想想你在和类似服务中拥有多少被忽视的数据…… 这种规模、收集的数据和可访问性的双重增长解决了两个主要挑战实施预测营销分析的方法。 从历史上看，计算能力一直是另一个障碍。正如指出的那样，“如果没有对硬件进行大量投资，预测分析程序要么不可能实现，要么速度太慢而无法发挥作用。”并 继续说道：“基于云的分析系统已经达到了巨大的威力，看看人工智能所提供的潜力。
因此日益有效的系统为
实时预测分析打开了大门。 2. 实时预测的世界 “实时”预测分析的时代已经到来。联合创始人兼 CTO、 创始人 Judah Phillips 说得很清楚 “我们 手机号码数据 已经生活在一个‘实时’预测分析的世界中。一个简单的预测分析是您在位智上到达目的地的时间。更复杂的实时预测在全球范围内每毫秒发生数十亿次，以匹配某些类型的广告。公司已经提供了用于潜在客户评分的集成实时解决方案，证明了这种转变在技术上是可行的。
然而，可能并不意味着完美
副总裁 Sam Underwood 认识到所需集成的复杂性：特别是在中端市场，收集数据以转换为预测建模系统、社交媒体聚合器、物流和采购系统的工 使用 AskUsers 进行网站可用性测试 具通常缺乏简单的 API 或其他快速收集和解释数据的简单机制。 这种脱节甚至阻碍了最简单的实时预测分析。的首席数据科学家 David Longstreet 提供了一个简单但引人注目的例子。例如，在体育和娱乐领域，大多数运动队不知道比赛期间体育场内有多少人。
但是，他们不知道“实时”有多少
张门票。活动期间人们都在体育场里。” 矛盾的。 这种知识差距阻碍了工作人员和体育场适当供应的努力。这也是为什么人们对预测分析的 欧洲电子邮件 兴趣几乎是普遍的，尽管它的采用速度远远超过了预测分析。 3. 预测营销和分析的采用进展缓慢，但人们的兴趣正在增长 有多少公司正在积极使用预测分析？ 根据 美国Dresner Advisory Services 2017 年的一项有趣研究，这一数字约为 23%，与上一年相比基本没有变化。然而，兴趣大于实施。
同一项研究表明，90% 的公司“高
度重视高级分析和预测营销”。 为什么要使用预测营销和分析平台？ 预测营销软件使用机器学习和统计模型，根据收集和和趋势。 用于生成预测模型的数据有不同类型：人口统计、行为、购买习惯、兴趣等。 我们从贵公司实际需要的信息开始。 这些平台的目的是让您能够通过尽可能自动化来预测和识别哪些潜在客户最有可能进行转化。 您什么时候可能需要这些平台？ 在某些情况下，您可能需要使用预测分析平台，例如在生成新潜在客户的过程中：预测他们的行为将使您能够识别公司数据库中尚未存在的潜在客户。
