預測行為可能很麻煩
預測性情報成熟的途徑可能充滿組織上與技術上的挑戰
發掘新閱聽眾
不理想的資料模型化。
孤立的資料。
預測消費者行為。
更智慧的閱聽眾深入資訊。
預測性分析能幫助你透過資料集群及機器學習找出最有價值的對象細分，使你更深入地了解未來的情況，創造並提供效果更理想的個人化體驗。
以一致的客戶檔案提昇願景。
只要以一致的客戶檔案為基礎，預測模型就能非常強大，有助於確定最重要的深入資訊，更有效地最佳化跨通道的客戶體驗。
預測成功之道的傾向模型。
預測性情報工具一般包含可預測客戶轉換或流失可能性的傾向模型，還可以幫助你識別並掌握資料中的異常情況，以及處理的方法。
未來的參與度化為轉換率。
採用先進的歸因模型、行動應用程式分析，以及告知決策的即時資料摘要，你可以更容易預測他們下一步的行動，並在適當的時間，以適當的訊息、內容與優惠滿足他們的需求。
Adobe 可以助你一臂之力。
Adobe Analytics 可以為你提供所需的預測性分析工具，讓你提高客戶情報、找出高價值的閱聽眾、預測未來的行為，並作出更好的行銷投資。
找到成功行銷的下一步
了解全球品牌如何預測客戶歷程並滿足客戶需求，進而實現此目標。
「我們想知道客戶的反應。我們可以看到客戶對特定的變化有什麼反應。」
──Ellen Lee，
凱悅飯店集團全球數位部資深副總裁
「你可以鎖定訊息，變得更活躍而有效率。不管是透過抑制開支還是發掘新閱聽眾或是相似閱聽眾，都是很好的節流方式。」
──Shelley Wise，
公主郵輪品牌行銷總監
預測性分析常見問題。
預測性分析如何協助識別閱聽眾？
分析引擎會同時分析大型變數集，以對訪客進行動態分類，並建立閱聽眾以進行深入分析、目標定位及個人化。
我是否需要為預測性分析設定規則，以便顯示我們需要看到的層面？
有了 Adobe Analytics，你可以使用預定義的延遲資料表，或建立臨機歸因模型自訂資料視覺化。
我可以找出哪些體驗及內容對事件或轉換率有貢獻嗎？
可以，只要有正確的解決方案。Adobe Analytics 的預測功能中有貢獻分析引擎，可以識別「造成差異的差異」。
預測性分析比我們的預測模型更好嗎？
預測性分析的依據不是匯總購買資料，而是每筆客戶互動的傾向分數，你可以用以更準確地發展預測模型。
Adobe 的預測性分析引擎可以與第三方的資料來源同步嗎？
是的。你可以結合體驗資料與其他客戶資料來源，對跨通道的客戶互動情形獲得精確而一致的了解。
資料挖掘跟機器學習不一樣嗎？
是的。資料探勘是由資料集合獲得深入見解的過程。機器學習則是電腦在程式設計師不介入的情況下學習的能力。