预测分析是基于历史数据、统计建模和机器学习等分析工具对未来的结果进行预测的数据分析技术。在营销领域，预测分析也被标记为行为分析。在行为分析中，企业跟踪用户的购物历史、个人数据（偏好、兴趣、爱好、生日、朋友推荐）、行为信号及搜索历史等。行为分析有助于创建预测模型，识别或预测潜在客户的需求，方便企业提供个性化客户体验。

例如，亚马逊的登陆页面包括对每个客户的个性化推荐。这些客户的数据是根据他们过去的购买行为收集的，亚马逊使用这些数据来预测未来可能的购买，产生个性化的建议。客户购买物品越多，推荐越精准。亚马逊还会查看这些客户过去点击的内容、他们表现出兴趣的特定商品类型以及他们偏好的供应商。亚马逊甚至会考虑购买的时间和季节，以便在特定客户最有可能购买的时候提供通知和其他推送。所有这些分析结果都让亚马逊能够提供高度准确的推荐，增加销售额，并提高客户满意度。

预测分析可以完成的任务

具体来说，预测分析可以完成的任务包括：

提高消费者的参与度和购物的个性化程度：零售商在商品化行业面临的最大挑战之一就是如何将一次性购物者转变为品牌忠诚者。今天，单次销售产生的数据量也有助于获得如何将客户转化为粉丝的洞察。不只是电商巨头使用这些数据。对于规模较小的零售商而言，将洞察力与预测分析相结合，可以揭示新的潜在销售机会，展现新兴趋势，甚至可以了解潜在客户可能想要的新产品。通过将零售分析纳入预测模型，品牌可以更准确地预见到客户的需求，并鼓励购物者复购以获得个性化体验。

有针对性的促销活动：越来越多的消费者受到个性化活动的影响。零售商可以收集一系列个人数据，包括偏好、搜索或查询历史、购物模式、消费习惯，以及过去的销售数据来为未来的营销决策提供信息。这可以帮助企业进一步细分营销，并确保只向数据库发送最相关的促销信息。与此同时，品牌能够利用预测性营销和个性化触达来增加在线销售，从而提高投资回报率和效率，同时创建更好的客户生命周期并建立忠诚度。美容零售商可能会通过眼妆和唇妆来细分顾客，以确保特定产品的促销只针对特定的细分市场。每两三个月购买一次口红的人比那些只购买眼影的人更有可能购买更多的口红。

增强库存和商店管理：使用预测分析可以帮助减少库存费用，并确保购买的商品转化为销量而非沉没成本。采用预测分析的零售商可以集中精力攻克重点领域，快速了解新兴销售趋势，优化物流以确保将合适的商品分配至合适的店铺。预测分析可以帮助品牌简化供应链管理并减少库存支出，扩大利润。

适时营销：预测分析还可用于跟踪购买以外的顾客行为和模式。什么类型的行为表明某人正在失去兴趣？如何判断哪些客户有潜力成为超级客户？这是预测营销发挥作用的另一个领域：汇总客户数据，将正确的内容展现在对应的客户面前，与在正确的时间传递内容同样重要。这意味着促销活动不仅要具有高度的相关性，还需要针对潜客做出个性化的处理，并且动作要及时。比如，夏季和音乐节是时尚营销的黄金时间。

设定和调整价格：对于许多零售商而言，为产品设定价格看起来更像是艺术而非科学。尽管近年来电商领域的创新有助于简化这一点，但仍然难以确定新产品的价格点。值得庆幸的是，数据分析可以起作用。使用过去客户的分析和定价，可以为未来的决策提供信息，特别是在拥有大量定价数据的前提下。

近年来，预测分析在市场营销行业有多种应用，极大地改变了数字营销的格局。有数据表明，全球预测分析市场到2022年将达到109.5亿美元。预测分析已经成为一种生产工具，使营销人员能够做出实时决策。

案例：塔吉特对顾客怀孕情况的预测

塔吉特（Target）是美国仅次于沃尔玛的第二大零售百货集团。2002年，统计学家、同时也是一名程序员的AndrewPole加入塔吉特。迎接他的是塔吉特市场部提出的独特问题——预测一个人的怀孕情况。

Pole获取了一些关于孕妇在孕期前三个月内的行为变化信息——这些记录是孕妇自愿透露的。Pole和他的团队缩小购物特征的范围，并将这些行为与孕妇特有的行为区分开来。通过分析，筛选出25种特定产品，他们可以据此给购物者分配一个怀孕可能性评分。得分越高，顾客怀孕的可能性越大。

大多数购物者会从不同的商店购买不同的用品，现在塔吉特借助客户数据的分析成果，可以根据预测的孕妇数量，提供优惠来吸引怀孕的女性，这些女性会发现在塔吉特商店更容易买到需要的所有商品。最重要的是，在怀孕期间过多的活动是有风险的，塔吉特为了确保孕妇们获得「一站式」购物的满足感，下足了功夫。