如今，大数据已成为营销行业的重大改变者。其最新的应用之一是预测分析。  

预测分析是使用历史数据来预测未来事件的科学。在理论上，它对于市场营销非常有用。如果企业可以预测客户的未来行为，就可以进行更有效的营销活动。预测分析的模型如何在现实世界中实际工作? 

预测分析实际上有利于营销吗?

其答案是肯定的。预测分析可以帮助企业预测未来的客户行为。以下有几个案例研究：

Cardinal Path公司使用店内和交易数据创建预测分析模型，以更好地了解购买行为并提高收入。使用预测分析对他们来说很好。 

“通过使用预测分析来了解消费者的购买意图，我们发现了一些非常有趣的事情。首先，我们当然能够验证这些假设并在其周围放置数字。我们发现，如果有人发现自己在紧急情况下，如轮胎爆胎或电池没电，则点击调用，并使用商店定位功能，这预示着他们即将购买这些类型的产品。” 

美国Cellular公司的结果更加引人注目。他们使用了广泛的在线和离线数据集来创建预测分析模型，这有助于提高客户的生命周期价值。 

Stackify公司的Matt Watson在他的帖子中也强调预测分析的重要性。他展示了DevOps技术的增长趋势线，可用于预测平台的未来价值。这些信息对于正在考虑使用该工具的电子商务营销人员至关重要。

预测分析的局限性

不幸的是，预测分析的广告系列并不可靠。以下是营销人员需要注意的一些问题。 

(1)对未来事件的敏感性 

几十年来，投资者的分支机构依靠技术分析来预测未来的资产价格。他们认为，过去的市场行为是在类似情况下发生的未来事件的指标。不幸的是，这些理论似乎在没有其他变量的静态市场条件下工作。这就是为什么像Warren Buffet这样的传奇投资者对于技术分析非常挑剔的原因。 

同样的限制适用于营销中的预测分析。企业可能已经观察过客户在过去的情况下的表现。但是，其客户和市场总是在不断发展。 

这并不意味着预测分析是无用的。但是，企业的数据仍然足够适用于其广告系列。 

(2)数据的相关性

预测分析与所有其他大型数据活动的限制相同。活动的成功取决于数据的质量。 

企业需要仔细检查其用来构建预测分析模型的数据。使用第三方数据预测自己的客户行为时，需要特别小心。 

上述案例研究中，这几家公司都有很好的结果，可能是因为他们的预测分析模型依赖于自己的交易数据。因此企业应该遵循相同的方法，因为不能期望其他来源的数据适用于自己的客户。

(3)数据不完整 

即使企业的数据与其营销活动相关，如果不完整，也不会对其有所帮助。因此需要确保数据尽可能完整。缺少值和损坏的数据集可能会损害整个数据模型。这是企业需要使用可靠的数据服务器来保护数据完整性的原因之一。