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汇集资源以获得预测性见解
将这些来源整合在一起可以形成 360 度的客户视图。通过使用预测算法和说服模型（也称为影响策略），您可以发现客户模式。通过这些客户模式，您可以预测哪些内容与客户最相关。这样您不仅可以以个性化的方式提供内容，而且可以在正确的时间通过正确的渠道提供内容。

一个实际的例子：周一早上向 Sarah 发送一封邮件，其中包含 X 品牌新系列的一双冬季鞋的独家优惠。或者在周二向 Bastiaan 发送一双深蓝色袜子的批量折扣。

预测分析仍处于全面开发阶段。只有少数工具已经能够根据这些类型的内部和外部来源进行预测： 例如荷兰初创公司Publ.sh、Adobe Social和SimpleFeed 。因此，这些工具旨在优化在线出版物的内容。

荷兰初创公司Datatrics、Vantage Analytics和Alpine 是使用大数 瑞士电报数据 据和预测分析来生成相关见解的工具。因此，您可以根据该数据产生更多营业额。这些公司并不专门专注于预测性发布，而是专注于可在整个公司范围内使用的预测性见解。

通过预测分析改变市场
Misha de Sterke 在他的文章中提到大数据和预测分析是2015 年将发挥重要作用的发展之一。

个性化销售流程
我现在已经向您提供了零售商最大的沟通方式——小册子的例子。但想象一下预测分析如何为内容创建过程做出贡献。基于这些分析，您可以个性化内容并根据客户的意愿进行定制。

或者通过绘制客户行为图来更准确地定制销售流程。想象一下购买了弹簧床的人，他会在后续出版物中看到羽绒被套装、装饰枕头和其他有趣的卧室产品。而不是带有另一个弹簧盒的小册子。增加营业额的明智方法。预测分析可以做出重大积极贡献的例子还有很多。

停止追逐事实
通过尽早开始数据分析和预测分析，您作为一家公司可以保持领先地位并确保与目标群体更加相关。因此，不要再用虚假折扣或非个性化内容来追逐事实，而是要提前了解目标群体的行为方式。这是满足目标群体需求的独特机会。更重要的是；以产生显着更高的营业额。