例如，我们可以用它来检测可能的放弃并防止它们，或者在用户提出请求之前向用户提供感兴趣的产品和服务。 规范性分析 规范性分析也着眼于未来，但它不是预测将要发生的事情，而是寻求为我们提供有关最佳行动方案的线索。 此类分析使用多种数据，包括历史数据和交易数据、大数据或实时数据。业务规则、算法或机器学习等技术和工具都应用于其中。 规范性分析与归因营销密切相关，因为通过将这些先
进技术应用于归因模型
营销人员可以了解转化真正来自何处以及我们需 法国 WhatsApp 号码数据 要采取哪些步骤来增加转化。 竞品分析 竞争分析旨在将公司的情况与其他竞争对手进行比较，研究他们的弱点、优势、机会和威胁。 此类分析会考虑销售数据、品牌认知度、网络流量来源或在线广告分析等数据。目标是了解您的策略与竞争对手的策略之间的差异，并从中学习。 在竞争分析中，我们可以区分两种主要类型： 内部分析：我们公司的组织结构、资源和能力。 外部分析：环境、竞争、市场、中间商和供应商。什么是数据驱动营销？ 数据驱动营销是一种数字营销策略，旨在通过创建分段营销活动来优化预算，从而做出更明智的决策。为此，需要收集和分析
数据以获得有关客户
偏好、动机和购买行为的宝贵见解。这种数据驱动的活 传真营销 向方法使我们能够彻底改变营销方式，为其提供更加科学的基础。 数据驱动的营销旨在利用数据来优化流程，以更好地了解消费者并在正确的时间向他们传达正确的信息。为此，数字营销人员需要分析三个不同阶段的数据：过去、现在和未来。 过去：历史数据 通过分析历史数据，营销人员可以了解哪些营销活动效果最好。
