Prediktiv analys
Prediktiv analys utnyttjar maskininlärning och jämför samt kontrasterar stora datamängder för att hjälpa er att identifiera kunder och förutse konverteringsmöjligheter.
Det kan vara besvärligt att förutse beteenden.
Vägen till mognad inom prediktiv analys kan vara fylld med organisatoriska och tekniska utmaningar.
Identifiera nya målgrupper.
Undermålig datamodellering.
Isolerade datalager.
Förutse kundbeteende.
Nå nya höjder genom att använda prediktiv analys på rätt sätt.
Tack vare prediktiv analys från maskininlärning och artificiell intelligens kan ni utnyttja målgruppernas beteenden i realtid för att skapa mer givande och relevanta upplevelser i framtiden.
Smartare insikter om målgrupper.
Med hjälp av prediktiv analys kan ni identifiera era mest värdefulla målgruppsegment genom dataklustring och maskininlärning, vilket fördjupar förståelsen för vad som kommer att hända och då kan ni skapa och leverera mer effektiva och personaliserade upplevelser.
Bättre bild utifrån en enhetlig kundprofil.
Prediktiva modeller är otroligt kraftfulla när de bygger på en enhetlig kundprofil, och med dem kan ni identifiera de viktigaste insikterna som leder till effektivare optimering av kundupplevelserna över olika kanaler.
Benägenhetsmodeller som förutsäger framgång.
Verktyg för prediktiv analys inkluderar ofta benägenhetsmodeller, som kan förutsäga sannolikheten för om en kund kommer att konvertera eller falla bort. Det kan också hjälpa er att identifiera och förstå avvikelser i era data och hur ni ska hantera dem.
Framtida engagemang omvandlas till konverteringar.
Med avancerade attribueringsmodeller, mobilappsanalys och realtidsdataflöden som beslutsunderlag är ni bättre rustade att förutse vad kunderna kommer att göra härnäst så att ni kan möta dem med rätt budskap, innehåll och erbjudande vid rätt tidpunkt.
Adobe kan hjälpa er.
Adobe Analytics har de verktyg för prediktiv analys ni behöver för att förbättra kundanalysen, identifiera värdefulla målgrupper, förutse framtida agerande och göra bättre investeringar inom marknadsföring.
Om ni kan förutse nästa steg har ni lyckats med marknadsföringen.
Se hur globala varumärken flyttar fram sina positioner genom att förutse kundernas resa och möta kunderna där de bor.
”Vi vill veta vad kunderna svarar på. Nu kan vi ta en titt och se hur kunderna svarar på en viss förändring.”
– Ellen Lee,
Senior VP of Global Digital, Hyatt
”Vi kan målinrikta våra budskap. Vara mer dynamiska och effektiva. Och det är ett fantastiskt sätt att spara pengar, oavsett om det sker genom utelämnanden, nya målgrupper eller lookalike-målgrupper.”
– Shelley Wise,
chef för varumärkesmarknadsföring, Princess Cruises
Vanliga frågor och svar om prediktiv analys.
På vilket sätt hjälper prediktiv analys oss att identifiera målgrupper?
Analysmotorn analyserar stora variabeluppsättningar samtidigt för att dynamiskt kategorisera era besökare och skapa målgrupper för vidare analys, inriktning och personalisering.
Behöver vi skapa regler för den prediktiva analysen för att visa det vi behöver se?
Med hjälp av Adobe Analytics kan ni antingen använda fördefinierade latenstabeller eller skapa ad hoc-attribueringsmodeller för att anpassa era datavisualiseringar.
Kan vi se vilka upplevelser och vilket innehåll som har bidragit till en händelse eller konvertering?
Med rätt lösning kan ni det. Funktionerna för prediktiv analys i Adobe Analytics omfattar en motor för bidragsanalys, som identifierar de skillnader som verkligen gör skillnad.
På vilket sätt är prediktiva analyser bättre än våra prognosmodeller?
Med prediktiv analys behöver ni inte förlita er på aggregerade inköpsdata, utan ni får i stället en benägenhetspoäng för varje kundinteraktion. Denna kan sedan användas för att utveckla era prognosmodeller med större noggrannhet.
Kan Adobes motor för prediktiv analys synkroniseras med datakällor från andra företag?
Ja. Ni kan få en mer detaljerad och enhetlig bild av kundinteraktioner över alla kanaler genom att kombinera upplevelsedata med andra kunddata.
Skiljer sig datautvinning och maskininlärning åt?
Ja. Datautvinning är att extrahera insikter från datauppsättningar. Maskininlärning är datorers förmåga att lära sig själva, utan ytterligare instruktioner från programmerare.
Ytterligare resurser.