測分析模型是基于一種有缺陷的假設。
最簡單的一個被稱為RFM：新舊程度，頻率，貨幣。雖然不需要專門的工具就可以輕松實現，但它并不是一個預測模型，它忽略了許多因素，這些因素可能表明客戶將來會采取行動。最常見的真正的預測行為模型是基于傳統的統計，數據挖掘和游戲理論方法，如邏輯回歸和貝葉斯概率模型。
這些方法提供了一些價值，可以準確地確定一定比例的危險客戶，但是在大多數情況下它們相對不準確，最終將浪費時間和成本。這是因為這些預測行為建模方法依賴于靜態歷史數據和指標，即它們目前看待客戶是如何存在的，而不需要更加動態和至關重要的更改時間因素。因此，越來越多的企業正在尋找預測分析解決方案。“
企業最好的選擇是對所有潛在客戶進行回歸分析。可能會注意到，具有某些職位的人員比其他人員轉化得更好。你可能會注意到，在企業廣告活動中某些廣告關鍵詞所產生的潛在客戶比其他廣告更有效。
使用企業的回歸分析來開發一個領先的評分模型，將會確定你應該關注哪些潛在客戶。
4.沒有采取有條不紊的方法引導培育
領先評分并不是預測分析在營銷自動化中的唯一應用。企業還必須開發一個細致入微的預測模型，以了解特定人口統計學的行為，以及企業需要采取的步驟來培養他們作為潛在客戶。
將預測分析小心地集成到企業的營銷自動化廣告中
預測分析模型對于任何營銷自動化活動都是非常有價值的。但是，他們需要非常仔細的結構化，而不是專注于為客戶積累大量數據，企業應該花費時間獲取高質量的數據，并使用它來創建可操作的預測模型，這對企業的營銷自動化活動來說是無價的。
京公網安備 11010502049343號