数据驱动增长：预测营销如何助力企业出海？
在数字化时代，营销与技术密不可分。数据和技术已经渗透到营销的各个领域，企业不仅要满足用户需求，更要预测和创造需求。对于想要在海外市场取得成功的中国企业来说，数据驱动的预测营销至关重要。
本文将深入浅出地解释什么是预测营销，以及企业如何利用大数据进行预测营销，从而精准定位目标用户，制定更有效的营销策略，最终实现用户增长和销售额提升。
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数据在当今的营销活动中扮演着举足轻重的角色。每一个营销决策都需要数据支持，而数据科学的出现更是将我们带入了预测营销的新时代，让我们不仅可以回顾过去，更可以预测未来。
Source：The Next Scoop
数字化营销已经成为常态，它不仅影响着品牌的定位，还决定了企业选择什么样的工具和产品。随着全球在线购物人数突破19亿，数字营销在企业发展中的地位日益重要。
数字营销日趋复杂，市场数据也因此成为营销成功的关键。如何利用和分析数据，做出更明智的营销决策，成为了每个企业都需要思考的问题。“预测营销”正是解决这一问题的有效方法之一。
Source：Lattice Engines
▍预测营销：用数据预见未来
预测营销是一种利用数据科学技术来预测不同营销方案成功率的营销技术。通过数据分析，企业可以预判哪些营销行为更有可能成功，哪些可能失败，从而做出更明智的决策。
▍预测分析 vs. 预测营销
虽然这两个术语经常可以互换使用，但预测营销的含义更为广泛，它更强调对营销业务的预测性。预测分析利用预测模型提供对未来的洞察，而预测营销则更进一步，利用预测技术测试企业的营销策略，为企业提供更深入的洞见，从而帮助企业在不断迭代的过程中做出更有效的营销决策。
简单来说，预测营销专家（例如数据科学家、数据分析师或专业分析公司）会从多个来源收集企业相关数据，并结合企业的营销数据进行分析。然后，他们会应用适合该企业的预测模型，相对准确地预测其营销活动的成功概率。
▍预测营销如何运作？
电商网站根据用户历史行为推荐产品和服务就是预测营销的一个典型案例。从产品搜索页面到结帐页面，电商网站会根据用户的历史行为，例如添加到购物车、点击浏览或购买过的商品，利用“协同过滤算法”分析用户的喜好，并推荐其他用户购买过的类似商品。这种算法会将数据与时间、地点、人口统计分布以及其他指标（例如打开率、点击率和退订率）相关联。
Source：ResearchGate
过去，只有大型企业才能承担得起聘请数据科学家的高昂成本，而现在，中小型企业也可以利用现有的预测营销工具和服务，收集和分析数据，建立预测营销模型，并从中获益。
▍预测营销的优势
预测营销可以帮助企业更好地了解客户行为，并直接指导决策。与传统营销数据分析不同，预测营销模型可以明确指出哪些营销策略有效，哪些无效，从而简化决策过程。通过分析客户的历史行为，预测营销模型可以预测客户是否会购买、何时购买以及如何购买。
预测分析还可以帮助企业实现营销自动化，即规范性营销。在这种模式下，营销系统可以自动分析数据并实时做出决策，例如自动生成模型、对访客进行分类以及更新客户关注的内容。通过这种方式，企业可以更精准地细分客户，并制定更有针对性的营销活动，从而提高客户参与度。
Source：Business 2 Community
据《福布斯》杂志报道，预测营销可以从以下六个方面改善企业的营销成果：营销组合建模、追加销售和交叉销售、网站优化、用户获取、用户研究和用户留存。
▍预测营销如何助力企业实现用户增长？
复杂的预测营销模型可以帮助企业根据对客户过去和未来行为的洞察，建立更精准的用户画像。预测营销模型可以使用更详细的数据，因此可以带来更高的转化率。
当营销活动能够精准触达目标客户时，用户获取就会变得更加有效。预测营销模型可以让营销人员针对不同的客户群体量身定制不同的营销活动和获取策略，从而提高转化率。
