為什么要做預測?對于企業來說,緊跟著市場的變化是不夠的。機會來得很快,很多企業都無法做好準備,機會就變成成熟了。對于未來的預測,是企業把握機會和降低風險的手段。
通過預測可以為企業帶來以下點好處:
當實際結果與預測的結果不符時,通過復盤可以找到企業的中存在的不足之處,在關鍵路徑上,進行修改,優化企業業務流程,這將幫助企業彌補漏洞。
精準的數據,會發現客戶的真實需求,幫助企業找到最有效的獲客渠道。從而提高轉化和購買率。在《文化戰略》中,作者道格拉斯·霍爾特提出,企業的市場,往往由更小的亞文化所引導的。精準的預測就是提前發現這些亞文化,然后盡快的融入其中。
除了市場的風險,還有財務的風險。好的預測不僅發現市場的走向,更能幫助企業發現財務的風險,比如,回款延誤、出現壞賬的風險,還有違約的可能性。
更好的預測結果,將幫助企業找到庫存和銷售的平衡點。減少成本的積壓和資金的占用,讓企業的資源更好地分配。
細分能夠幫助營銷人員制定更好計劃,這需要預測的結果的前瞻性。在做內容方面有更多的方向性。
在科學領域,預測往往需要做大量的實驗。而在商業領域,是依靠數據來驅動預測。
1.首先,需要準確的數據輸入。企業數據分為第一方數據和第三方數據。由于很多企業都忽略的數字化營銷系統的使用,所以并沒有很好的數據系統,于是只能使用第三方數據來進行預測,比如銀行系統公布的數據、消費調查報告。第三方數據會有很多的不適應性,即企業無法拿到最有價值的數據。
第一方數據,是來自企業,通過過往的銷售和營銷數據,以及財務數據作為原始數據,更能反應企業和所屬行業的真實情況。
2.數據的選擇。有了精準的數據后,我們要根據需要對數據進行篩選。比如針對20-40歲男性的市場的預測,就要使用各個區域中相應的數據。在CRM系統中,通過搜索就能根據標簽找到相應數據,十分方便。我們可以根據需要把數據分為不同組別,分別代表不同的客戶群體。
3.建立分析模型。
自從Ai的出現,大模型越來越被看著是未來的生產力。但大模型還未完全成熟。對于營銷數據的分析,可以借助CEM系統和CDP系統來完成。該系統結果可以反映出客戶對體驗、和客戶畫像。幫助企業找到合適業務優化方案和客戶定位。
2024年數字營銷將與更多大模型相結合,不但要使用企業自有數據進行預測,還將實現跨行業、跨領域的數據相結合,如金融數據、醫療數據、教育數據、運輸數據等。實現更準確的預測,從而降低整個商業的風險。
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