行銷中的預測模型：預測分析方法與應用案例詳解

在行銷領域，經常被認為是充滿不確定性的。沒有人能確定什麼策略會成功。行銷人員通常會立假設，然後設立關鍵績效指標（KPI）進行驗證。根據效果的驗證結果，進行調整和優化。

傳統的行銷與策劃依賴於假設來進行實驗，停止不成功的做法，優化成功的方法，並通過反覆試驗取得成果。

如今，行銷人員可以利用各種數據，使用更高精度與可靠性的預測模型來發現潛在的機會。

本文將介紹什麼是預測模型，在行銷中有何應用方式，以及該如何開始使用。

什麼是預測模型

預測模型是利用過去數據進行分析，預測未來事件或現象的數學模型。其目的是為特定數據集生成最準確的預測。預測模型通常利用機器學習和統計學方法開發，這些方法可以發現數據集中隱藏的模式和關係，構建用於預測未來事件的模型。

例如，可以利用銷售數據開發一個預測未來需求的模型，分析銷售歷史中的季節性和趨勢來預測未來需求。同樣，可以使用市場動態或客戶行為模式等數據來預測未來趨勢和需求。

預測模型廣泛應用於商業和行銷領域，例如需求預測、銷售預測、風險評估、產品質量管理和行銷活動的優化等。然而，雖然預測模型提供了預測但不一定保證結果的準確性，因此選擇適當的數據和開發模型時需要仔細考慮。

行銷中的預測模型

行銷中的預測模型利用機器學習和統計學方法從過去數據中學習，預測未來事件或現象。可用來預測消費者行為和行銷策略效果，優化行銷活動並提高投資報酬率（ROI）。

例如，可以使用預測模型來預測「物價的某個百分比上升會導致未來的銷量下降某個百分比」。

行銷中使用的預測分析種類

行銷中有幾種類型的預測模型，每種模型都有其特定用途和特定數據。

傾向（Propensity）分數分析

傾向分數分析是一種用來準確測量行銷策略影響的方法之一。例如，若某公司實施某行銷策略，想測量該策略對銷售的影響，則使用傾向分數分析能讓干預組和非干預組的數據性質更接近，進行更準確的比較。

羅吉斯回歸分析

羅吉斯回歸分析利用使用者的基本數據資訊來預測其行為，例如根據顧客的屬性預測其購買商品的機率，識別出哪些屬性最重要。這常用於預測購買概率和客戶流失概率。

合作過濾

合作過濾基於使用者的過去評價記錄，推薦其可能喜歡的物品，或參考其他具有相似愛好的使用者的評價來決定推薦物品。這種方法在電影、音樂等娛樂領域，以及商品購買歷史和網站瀏覽歷史分析中廣泛使用。

時序分析

時序分析研究隨時間變化的數據，利用例如ARIMA模型等方法從過去資料預測未來趨勢，用於需求預測和行銷策略效果的評估。例如，通過分析銷售數據的季節性和趨勢來預測未來銷量。

行銷中預測分析的重要性

預測分析可以減少行銷的不可預測性，助力實施和預算的更準確優化，促進更高的投资回报率。預測模型提供的資訊可以幫助行銷人員基於顧客偏好制定更有效的行銷活動。

行銷中預測分析的挑戰

預測分析中存在兩大主要挑戰。

數據的質量

預測模型依賴於數據的品質。低質量數據可能帶來錯誤預測。質量不佳的數據包括準確性差和數量不足。例如，某段期間的銷售數據僅部分店鋪可用，這將降低時序分析的準確性。企業需擴大數據收集和管理，不僅專注於CRM和網站分析工具，還應包括店鋪及廣告代理商的數據。

成本和時間

預測模型工具通常專業使用成本較高，且數據可視化困難，可能需要額外工具或專家支持。預算緊張的企業可能無法投資於內部數據分析團隊的培訓或外部服務。預測模型構建到實際應用可能需要較長時間，需要得到管理層的理解和支持。

行銷中預測模型的應用案例

預測模型在行銷中的應用廣泛，以下是幾種實例。

行銷組合模型（MMM）

MMM使用統計分析方法分析行銷策略與銷售或其他KPIs的關係，目的是最優化行銷策略組合與預算分配。基於MMM的分析，行銷人員可以優化廣告策略並預測銷售增量。

客戶終生價值（LTV）預測

LTV預測評估企業從特定客戶獲得的預期收益。它通過分析過去客戶行為（如平均購買額、頻率等）來預測新客戶的未來收入。LTV預測幫助企業決定客戶優先級，平衡客戶獲取成本和LTV，規劃更戰略性的行銷活動。

客戶流失預測

客戶流失預測評估企業某客戶未來流失概率。利用過去行為和偏好數據，預測未來行為並精確識別流失可能性較高的客戶，實施適當的留存策略提升客戶忠誠度。

開始行銷中的預測模型

行銷人員可以利用預測模型理解影響顧客行為和業績的因素，減少行銷的不可預測性，實現更準確的策略。然而，這需要數據和專業知識（或昂貴的成本和時間）。適宜的選擇是使用已有的行銷數據分析服務，協助實現預測模型的應用。