智能商标设计的设计目的在于代表企业或品牌的形象，良好的智能商标设计建立起品牌和客户之间的联系：

智能商标设计思路：

如果你能预测未来会怎样？例如，如果您能够预测说服客户打开营销电子邮件并提交其信用卡详细信息的最佳报价？或者，你的哪个客户最有可能将业务转移到别处？借助预测分析，您可以做到。

预测分析允许企业通过在他们已经拥有的信息中寻找模式来预测未来可能发生的事情。数据分析的一个子集，即分析原始信息以回答特定业务问题的科学，它使用包括机器学习、统计、数据挖掘和人工智能(大赦国际)在内的技术来创建预测模型。这些模型用于检查数据集的潜在模式或原因，并预测结果。

组织已经在收集大量数据，从客户的个人信息、浏览习惯和购买历史，到销售数字、收入和利润。预测分析使他们能够将这些数据转化为洞察力，从而做出更好的决策并改善整个业务的成果。

预测分析是如何使用的？

预测分析过去对大多数组织来说遥不可及。然而，支撑它的技术的最新进展，包括机器学习和人工智能，使它变得更容易获得。

虽然只有28%的美国企业使用预测分析，但大多数受访者认为它是"关键"或"非常关键"事实上，到2022年，预测分析的全球市场预计将从2016年的34.9亿美元增长两倍，达到约109.5亿美元。

一个常见的切入点是将预测分析工具与企业的客户关系管理(客户关系管理)系统结合使用。使用他们的客户关系管理可以让公司预测销售、营销和服务渠道中的客户行为。这可能包括分析客户过去的行为，包括产品使用和消费，以确定交叉销售的机会。或者找到优化向每个客户展示的产品、报价或内容的方法。例如，流媒体服务网飞根据用户的观看历史为他们推荐可能喜欢的节目。

其他用途可能包括使用预测分析来确定哪些客户取消其产品或服务或转向竞争对手的风险最高。这让销售代表有机会与客户接触，试图改变他们的想法。客户服务团队可以使用预测分析来确定记录的案例的类别和严重性，以便适当地发送案例。

组织还使用预测分析来降低风险。例如，银行使用抵押贷款申请人的数据——包括他们的就业状况、收入、储蓄负债比和信用评分——来预测他们是低风险还是高风险借款人。他们也利用这些信息来决定他们愿意提供多少钱和多少利率。此外，银行和其他金融机构使用机器学习来发现可能表明欺诈的模式。

医疗保健提供商也以各种方式使用预测分析。比如，德州儿童医院开发了一种预测模型，利用影响患者的社会和心理因素信息来预测他们患糖尿病酮症酸中毒（糖尿病的一种危险并发症)的风险。这使得护理人员能够识别高危患者，并对他们进行更密切的监控。使用这种模式每年可以减少30.9%的并发症重复入院率。

最后，预测分析可以让制造商提前识别问题，并采取措施避免或减少其对生产的影响。例如，公司可以使用设备性能的预测模型，并估计何时需要服务。

为什么预测分析很重要？

企业和政府生成的数据是信息的金矿，可用于改善客户体验、指导决策和创造竞争优势。但就像金矿一样，原始数据需要经过处理才能使用。只有在你掸去灰尘，提炼出宝贵的见解之后，真正的价值才会显现出来。进入数据分析领域。

有几种类型的数据分析。这些包括描述性分析，解释过去发生了什么，以及诊断性分析，解释为什么会发生。它们用于通过将大量信息压缩成更小、更容易理解的块来使其更易于管理，以及识别与商业行为相关的过去事件的重要性。

企业经常使用这些形式的数据分析来生成从公司财务到库存管理和员工生产力的各种报告。描述性分析还可以用来跟踪社交媒体的表现，比如一篇帖子被分享、点赞或转发的次数。

规范分析是数据分析的一种更抽象的形式。它允许用户创建"假设"场景，并根据变量推断结果。这种类型的高级分析通常用于医疗保健，在医疗保健中，医生对事实的解释与确凿证据一样重要。航空公司在设定机票价格时也依赖于规范性分析来考虑许多潜在因素。

另一方面，预测分析回答了这个问题：接下来会发生什么？为此，它使用预测模型来研究可能影响未来结果的变量。一旦收集了每个变量的数据，就形成了一个统计模型。

预测分析模型的类型

有三种主要类型的预测模型—决策树、回归和神经网络。决策树使用树形

智能商标设计文章总结：