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預測性分析
無可挑剔的結果

預測性分析使用機器學習和進階統計建模來分析客戶數據、發現模式以及預測未來行為,如流失或轉化的可能性。它可讓數據分析師利用海量數據集,否則這些數據就會被浪費。

預測未來是數據的用途

企業的業務會收集巨量的客戶數據。但在許多情況下它們並未得到完全利用,因為企業只是從其數據科學家能夠手動挖掘的極少部分數據中撿拾一些見解。

預測性分析設計為協助這些業務發掘尚未開發的潛力。隱藏在數據中的模式會揭示有意義的客戶見解 — 在得到有效利用時 — 能夠給底線帶來很大的影響。預測功能利用機器學習與進階統計模型自動挖掘大量數據,搜尋大多數分析師沒有時間去尋找的模式。

總而言之,預測性分析工具可協助數據分析師和行銷人員等找到真正重要的見解,從其收集的數據中獲取最大價值。

Adobe 可以提供協助

有了 Adobe Analytics 的預測功能,您可以更好地利用數據。我們大力投資於可以進行預測性分析的技術,正是這種投資促成我們在 Gartner 數位行銷分析魔力象限和多次 Forrester Waves 中位居領導者地位。

我們可協助揭示重要變更,讓您從巨量數據中真正地獲得見解。我們的預測工具也會做大量繁重的分析,協助您更快地從數據中獲得見解。

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