In this Article
预测性营销活动利用历史数据来预测客户行为，从而主动调整策略和后续行动。AI 在这一过程中大有帮助，因为它能在短时间内处理海量数据，并做出更准确的预测。在本文中，本文将深入探讨这一主题：AI 如何助力营销、哪些应用场景需要 AI、可选工具有哪些，以及可能面临哪些挑战。
AI 如何让预测性营销活动更上一层楼
预测性营销活动并非因 AI 而生，它早已存在，核心是分析历史数据以预测未来结果。然而，以前它们依靠的是基础分群、基于规则的逻辑，以及人工识别行为模式和进行预测。这种方式缺乏个性化，而且在将数据导入应用和平台分析之前，往往需要花大量时间整理数据。由于这些应用只使用历史数据、忽略当前变化，无法根据实时情况动态调整预测。复杂模式也容易被忽略，尤其在规模扩大时，准确性会进一步下降。
AI 的出现改变了这一切。机器学习模型不仅能更快分析海量信息，还能处理结构化和非结构化数据，减少前期数据整理的工作量。它们不仅考虑历史数据，也会结合当前情况动态预测变化，并据此调整预测和营销策略。随着持续训练和学习，这类模型会越来越准确。它们能够发现并分析隐藏模式——这是 AI 出现前的应用无法做到的——并预测许多事情：
- 购买概率
- 流失风险
- 下一条最佳内容/渠道/优惠
- 最佳发送时间
- 价格敏感度
简而言之，AI 可以在以下方面提供帮助：
- 精准分群
过去，你会创建类似“过去 30 天内购买过”的通用分群。AI 则会根据当前行为自动更新分群。
- 高度个性化
AI 能为每位客户提供个性化建议，包括产品、沟通语气、最佳渠道和时机。Netflix 和 YouTube 的推荐功能就是典型例子。它们的算法会学习你观看和喜欢的内容，计算你在不同内容上花费的时间，然后定制推荐。
- 新客户获取
获取新客户也是同样的思路：识别 LTV（客户生命周期价值）位居前 5% 的客户，并在营销活动中触达相似人群。然而，以前这通常停留在“他们年龄相同”的层面，这样的定向往往不够精准。现在，AI 算法会在大量变量中寻找具有相同行为模式的人群。这类人群向你购买的概率更高，CAC（客户获取成本）则会下降。
- 转化路径分析
人们很少在一次互动后就购买。他们先看到你的广告，访问你的网站，然后再次看到你的广告，接着收到你的邮件，购买可能就发生在这里。但这些渠道中，哪些真正促成了购买，哪些没有作用？过去，所有触点往往被赋予相同的功劳。现在，AI 会借助链式建模、媒体组合建模等方法进行分析，模拟不同情境，例如移除某个渠道。想象这样一种情况：你发现 70% 的买家在购买前与 YouTube 有过互动，但只有 5% 的人直接从该平台转化。按照传统模型，你可能会停止使用 YouTube。然而，通过 AI 模拟，你可以看到这可能导致的转化下降幅度是大是小，再做决定。AI 有助于识别这类间接信号，并防止对渠道投入不足或投入过度。
- 自动化决策
AI 会为每位客户自动确定“下一步最佳行动”，从而节省时间。
这些洞察能帮助你优化目标受众、触达方式、渠道选择和预算分配。
适用于预测性营销活动的最佳 AI 工具
可选工具很多，具体选择很大程度上取决于行业（SaaS、eCommerce 等）和预算。不过，有几款重量级工具始终处于领先位置。为方便起见，我们将它们按类别分组。
营销自动化平台
Salesforce Marketing Cloud with Einstein
其 AI 之所以名为 Einstein，是因为它原生集成于 CRM。该工具提供 360 度客户视图、带预测分流的 Journey Builder、内容和产品个性化推荐，以及与 Sales 和 Service 等其他云的深度集成。因此，你可以清楚了解客户的 LTV、购买概率、流失风险和下一步最佳行动。它还可以进行实时分群和评分。
Adobe Experience Platform with Sensei
这是专注于内容和体验个性化的企业级解决方案。它能实时分析客户画像，并计算购买可能性。该工具尤其适合跨渠道营销。与 Adobe Analytics 和 Campaign 的集成可帮助你全面了解行动效果。
该平台专为中型电商品牌打造，并提供便捷的 Shopify/Magento 集成。它提供 LTV、流失风险或预计下次下单日期等重要预测。预测性分群会显示在可视化仪表盘上。
客户数据平台（CDPs）
该平台从网站、CRM 等各类触点收集数据。客户每次操作，无论是点击还是注册，该工具都会更新客户资料，将用户 ID、电子邮件等关联到统一画像中，并把最新数据发送给 AI 模型进行预测。Segment 方便技术团队与其他系统集成；它还可连接广告或 AI 平台，帮助识别理想客户和目标受众。
这是面向多渠道大型企业的灵活解决方案，可实时运行。它会自动清理并丰富从触点传入的数据，然后更新客户资料。你也可以实时创建分群并为受众评分。Tealium 的另一个优势是，它可以跨服务器端系统、网页和移动应用追踪用户。
媒体优化工具
该平台免费且可扩展，提供购买概率、流失风险等重要预测指标，并能与 Google Ads 无缝集成。
该工具结合确定性和概率性方法，并提供渠道贡献分析和预算使用洞察。
广告
该平台利用 AI 优化预算支出，并预测最佳广告位和创意。其功能包括统一的营销活动结构和用于预测的意图信号。GPM 适用于 Search、Display、Discover、Gmail 和 YouTube。
机器学习平台
这些工具并非必需；若需要超出标准供应商 AI 能力的自定义建模，可以考虑使用它们。
该工具可在一个系统中处理海量数据，并帮助你构建用于预测流失、计算 LTV 和确定下一步最佳优惠的复杂模型。它将 AI、数据存储和处理整合在一起，因此非常适合团队协作。
这是一体化解决方案：即使是新手，也可以构建、训练和部署 AI 模型。该应用与 BigQuery 数据配合良好，提供大量功能，并为非技术团队提供 AutoML 选项。
AI 优化的挑战
在将 AI 加入工作流程时，你可能会遇到一些障碍：
- 数据质量：任何模型的表现都取决于输入数据。你需要准确可靠的数据，但获取它并不总是容易。数据一旦存在偏差、不完整或过时等问题，模型就难以发挥作用。
- 数据分散：信息分布在不同系统中，会大幅降低其利用价值。
- 隐私问题：获取和使用数据以及训练模型时，你必须遵守 数据监管法律，例如 GDPR；在欧洲，EU AI Act 也将适用。
- 缺乏透明度：有时很难解释或理解模型为何做出某项决定。
- 部署问题：你需要培训团队。
- 额外成本：要充分使用 AI，可能需要 ML 工程师和现代化技术基础设施，这会增加投入。
结语
AI 确实让预测性营销活动迈上新台阶，实现传统工具或人工分析难以达到的准确性和可扩展性。但随之而来的另一项挑战是数据。你需要高质量的数据来训练模型，并为模型提供可处理的数据。同时，在获取、使用和存储数据时，你必须遵守法律。在这方面，DataImpulse 可以帮助你。借助我们以合乎道德方式获取且符合 GDPR 的住宅代理，你可以顺畅、快速地收集数据，价格低至每 GB $0.7。联系我们的支持团队，或点击“立即试用”按钮开始使用。