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预测性分析是您进入较高的revenuesIn案例的门票，您没有花费太多时间使用Web分析，我将首先给出这个预测性分析的定义，它由维基百科提供：“预测性分析是一个统计领域，处理从数据中提取信息并使用它来预测趋势和行为模式。”通过描述性统计数据，您可以了解哪些数据可以描述您的客户的行为，哪些数据不能描述您的客户的行为，而通过预测性分析，您可以了解下一步要做什么，即使用有关过去操作的数据来预测未来操作。显然，如果您可以发现并预测您的客户（以及早期销售阶段的潜在客户）真正想要的是您的品牌，您将拥有更高的收入和客户忠诚度。因此，您将成为团队中的摇滚分析师。下图显示了三个知名品牌如何使用PA来提供更多以客户为中心的体验。接下来，我将首先分享使用PA平台的数量优势。然后，我将讨论集成这些应用程序的定性（和高度战略性）优势。PA platformsMost电子商务公司的数量优势主要集中在每访客收入（RPV）和每月经常性收入 (MRR) 指标。但提高每月经常性利润更好。PA应用程序可以帮助您做到这一点：1.提高平均订单价值（AOV），2.为每位访客提供最佳定价。从向上sellsFirst的更高的订单价值，让我定义我的意思是“向上销售”。当一个品牌与基础产品一起提供一个或多个补充产品（或配件）时，会发生追加销售。如果你刚决定买一辆新自行车，销售员说，“这是我推荐的头盔和手套，”他正在做一个追加销售（实际上是两个）。为什么?因为您的潜在客户需要他们获得一个完整的解决方案（在前面的示例中，安全地骑自行车绕过附近）。所以，在最好的时间和地点提供合适的配件越好，一个特定的访客就越有可能在她的订单中添加一个或多个配件。基于它随时间收集的交互和事务数据，PA算法可以首先确定给定访客所适合的段。在用户第一次访问期间，该算法可以显示一些基本产品的“最佳匹配”配件

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