虽然这些路径可能看起来很随机，很像 Plinko 游戏中圆盘的路径，但预测分析可以通过连接原本不易察觉的数字线索，帮助我们成为更聪明的营销人员。 借助由数据洞察支持的个性化建模，营销人员可以同时针对细分市场和个人进行定位。
他们可以在潜在客户购买的过程中优化营销活动、内容等，而技术可 南非电报数据 以让他们大规模地做到这一点。 验证 验证客户旅程传统上是一项密集的手动练习，旨在了解关键的活动元素，例如潜在客户优先级、培育、内容等，这些元素可以提供更好的洞察力并验证营销人员在客户旅程的特定点采取的最佳行动方案是什么。
应用预测分析可以让我们更快、更有效地确认我们是否正在捕捉潜在客户采取的步骤，确定旅程中让他们继续前进的重要里程碑，并标记以前未知的差距。实时捕获数据点可以验证什么是最佳内容、培养或其他步骤，在某些情况下会提出建议或可能自动采取行动，在恰当的时间向合适的人提供合适的接触点。
测量 传统上，衡量标准往往滞后于成功标准。然而，机器学习和预测分析可以让我们更实时地衡量哪些措施有效，哪些措施无效。由于算法能够接受各种各样的数据输入，快速关联大量数据，营销人员可以在短时间内洞察潜在客户速度等指标，这不仅有助于我们实现自动化，还能优化流程。