MarTech的大脑——预测营销未来已来预测营销是如何催化行业变革

日前，腾讯正式对外发布国内首个以预测营销为核心的全链路营销云平台，据悉，这是腾讯在营销领域的又一次重大突破：依托AI技术和腾讯系大数据，通过MarTech的形式把人工智能真正落地，从而使需求方能够获得更精准的营销效果，触达更广泛的优质目标用户。

那么问题来了，预测营销是如何催化行业变革，颠覆广告主对创意的思考？可以肯定的一点是，它必定比你自己还要更懂你。

从精准到预测，营销从更懂你开始

“大数据”的出现，使精准营销成为了可能。然而，成也数据，败也数据，也正是在对数据的利用中，暴露了不少问题。

七年前，土耳其时尚品牌Mavi就面临着企业内部数据孤岛、营销技术能力较弱等问题。为了解决这些问题，他们采取了一个基于云计算的预测营销解决方案。Mavi先是整合、过滤并删除重复客户数据，然后再采用预测分析技术识别不同人群的产品偏好，从而为其提供高度定制化的服务。结果是，挽回了20%的流失客户。

Mavi的例子传递出一个重要的讯息，精准营销已经不能满足广告投放的需求了，如果可以对数据“物尽其用”，对用户行为进行预测，就可以获得更为精准的营销效果。

于是，既有数据，又有技术、渠道支撑的预测营销走进了我们的视野。

作为MarTech的大脑，预测营销很好的继承了“数据”属性，同时，又能够以客户为中心，运用预测技术为其提供千人千面的场景化服务。

和精准营销不同的是，预测营销不仅可以对人群进行精细化管理，还可以根据消费者的行为规律和兴趣点，寻找更多类似的人群，然后再根据同类人群购买的产品，为其推荐可能感兴趣的产品。对于品牌来说，预测营销则可以根据消费者与品牌的互动，预测其购买的可能性，又或者，通过推断消费者成为高价值消费者的可能性，来预测产品的市场规模。

也就是说，在精准的基础上，预测营销还具有“预测”功能，而腾讯全链路营销平台就是以预测营销为核心，为国内传统营销人迎接预测营销提供可能。

预测营销的三板斧：AI、大数据、全平台

这还不是预测营销所能到达的峰值。

谷歌数据显示，过去五年来，“预测分析”的话题量有了显著的增长，并且可以预测这样的增长将有可能持续下去。

为何人们对预测分析的关注度越来越高？除了近年来，预测营销所取得的成果有目共睹外，AI的助攻也成了加分项。

在内容方面，AI能够基于用户的行为数据，为我们提供一幅精准的用户画像。同时，它还能识别出一些人们未曾发现的隐藏规律。比如，在QQ全城助力“人脸寻亲”项目中，腾讯基于人脸识别技术，深度学习五官的变化规律。寻亲者只要上传走失人的照片，AI即可将其与失踪人口人脸数据库进行比对，及时呈现比对结果。体现在营销方面，即是揭示客群数据中的隐藏规律，发掘用户G点。

在腾讯全链路营销云平台，AI的角色主要是，基于大数据上的商业智能分析。在汇聚了企业内部数据和平台的第二方和第三方数据后，平台将描绘出360度人群画像，然后将结果转交给AI。

这时，AI会利用聚类模型、倾向性模型、推荐模型、价值模型，来对数据进行分析，找到消费者的规律，发掘潜在消费者，并预测其消费倾向性。随后，平台再根据结果，精细划分消费人群，并且展开舆情倾听与洞察，抓准每个人群最佳营销时机，为其推送最合适宜的内容。

然而，要想AI发挥最大功用，平台和数据这两个要素缺一不可。

在这方面，腾讯具有独有的优势：数据方面，腾讯强大的客户数据平台能够打破品牌的数据孤岛，并通过融合腾讯系数据和第三方数据，精确的描绘出用户画像；平台方面，微信和WeChat的合并月活跃账户数已经达到9.63亿，强大的用户基数决定了品牌的最大化曝光，而QQ、腾讯新闻、腾讯视频、天天快报、QQ阅读等全场景布局，又在很大程度上致使了信息能够覆盖移动端、PC端和客厅，实现多端触达的场景化营销。

预测，然后呢？

可以预见，预测营销的入局，将会给行业带来巨大变革。但若想真正“为我所用”，还是有不少问题值得思考，比如，在预测营销中，数据的重要性显而易见，但数据的范围该如何界定，对于一些小品牌来说，品牌本身没有足够的数据支撑，如何来对其进行预测分析？

过分仰仗数据，是否会造成对用户实际体验的疏忽，最好的问题常常来自于和用户的真实互动，封闭在小隔间内的品牌，还会面对面倾听用户的声音吗？

另外，预测营销中的“预测”也对品牌提出了挑战，如何提问关于商业和客户的问题，才能有深度，并且正中用户痛点？是否需要对营销人员进行专门的预测分析培训？

数据科学的车轮，还在滚滚向前，它的每一次进步，既是对技术的致敬，又是对从业人员的新考验。但有一点可以肯定，不管时代如何巨变，对创造性工作者的需求都不会减少。

营销，说到底还是以“人”为本。

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