Marketo是一个强大的营销自动化平台，可促进个性化、预测性内容。它使用预测分析（和内容）利用人工智能驱动的洞察力来预测受众的行为和偏好，从而提供有针对性的内容。
这种方法正在彻底改变 B2B 营销，提高参与度，促进转化，并提供更加个性化的客户旅程，从而增强整体营销策略。
预测内容到底是什么？ Marketo 如何让这些新工具走在 B2B 数字化转型的前沿？
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预测分析：内容和营销的未来
预测性内容与技术驱动的预测分析相关，顾名思义，预测未来事件。它利 用数据 手机号码数据 挖掘、建模、机器学习、统计和人工智能等技术来分析当前数据并提取有意义的见解。它通过解读结构化和非结构化数据中过去的模式、交互和相关性来预测未来的风险、机会和结果。在此模型上生成的内容是预测性内容。
预测内容是当今 B2B 营销领域的一种全新激进方法。它旨在消除人 Google 商家资料：针对拥有众多商店/地点的零售业的高级管理 类直觉和 手动数据分析在定义细分和建立定位规则方面的依赖。预测细分也称为“数据驱动”或“基于 AI”的细分，它使用机器学习根据您的目标和想要实现的目标来定义细分。
聚类：聚类算法是一种无监督的机器学习方法，它可以根据共同的属性帮助识别和理 ca 细胞数 解各种用户角色或细分市场。虽然这种技术主要是探索性的，不提供投资回报率或预测对不同体验的反应，但它是数据驱动个性化的有效初始步骤。
分类：机器学习包括监督式和非监督式，其中分类算法属于监督式学习。这些算法使用数据集的“特征”（例如设备类型、访问的页面、公司规模）来预测结果（例如转化率、收入或 LTV），使用各种算法，例如线性或逻辑回归、随机森林和神经网络。采用这种方法需要熟练的分析师将您的数据正确地放入模型中，或者可以使用 Squark 或 DataRobot 等工具。
开发此类内容主要采用以下三种方法：
实验和预测细分：通过受控实验和突出有前景的细分的工具，可以识别有利可图的用户细分。例如，Conductrics 提供了一个可解释的决策树，显示了每个测试变体中各个细分的转化概率。直观显示定位规则、估计投资回报率和成功概率的工具特别有用。这种方法提供了成功概率，并可以根据细分的价值来判断是否定位细分。
预测细分是根据目标受众的过去行为和预测的未来需求 生成预测内容的第一步。
如何衡量和分析该方法的有效性以生成进一步微调的预测内容？
下一节将给出一些答案。
