Análise preditiva
A análise preditiva usa o aprendizado de máquina para processar e comparar grandes volumes de dados, ajudando a identificar clientes e prever oportunidades de conversão.
Prever comportamentos pode ser complicado.
Para contar com uma inteligência preditiva sólida, é preciso superar alguns obstáculos organizacionais e tecnológicos.
Dificuldade para descobrir novos públicos.
Modelagem de dados inadequada.
Dados isolados.
Dificuldade para prever o comportamento do cliente.
Avance com uma análise preditiva sólida.
A inteligência preditiva com aprendizado de máquina e inteligência artificial permite transformar o comportamento do público em tempo real em experiências futuras mais relevantes.
Insights mais precisos do público.
A análise preditiva ajuda você a identificar os segmentos mais valiosos do público com agrupamento de dados e aprendizado de máquina, aprimorando a antecipação e permitindo a criação de experiências personalizadas e mais eficazes.
Perfil unificado do cliente.
Os modelos preditivos baseados em um perfil unificado do cliente são mais robustos e ajudam a identificar os insights mais eficazes para otimizar as experiências entre canais.
Modelos de propensão que preveem o sucesso.
Ferramentas de inteligência preditiva costumam incluir modelos de propensão que podem prever a probabilidade de conversão ou abandono de um cliente. Elas também podem ajudar você a identificar, compreender e responder a anomalias em seus dados.
Engajamentos futuros transformados em conversões.
Com decisões baseadas em modelos de atribuição avançados, análise para aplicativos móveis e feed de dados, você pode antecipar ações e transmitir a mensagem, o conteúdo e a oferta certa no momento certo.
A Adobe pode ajudar.
O Adobe Analytics fornece ferramentas de análise preditiva para aprimorar a customer intelligence, identificar públicos de alto valor, antecipar ações e otimizar investimentos em marketing.
Prever as próximas etapas garante o sucesso de uma estratégia de marketing.
Veja como marcas internacionais estão antecipando a jornada do cliente de maneira inovadora.
“Queremos saber o que motiva os clientes. Podemos ver como eles respondem a qualquer tipo de mudança.”
‒ Ellen Lee,
vice-presidente sênior de assuntos digitais, Hyatt
“Podemos direcionar mensagens e ser mais dinâmicos e eficientes. Também podemos otimizar o investimento com supressão de público ou direcionando públicos novos ou semelhantes.”
Shelley Wise,
diretora de marketing de marca, Princess Cruises
Perguntas frequentes sobre análise preditiva
Como a análise preditiva ajuda a identificar públicos?
O mecanismo de análise avalia grandes conjuntos de variáveis ao mesmo tempo para categorizar visitantes e criar públicos para posterior análise, direcionamento e personalização.
É necessário definir regras para que a análise preditiva exiba as dimensões que precisamos ver?
O Adobe Analytics permite que você use tabelas de latência predefinida ou criar modelos de atribuição específica para personalizar a visualização de dados.
É possível descobrir quais experiências e conteúdos contribuíram para um evento ou uma conversão?
Com a solução certa, sim. Os recursos preditivos do Adobe Analytics incluem um mecanismo de análise de contribuição que identifica os dados que fazem a diferença.
A análise preditiva é melhor do que os nossos modelos de previsão?
Em vez de tomar como base os dados agregados de compra, a análise preditiva fornece uma pontuação de propensão para cada interação do cliente, o que pode ser utilizado para desenvolver modelos de previsão mais precisos.
O mecanismo de análise preditiva da Adobe pode usar fontes de dados de terceiros?
Sim. Você pode ter uma visão unificada das interações dos clientes em todos os canais, combinando dados de experiências com outras fontes de dados.
Mineração de dados e aprendizado de máquina são recursos diferentes?
Sim. Mineração de dados é o processo de extrair insights de conjuntos de dados. Aprendizado de máquina é a capacidade que os computadores têm de aprender sem a intervenção de programadores.