同样，对客户未来行为的预测也有助于企业制定用户留存策略。当企业了解了哪些客户可能会流失、何时流失以及导致他们流失的原因后，就可以针对不同的客户群体制定个性化的留存方案，并进行追加销售和交叉销售。
▍预测营销如何提升邮件营销和网站参与度？
根据《智能预测基准报告》，使用智能预测的邮件营销活动可以带来更高的收益。在使用预测营销之前，营销人员通常只能根据一些宽泛的概念（例如用户画像）来创建邮件内容，导致很多邮件无法被目标用户打开。而预测营销可以让营销人员根据更具体的信息创建个性化的邮件，从而提高邮件的打开率和参与度。例如，“商品已到货”和“您之前放弃购买的商品”这类由预测营销模型生成的邮件的点击率最高，分别为19%和14%。
预测营销：B2B 企业制胜法宝
Source：Exponea
预测营销通过分析访客行为，预测促使顾客购买的条件，从而帮助企业优化策略，提高用户参与度和销量。例如，预测模型可以分析用户对网页广告、产品页面和按钮的反应，从而进行针对性优化。亚马逊便是成功案例之一，其销售额在采用预测分析模型后增长了约30%。
对于B2B 企业而言，预测营销在降低成本、提高效率方面更显重要。由于 B2B 营销成本高昂（每次营销成本可能高达35 至100美元甚至更高），低转化率会使其更加昂贵。例如，假设开发一个潜在客户的平均成本为50美元，如果转化率仅为1%，那么B2B 营销人员仅在开发潜在客户上就需要花费5000美元。
越来越多的 B2B 企业开始采用预测营销来提高营销投资回报率。根据 EverString 的一项调查，98% 的营销人员表示，他们企业的 CRM、营销自动化或其他营销工具中至少有一个部分已经实施或完全交付给了预测营销。
预测营销为 B2B 企业带来的益处
1. 精准定位潜在客户
预测营销模型可以根据公司信息（如规模、产品、收入）和市场信号（如业务扩张、管理变更等）识别出高转化率的潜在客户。
Source：eGrabber
2. 优先级划分，有的放矢
通过预测模型对潜在客户进行评分，B2B 营销人员可以确定哪些客户群最有可能转化，从而优先进行营销。
Source：Datafloq
3. 精细化客户细分
预测营销模型可以根据潜在客户的特征和行为将其细分为不同的群体，从而实现个性化营销，提高转化率。
4. 主动出击，提高销售效率
通过预测模型，销售团队可以获得有关潜在客户的及时信息，例如最佳购买时间，从而更加主动、及时地进行销售。
5. 全方位管理客户生命周期
预测营销模型可以为营销人员提供有关消费者在销售过程中各个阶段的信息，从而帮助他们在客户的整个生命周期中产生更大的影响。
B2B 预测模型的类型
细分模型 (Segmentation Models): 根据产品或行为对潜在客户和现有客户进行分组。
倾向模型 (Propensity Models): 追踪客户获取或流失的可能性，识别潜在威胁和机会。
智能推荐模型 (Intelligent Recommendations): 预测哪些客户可能需要追加销售或交叉销售。
Source：Marketelligent
预测营销：数据驱动的未来
越来越多的研究表明，预测营销正在 B2B 领域发挥着越来越重要的作用。
Everstring 和 Forrester 的报告显示，从事预测营销工作的营销人员报告企业收益增长高于行业平均水平的比例是传统营销人员的2.9倍。
Salesforce 的数据显示，91% 的顶级营销者已经在实施预测营销。
《智能预测基准报告》表明，由智能预测提供的建议影响了总订单生成的26.34%。
Source：Account-Based Marketing
作为中国领先的跨境数字营销机构，飞书深诺集团始终坚持以营销技术为核心，利用行业前沿的大数据、人工智能等技术驱动深度营销服务，深入洞察用户行为、用户获取、用户留存等。并在此基础上对营销效果进行科学优化，从而真正实现“技术驱动、数据赋能、品效合一”，助力中国企业出海。