预测性定位分析是一种将预测模型应用于数据的方法；它能够从组织的经验中学习，从而开始预测未来事件（例如客户行为），其效果非常显著。
预测性分析还有助于提高组织的效能和效率，从而进一步推动业务的成功。
什么是预测性定位？
一切都始于对访客进行细分，从而为您想要采取的每项行动找到合适的目标。
通过预测性定位，您可以将访客细分委托给机器学习算法，该算法会利用您所有的访客数据。
通过分析访客数据，该算法能够预测访客的意图。
它还能借助微信号检测访客之间的关联性，并链接到他们的数据，这也能让您根据每个用户的个人资料调整实验。
因此，预测性定位算法能够：
- 检测访客对不同信息的敏感度，并向其展示促成转化的公式。如果部分访客对稀缺性效应敏感，则会显示“超过三件商品可供选择”；如果算法检测到访客对价格敏感，则会显示“过去五天测得的最佳价格”。
- 检测访客对某种产品的兴趣。例如，在一个同时销售外套和泳衣的网站上，您可以将运动衫类别从首页推送给感兴趣的访客，而不会因为向他们展示外套而损害他们的体验。
- 计算属于无法手动定义和建模的细分市场的概率是优先事项。算法可以检测“未决定”细分市场的访客，并仅推送必要的激励措施。
预测性定位的优势
- 提高投资回报率：通过精准定位受众，您可以制定符合访客需求的营销活动。
- 提升用户体验：通过仅定位对您的产品感兴趣的访客，您可以为访客提供一致的体验，同时确保不会影响其他不感兴趣的互联网用户的体验。
- 节省时间：另一个显著优势是，企业正在快速实施预测算法，以自动化所有操作并节省大量时间。
- 了解您的客户：它可以让您深入了解每个细分受众群，从而了解哪些访客实现了转化。
- 获得竞争优势：预测性定位可以提高企业的速度和敏捷性，从而转化为竞争优势。
- 优化营销效率：借助预测性分析，营销人员可以洞察趋势和异常值，并获得关键洞察，从而做出更明智的决策。
结论
未来几年，随着机器学习的进步，预测分析和定位将变得更加有效。B2B 和 B2C 公司都可以利用机器学习在早期应用阶段获得竞争优势。
借助预测分析，营销人员可以洞察趋势和异常值，并获取关键洞察，从而做出更明智的决策。
