客户为企业提供了丰富的数据，如果能够智能地加以利用，则可以帮助企业预测其客户的未来行为。
预测分析（PA）是一种从历史或现有数据集中提取数据以识别模式/趋势并预测未来趋势或结果的智能方法。
如今，预测分析不仅适用于行业巨头，因为小型企业也可以通过挖掘数据并生成具有洞察力的情报来利用预测分析的功能。预测性分析将客户的购买趋势映射到优化营销活动中，是全球企业的新常态。此外，可以在智能CRM软件系统中使用预测分析。
这是有关预测分析的所有信息：
–使用的关键技术
–目标领域
–对业务的影响
–关键数据源
使用的关键技术
预测建模：使用数据和概率来预测结果的过程。在这里，每个模型都包含几个会影响未来结果的预测变量或变量。
预测搜索：预测搜索利用基于常见或流行搜索的预测搜索机制或算法，通过提供推荐或建议的下拉列表来预测用户键入时的搜索查询。Google搜索是预测搜索算法的完美示例。
目标地区
商业智能：预测分析可用于利用不断涌现的数据，并提供可行的见解，可帮助转变关键的业务运营。商业情报包括金融情报，欺诈/安全情报数据。
销售：在销售中，预测分析是关于分析线索和客户的过去行为或兴趣，以识别可预测其在将来是否被视为潜在客户的模式。
市场营销：市场营销中的预测分析是一种数据挖掘过程，它使用统计建模和机器学习算法来预测未来结果并创建过去数据的有效市场营销活动。
风险管理：由于预测分析涉及从过去的数据中提取数据以确定实践和预测未来结果的趋势的实践，因此它揭示了假设情景，并有助于进行风险评估。
对业务的影响
40％的企业使用PA提出产品推荐和报价
45％的企业依靠PA提供最佳的客户服务
30％的企业坚信PA可以帮助他们实现以前无法实现的目标
超过50％的使用PA的组织已获得竞争优势
50％的企业通过PA成功地创造了新的商机
超过70％的技术专家认为，PA可以对业务产生积极影响
关键数据源
交易数据，例如客户购买（50％的企业销售数据）
客户资料（60％的企业使用客户数据）
广告系列的历史记录和响应（60％的企业使用营销/广告系列数据）
通过调查，电子邮件，电话等与客户互动（占企业总数的50％）
社交媒体（Facebook，Twitter，LinkedIn等）40％的企业已经在使用社交媒体数据
客服毛燕