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例如，哪些渠道为您的产品页面带来最多流量？使用描述性分析，您可以分析每个渠道的访问者数量。更深入地将流量数据与来自同一渠道的历史数据进行比较，并确定哪些渠道最成功，哪些需要改进。 例如，您可能了解到来自社交媒体的流量在第二季度增加了 30%，但同期的 搜索流量却下降了。 描述性分析也可用于识别用户行为趋势以衡量需求。 Netflix就是一个很好的例子。通过深入了解用户的观看习惯，Netflix 可以确定哪些内容最受欢迎： 网飞截图 然后，这些信息将用于制作更多相同主题的电视节目和电影，从而提高用户参与度。 2. 预测分析 预测分析使用数据来预测未来的趋势和情景。

在数字分析平台上，这是通过机器学习完成的。 如果您曾经使用过亚马逊或提供产品推荐的商店，您就会看到预测分析的实际应用。通过分析买家的浏览和购买历史，亚马逊对买家也会喜欢的产品做出有根据的猜测： 亚马逊商品推荐截图 这有 沙特阿拉伯号码 助于他们个性化客户体验。Salesforce的研究表明，超过一半的客户希望公司始终提供个性化服务（这一发现自 2019 年以来呈上升趋势）。 通过根据买家的需求做出预测，亚马逊让购物变得更容易（人们不必去搜索产品），让他们卖出更多。 3.规范分析 规范分析使用相关数据来确定下一步该做什么。与预测分析一样，它使用机器学习算法来提供相关数据。



不同之处在于，预测分析为您提供用于做出明智决策的原始数据，而规范分析为您提供数据支持的选项，您可以相互权衡。 算法使用“if”和“else”语句来过滤数据并提出建议。例如，如果数据显示的销售电话没有转化，算法可能会建议对销售代表进行进一步培训。 移动运营商 Sprint（现在是T-Mobile的一部分）是此类分析有效性的一个很好的案例研究。该公司曾拥有市场最高的客户流失率和最低的净推荐值 (NPS)。通过从手动分析数据切换到预测分析，Sprint 可以快速分析用户行为以发现面临流失风险的客户并确定保留优惠。 然后，它使用人工智能算法主动提供个性化推荐（如亚马逊在客户最有可能离开时为他们提供有吸引力的报价。