预测分析

什么是预测分析？

预测分析利用历史数据中的规律来生成前瞻性预测。如果你了解某项营销活动或渠道在过去七天内，或以往各用户群中的表现情况，就可以对其未来走势做出合理的预测。.

在移动营销中，这种前瞻性至关重要。用户获取（UA）团队无法总是等待90天才能知道某项营销活动是否盈利。关于扩大规模、缩减规模或重新分配预算的决策需要更早做出。预测分析能为团队提供有关营销活动质量和用户价值的早期信号，从而使这些决策基于数据而非猜测。.

拥有的历史数据越多，这些预测就越准确。机器学习模型在处理更多数据的过程中会不断改进，这意味着随着数据集随时间推移而不断扩大，预测分析的可靠性也会随之提高。.

预测分析的目的是什么？

让我们来看看一名用户获取（UA）经理的日常工作流程。他们需要在多个广告网络上运行广告活动，并跟踪投资回报率（ROI）、广告支出回报率（ROAS）、客户终身价值（LTV）、应用内广告（IAA）收入以及应用内购买（IAP）收入等指标。有些广告活动表现良好，有些则不然。目标是最大化回报并最大限度地减少浪费的支出，但评估广告活动表现需要花费时间。.

预测分析缩短了这一周期。无需等待完整数据积累，而是利用历史规律来预测每项营销活动的走向。这意味着：

• 尽早将预算重新分配给表现更好的广告系列
• 停止对那些不太可能带来盈利回报的营销活动进行投入
• 根据预测的用户价值而非早期的替代指标来设定更准确的出价
• 对收入结果抱有更大信心，从而进行前瞻性规划

其结果是，广告预算在各个方面都得到了更高效的利用。.

预测分析是如何工作的？

预测分析的原理是识别历史数据中的规律，并将这些规律应用于当前数据以生成预测结果。以下是一个简化的说明：

1. 收集历史数据。. 该模型通过分析以往营销活动的表现、用户行为、营收数据和留存率来进行学习。.
2. 找出规律。. 机器学习算法能够发现早期信号与长期结果之间的关联。例如，在注册后前三天内完成特定应用内操作的用户，在随后的90天内通常能带来更多的收入。.
3. 生成预测。. 该模型将这些模式应用于新数据，从而得出前瞻性预测，例如当前用户群体的90天LTV预测值。.
4. 随着时间的推移不断完善。. 随着实际结果的出炉，会将其与预测结果进行对比。这种反馈循环能持续提高准确性。.

正是机器学习使这一切得以实现规模化。手动处理海量数据并识别涉及众多变量的复杂模式是不切实际的。机器学习工具能够自动完成这些任务，而且处理的数据越多，其表现就越好。.

移动营销中的预测分析

预测分析可应用于移动营销工作流中的若干关键指标：

LTV预测 

某UA团队正在多个广告网络上开展营销活动。与其等待90天后再比较各渠道的LTV，该团队利用预测模型根据用户前7天的行为数据生成早期预估。这样便能及早识别高价值渠道，并据此调整预算分配。.

收入预测 

一项营销活动已开展两周。基于早期的收入走势以及类似活动的历史数据，预测模型估算了未来30天的总收入。团队利用该预测结果来决定是否扩大规模或重新分配资源。.

ARPU 和 IAP 预测 

对于采用混合变现模式的应用，预测分析可以估算特定用户群体的广告收入和应用内购收入，从而让用户获取团队更清晰地了解各变现渠道的综合用户价值。.

预测分析工具

大规模预测分析需要能够处理海量数据，并以可用格式呈现预测结果的工具。.

MMP-集成预测 

某些MMP（包括Tenjin）提供了内置的 预测性LTV特征 这些工具能够直接基于归因和收入数据生成前瞻性预测。对于希望获得预测性洞察，但又无需构建自定义基础设施的团队而言，这是最易上手的切入点。.

数据仓库和商业智能工具 

配置更完善的团队可以使用 BigQuery ML 等工具在数据仓库中构建预测模型，或者将数据连接到支持预测建模的商业智能（BI）平台。这种方式虽然更具灵活性，但需要投入更多的工程资源。.

ETL 和数据管道工具 

预测模型的准确性取决于其所依赖的数据质量。来自整个营销技术栈的干净、关联的数据是其基础。Tenjin 与 Growth Fullstack 建立了合作伙伴关系，后者可帮助移动开发者构建可靠的数据管道，这些管道可作为从基础到高级的 LTV 预测模型的基础。您可以直接通过以下方式联系他们： info@growthfullstack.com.

使用Tenjin进行预测分析

Tenjin 的仪表盘包含“N 天预测总 LTV”指标，该指标综合了预测的广告中介收入（ILRD）和应用内购（IAP）收入，用于估算安装后 30 天内的总 LTV。这使您的用户获取（UA）团队无需等待完整的测量窗口结束，即可提前评估广告活动和渠道的质量。.

对于希望更进一步的团队，Tenjin 与 Growth Fullstack 的合作使您能够基于 Tenjin 数据构建更先进的 LTV 预测模型。您可以在 Tenjin 文档.

相关术语

• 生命周期价值（LTV）
• 广告支出回报率（ROAS）
• 每用户平均收入（ARPU）
• 什么是移动营销中的群组分析（Cohort Analysis）？
• 提取转换加载（ETL）
• 应用内购买 (IAP)：
• 广告渠道（Ad Network）
• 广告变现/收入归因
• Ad Monetization（广告变现）

常见问题解答

什么是移动营销中的预测分析？ 

预测分析利用历史数据和机器学习来预测未来结果，例如客户终身价值（LTV）、广告投资回报率（ROAS）和广告活动收入。它能在完整数据窗口关闭之前，提前生成广告活动表现的预估，从而帮助用户获取（UA）团队更快地做出预算决策。.

预测分析是如何工作的？ 

预测模型通过识别历史数据中的规律，并将这些规律应用于当前数据来生成预测结果。机器学习承担了繁重的工作，不仅能够处理海量数据，还能随着可用数据量的增加，随着时间的推移不断提升预测准确率。.

我可以在 Tenjin 中使用预测分析功能吗？ 

是的。Tenjin 的仪表盘包含“N 天预测总 LTV”指标，该指标综合了预测的广告媒介和应用内购（IAP）收入，用于估算安装后 30 天内的总 LTV。若需更先进的 LTV 预测模型，Tenjin 与 Growth Fullstack 建立了合作关系。请通过以下方式联系： info@growthfullstack.com 了解更多。.