为什么预测性营销在市场中扮演新角色

预测性营销成为了营销词典中的一部分，因为只有流行的趋势才可以并迅速成为流行语（或流行语）。对于营销人员来说，它的承诺是诱人的，承诺提供易用性，可伸缩性，节省时间和投资回报率。

谁能抵制相信预测性营销会带来什么以及它将改变什么的冲动？但是，随着我们的营销人员从头开始，我们的试验计划失败了，很明显，预测性营销实际上只是基于数据科学的商业智能品牌。

商业智能可以提供令人难以置信的可靠性，但并非将数据营销人员注入他们的预测性营销工具中。问题很多：数据集不够大。缺乏可靠一致的数据。专业数据科学家也供不应求。

预测听起来很复杂-那是因为。这种复杂性最终成为销售周期中的一个问题，其移动速度过快，以至于预测性营销无法立即产生影响。为减少损失，营销人员开始锁定预测营销作为潜在客户生成和资格认定工具的价值。那就是今天仍有很多营销人员在使用它。但这绝不是它的初衷，至少不是唯一的，我们的营销人员过去必须放弃这种思想。

这就是我们应该如何利用预测的力量-这是一个多方面的工具，可以帮助您定义总可寻址市场（TAM）以及其中的理想客户资料（ICP）。它还可以帮助您确定客户或潜在客户的优先级，创建细分或将最佳消息传递和销售机会与合适的买家进行匹配。通过预测，我们可以使用我们收集的有关潜在客户和客户的大量数据来为我们的业务做出更明智的决策。

预测成功的障碍
做好后，预测性营销会收集您的所有客户数据-从在线行为，营销计划，销售，客户成功，财务业绩以及介于两者之间的所有数据。然后，从360度角度查看客户，您可以进行分析，找出构成“最合适”客户的共性，然后找到并吸引更多的客户。但是，当然，这是一个理想的方案，而且我们都知道，产生这种收益的方法并不容易。预测的挑战之一是它与收益没有直线关系（众所周知，这种缺失会使C-suite感到不安）。但是，它确实对效率和适当资格有一条直线。而且，我们当中最精明的营销人员意识到，根据具体情况，这两件事对于稳固，可持续，不断增长的收入至关重要。

对于许多想从预测中受益的人来说，另一个障碍是它需要……等待它……工作。如果您在这种方法上进行投资，则需要跟踪客户上线的地方，他们如何与您的营销材料互动，销售如何与他们互动，他们如何购买，如何入职，他们如何使用您的产品以及他们如何工资。收集起来可能会很痛苦，但是所有这些信息对于开发可靠的数据模型都是至关重要的。如果您还没有准备好进行这种工作，则还没有做好预测的准备。

资格的新面孔
由于预测越来越多地被包含在应有的意义（商业智能）而不是应有的意义（潜在顾客生成方法）中，因此它颠覆了传统的潜在顾客资格认证过程。过去，资格是营销的功能。尤其是通过基于帐户的营销（ABM）的镜头，这不再是唯一的情况。销售人员越来越多地参与资格认证。我们通过预测获得的有关客户的信号（数据）越多，我们对反映他们特征并因此最合适的潜在客户的可见度就越高，因此首先值得我们付出努力。

这种分析的另一件事是消除目标客户周围的偏见。当大多数公司被问及理想客户是谁时，他们都会说：“财富500强品牌”。但这并不是那么简单，并不是每个企业都应该追逐财富500强企业，因为一个简单的事实，即他们并不是每个企业的最佳客户。你需要去更深，更宽，真正打入预测，以找出谁你最有资格的公司或账户。

客户绩效如何？
使用正确的预测方法也意味着要考虑客户绩效。当您将清单缩小为最理想的客户时，问自己：“他们是否在使用我们的解决方案？” 而且，“是什么让他们成为我们的重要客户？” 您还必须考虑哪些类型的组织已成为您的拥护者，而不仅仅是使用您的软件，产品或服务，并且实际上已经被其改造了，然后再向他人讲述他们的故事。将预测应用于此过程将帮助您确定需要吸引的顶级目标客户。它使我们能够将资格移到我们的过程的最开始，并最终确保我们的努力仅针对那些已被证明具有最佳适应能力的人。

这是更大整体的一部分
最后要牢记的一点是，预测性不是一个独立的解决方案，因此永远不应被视为如此。相反，您需要将预测建模技术集成到您的技术堆栈中，以便可以向其提供所有可用数据并演化模型。这称为训练和重新训练数据模型-随着时间的推移，它会变得更加智能。我们提供的信息越全面，信息量越大，就越增加了该模型的信任度（即可预测性）。

接受“新”预测肯定会花费您一些时间和投资。但是，如果做得好，它将成为您获取数据的唯一来源，您可以从中分析数据，然后在各种渠道和策略中采取明智的行动。与市场营销的各个方面一样，您越了解情况，就越能采取行动，就越能成功。