MarTech的大腦——預測營銷未來已來

日前，騰訊正式對外發布國內首個以預測營銷為核心的全鏈路營銷雲平台，據悉，這是騰訊在營銷領域的又一次重大突破：依託AI技術和騰訊系大數據，通過MarTech的形式把人工智慧真正落地，從而使需求方能夠獲得更精準的營銷效果，觸達更廣泛的優質目標用戶。

那麼問題來了，預測營銷是如何催化行業變革，顛覆廣告主對創意的思考？可以肯定的一點是，它必定比你自己還要更懂你。

從精準到預測，營銷從更懂你開始

「大數據」的出現，使精準營銷成為了可能。然而，成也數據，敗也數據，也正是在對數據的利用中，暴露了不少問題。

七年前，土耳其時尚品牌Mavi就面臨著企業內部數據孤島、營銷技術能力較弱等問題。為了解決這些問題，他們採取了一個基於雲計算的預測營銷解決方案。Mavi先是整合、過濾並刪除重複客戶數據，然後再採用預測分析技術識別不同人群的產品偏好，從而為其提供高度定製化的服務。結果是，挽回了20%的流失客戶。

Mavi的例子傳遞出一個重要的訊息，精準營銷已經不能滿足廣告投放的需求了，如果可以對數據「物盡其用」，對用戶行為進行預測，就可以獲得更為精準的營銷效果。

於是，既有數據，又有技術、渠道支撐的預測營銷走進了我們的視野。

作為MarTech的大腦，預測營銷很好的繼承了「數據」屬性，同時，又能夠以客戶為中心，運用預測技術為其提供千人千面的場景化服務。

和精準營銷不同的是，預測營銷不僅可以對人群進行精細化管理，還可以根據消費者的行為規律和興趣點，尋找更多類似的人群，然後再根據同類人群購買的產品，為其推薦可能感興趣的產品。對於品牌來說，預測營銷則可以根據消費者與品牌的互動，預測其購買的可能性，又或者，通過推斷消費者成為高價值消費者的可能性，來預測產品的市場規模。

也就是說，在精準的基礎上，預測營銷還具有「預測」功能，而騰訊全鏈路營銷平台就是以預測營銷為核心，為國內傳統營銷人迎接預測營銷提供可能。

預測營銷的三板斧：AI、大數據、全平台

這還不是預測營銷所能到達的峰值。

谷歌數據顯示，過去五年來，「預測分析」的話題量有了顯著的增長，並且可以預測這樣的增長將有可能持續下去。

為何人們對預測分析的關注度越來越高？除了近年來，預測營銷所取得的成果有目共睹外，AI的助攻也成了加分項。

在內容方面，AI能夠基於用戶的行為數據，為我們提供一幅精準的用戶畫像。同時，它還能識別出一些人們未曾發現的隱藏規律。比如，在QQ全城助力「人臉尋親」項目中，騰訊基於人臉識別技術，深度學習五官的變化規律。尋親者只要上傳走失人的照片，AI即可將其與失蹤人口人臉資料庫進行比對，及時呈現比對結果。體現在營銷方面，即是揭示客群數據中的隱藏規律，發掘用戶G點。

在騰訊全鏈路營銷雲平台，AI的角色主要是，基於大數據上的商業智能分析。在匯聚了企業內部數據和平台的第二方和第三方數據後，平台將描繪出360度人群畫像，然後將結果轉交給AI。

這時，AI會利用聚類模型、傾向性模型、推薦模型、價值模型，來對數據進行分析，找到消費者的規律，發掘潛在消費者，並預測其消費傾向性。隨後，平台再根據結果，精細劃分消費人群，並且展開輿情傾聽與洞察，抓准每個人群最佳營銷時機，為其推送最合適宜的內容。

然而，要想AI發揮最大功用，平台和數據這兩個要素缺一不可。

在這方面，騰訊具有獨有的優勢：數據方面，騰訊強大的客戶數據平台能夠打破品牌的數據孤島，並通過融合騰訊係數據和第三方數據，精確的描繪出用戶畫像；平台方面，微信和WeChat的合併月活躍賬戶數已經達到9.63億，強大的用戶基數決定了品牌的最大化曝光，而QQ、騰訊新聞、騰訊視頻、天天快報、QQ閱讀等全場景布局，又在很大程度上致使了信息能夠覆蓋移動端、PC端和客廳，實現多端觸達的場景化營銷。

預測，然後呢？

可以預見，預測營銷的入局，將會給行業帶來巨大變革。但若想真正「為我所用」，還是有不少問題值得思考，比如，在預測營銷中，數據的重要性顯而易見，但數據的範圍該如何界定，對於一些小品牌來說，品牌本身沒有足夠的數據支撐，如何來對其進行預測分析？

過分仰仗數據，是否會造成對用戶實際體驗的疏忽，最好的問題常常來自於和用戶的真實互動，封閉在小隔間內的品牌，還會面對面傾聽用戶的聲音嗎？

另外，預測營銷中的「預測」也對品牌提出了挑戰，如何提問關於商業和客戶的問題，才能有深度，並且正中用戶痛點？是否需要對營銷人員進行專門的預測分析培訓？

數據科學的車輪，還在滾滾向前，它的每一次進步，既是對技術的致敬，又是對從業人員的新考驗。但有一點可以肯定，不管時代如何巨變，對創造性工作者的需求都不會減少。

營銷，說到底還是以「人」為本。