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一直以来，大数据都是令电商头疼的问题。因为只有在消费者数据能够服务于营收和利润时，收集它们才有价值。
但是，营销预测分析工具能基于消费者过去的消费记录，应用并分析数据，从而帮助公司预测消费者未来如何行动，比如他们喜欢买什么、什么时候买、花多少钱等。
根据营销咨询公司Milward Brown Digital在2015年的一项报告《获取数字化权利》，仅有14%的受访者对他们公司使用大数据的效果抱有信心。虽然，有多达67%的卖家会利用消费者行为学作为研究工具以做出市场决策。
聘用专家分析数据的成本太高，而且专家又一直供不应求。所以，只有大公司有能力支撑内部的、专门的数据研究。有些Saas软件服务化公司已经在提供多种类的、云计算的、预测分析的软件服务了，从而能够消除对专家的需求了。
营销预测工具能获取第三方客户管理软件的数据，因此不存在数据缺失。此外，机器自动化的进步也让营销系统可以实现自动建立模型、进行预测性商机评分，并实时进行结果分析。
使用营销预测工具的6个理由
能增加用户数量并提高收入。营销预测分析工具，可以通过修正并删除与消费者不切合的营销策略，从而为公司节约成本。
分析工具还可以通过个性化、目标化的营销策略，从而提升将潜在消费者转变为实际购买者的转化率。在消费者消费金额远高于B2C的B2B销售领域，营销预测分析工具尤其好用。
另外，预测分析工具还能增强公司交叉销售、附带销售或持续销售的效果。
消费周期分析工具能将一次购买的消费者转变成回头客，从而在老顾客中获得更高的市场利益。
市场分析公司Gartner称，开拓新顾客的成本是保留老顾客成本的5倍；因此，营销分析工具对于培育顾客忠诚度具有重要意义。
帮助小型电商提升竞争力。像Amazon和Netflix等大型电商企业，会使用营销预测分析工具和推荐引擎，为消费者推送商品搭售的推荐信息。但只有经过预测分析工具优化的产品推荐信息，才具有个性化和针对性。
数据处理专家现在已经可以创建一种，能向不同消费者实时提供个性化推荐信息的机器学习算法。随着软件服务解决方案的价格越来越实惠，小型电商企业现在可以开始利用这种工具了。
促使数据分析更成熟。使用社交媒体和定位信息进行商业推送服务的热潮，说明公司会有越来越多的关于商机和消费者偏好的信息源。
同时，汇集所有的信息源，可以让营销人员整理出更有价值的信息。而这又促使数据分析更成熟，反而使得推送信息营销更有效率。
最终，营销策略变得更有效，并使资源和预算经费都花在了刀刃上——花在了具有购买欲的目标顾客上。
例如，Nordstorm公司的科技人实验小组就曾尝试从12亿网络商品浏览量和2千万网络商品交易量数据中，分析消费者的内在需求。他们的数据来源包括库存量、产品元数据、邮件推送量、点击量和购买数据。
Nordstrom公司开发了一个“推算计分”系统，其能将电子邮件营销的销售转换率提高25%。该实验小组还开发了一个能够预测回头客发生的模型，其预测准确率高达76%。
使用营销预测分析工具，零售电商Nordstrom开发了“推算计分”系统，其将电子邮件营销的销售转换率提高25%
挑选更具针对性的推销策略。测算法能够预测消费者对营销传播的反应、对消费者行为的影响以及各种推广信息对销售额增量的营销。
这些测算法让营销人员可以选择针对个人效果最好的推广信息，并整合最佳的营销传播组合。
将营销成本中浪费的部分将至最低。了解什么技术和什么营销渠道的效果最好后，可以让公司选择更有针对性的与客户交流，而不是随机轰炸式地吸引潜在客户。
通过预测分析工具，营销人员可以决定什么地方该做广告，如改进电邮或直接邮寄营销策略。最后能让营销中浪费的成本降低。
改善商机评分效果。对于B2B营销人员而言，使用预测分析工具的更重要的作用在于改善商机评分效果。商机评分是一种根据规模大小将潜在客户进行排列的方法学，它表明了每个商机对公司的价值。
为算得每个商机的评分，公司需要取得潜在客户的信息，以便估计他们的购买倾向可能性。其他的测算方式包括客户终身能给公司带来的价值、利润以及促销反馈等。
同时，销售部门可以使用评分方式来选择销售接洽和跟进的先后顺序。可以确认的是，模型化的评分效果比手写的公式来得更加准确。
在可以预见的未来，随着机器自动化的进步，营销分析工具的功能将会越来越强大。
不论是B2C还是B2B商家，越早使用这些营销分析服务，就越有可能占据市场竞争优势。
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