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预测分析正在提升POS营销的投资回报率
现代营销在很大程度上取决于大数据。大数据在营销领域中最重要的应用之一是预测分析。无数的组织正在寻找使用预测分析的新方法，以从其营销策略中获得更多收益。最新策略之一是将预测分析与销售点数据结合使用以衡量客户趋势。
您可能会对某些公司使用的数据量感到震惊。仅沃尔玛一个小时就处理超过2500 TB的购买数据。即使是许多较小的公司也可以高效地使用大数据。
较小的公司可能无法获得像沃尔玛这样的大型组织那样多的数据。但是，他们可能会发现该POS数据的投资回报率可能更高。这是POS系统有用的众多原因之一。为什么会这样呢？他们倾向于以更大的利润率运营，因此削减成本的能力可能是提高投资回报率的好方法。
预测分析和POS数据极为兼容
几乎每一个成熟的公司有一个数据的金矿在它的指尖。不幸的是，许多公司并未充分利用数据的潜力。
根据Inc.发布的估算，从未使用过高达73％的所有组织数据。公司倾向于仅将有意识地收集的数据用于特定目的。矛盾的是，他们有意使用的数据并不总是最有价值的数据。
POS数据就是一个很好的例子。每天，公司都会收集数十，数百甚至数千个客户的数据。如果正确地挖掘了这些数据，则可能是非常有价值的。问题是公司没有正确使用它。
精明的公司可以使用在销售点收集的数据来创建出色的预测分析模型。公司可以通过多种方式将预测分析模型与销售点数据结合使用。下面列出了一些最大的好处。
了解新趋势的细微差别
预测分析在营销行业中最明显的应用是预测购买趋势。精明的营销人员希望识别出越来越受欢迎的产品。
不幸的是，过于广泛的预测可能无效。您可能会发现，在全国或全球范围内收集的数据在您所服务的绝大多数市场中几乎没有用。当然，这将取决于行业。一些行业观察到，不同市场上对各种产品的需求之间几乎没有差异。在其他行业中，相距仅50英里的两个城市之间的市场可能会截然不同。
如果您正在为一家需求因地区而异的公司制定营销策略，则必须创建一个考虑本地性的预测分析模型。POS数据在这里至关重要。POS数据可以按城市分类，使用正确的预测分析算法可以更轻松地注意到区域趋势。
赞赏各个人口领域的利益
预测分析模型不仅对识别地理趋势有用。它们对于识别不同消费者人口统计的行为也非常有用。
越来越多的零售商正在寻找识别购买者的人口统计变量的方法。他们最常用的方法是要求客户注册奖励卡，这要求他们谈论自己的人口统计信息。公司还要求客户在创建电子商务帐户时提供人口统计数据。
公司可以轻松地监视POS数据，以查看不同人口统计的行为。这使他们更容易识别购买趋势和相应的市场。
改善员工管理
大数据还可用于更有效地管理员工。美国银行公司Talech 在此博客文章中详细讨论了这一点：
“即使您不经营多地点业务，您也可能知道全天候关注您的员工有多么困难。毕竟，您必须在某个时候睡觉，对吗？幸运的是，许多现代POS系统都可以与人工和员工管理应用程序集成，即使您不在现场，也可以使您更仔细地了解员工的工作。”
POS数据对于营销至关重要
预测分析在营销行业中非常有价值。公司越来越依赖POS数据来创建高效的预测分析模型，这有助于他们在广告系列中获得最高的投资回报率。

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关键词：投资回报率 投资回报 预测分析 POS 回报率