人员开始使用更复杂的技术
随着时间的推移，营销，例如生命周期客户分析（生命周期营销的基础），并开始在客户意识到之前预测客户的需求和需求。 技术和人工智能的快速发展进一步改变了格局，将预测分析与简单的受众细分脱钩，并将其应用于大多数营销领域。 如今，预测分析首先用于通过使用历史数据来识别目标群体中反复出现的行为模式。预测营销的价值恰恰在于它能够深入研究 挪威电话号码列表 过去以预测未来。 “预测营销的价值在于它能够深入研究过去以预测未来。” 预测分析：示例和类型 让我们看看预测营销的一些主要用例，重点关注五个示例。 1. 产品和服务建议 您是否曾经搜索过某种产品或服务，结果却在社交媒体提要的促销框中、电子邮件收件箱或网站横幅中找到相同的产品或服务？如果是这样，你并不孤单。
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电子商务算法会根据您查看或购买的内容定期收集有关您兴趣的数据。它们有一个特定的目的：预测您最有可能购买哪些产品和服务，并相应地构建优惠和广告活动。 一个例子？上周，Francesco从某知名品牌的电商购买了一副红色长方形镜框眼镜。这不是您第一次在此网站上进行购买。几个月前，他购买了一副蓝色圆框太阳镜。
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