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一天的图表：预测性分析用户变得更好ResultsPredictive分析不是一种新的营销技术，但对它的兴趣随着使用人工智能进行营销的宣传而增加。这通常涉及使用机器学习（一种用于营销的关键人工智能技术），通过分析营销活动的历史结果来通知未来的目标和创意。在这项研究中，分析师Aberdeen Group回顾了预测分析对不同ROI指标的影响，如下表所示。但是，在我们查看结果之前，什么是预测分析？Aberdeen将预测分析定义为：“一种允许企业分析结构化和非结构化数据的技术，无论是过去捕获的还是实时捕获的。”此类分析揭示了关键趋势和相关性，同时预测了客户流失等情况的可能性。这是一个广泛的定义，因为大多数营销应用程序都专注于分析结构化的历史数据，以确定未来营销活动的目标。这个定义包括非结构化的数据，但是研究没有给出这些数据的例子，但是一个是分析电子邮件中的创造性主题行，以便为未来的电子邮件开发副本，例如在Phrasee服务中。其他内容可以包括审查客户服务查询或社交媒体监控，以通知未来的响应。Wikipedia对预测分析的定义更接近对营销预测分析的一般理解：“在商业中，预测模型利用历史和交易数据中的模式来识别风险和机会。模型捕获许多因素之间的关系，以允许评估与特定条件集相关的风险或潜在风险，指导候选交易的决策。因此，在研究中，图表显示了预测分析用户如何通过业务影响的不同KPI来衡量提高的投资回报。研究中详细介绍的特定技术包括：数据库管理（例如，更有针对性的电子邮件）推荐引擎（例如，现场个性化）实时决策协助和指导（例如，对于客户服务）关于researchSource：香港仔知识简介：客户预测分析ServiceSample：154 –详细信息未提供

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