在B2B营销中使用预测分析并不是什么新鲜事物，而且它并没有普及

实际上预测分析领域将在未来几年内实现两位数的增长，尽管预测分析可以提供一定的指导价值，但过分依赖该技术的B2B营销人员可能会误导销售团队并阻碍整体结果，B2B营销人员需要精确的，数据支持的工具，这些工具可以指导销售团队朝正确的方向发展，以终完成更多交易。

B2B营销中的预测分析状态

大多数营销人员主要使用预测分析来确定购买的契合度和可能性，以缩小他们可访问的总帐户市场，为了缩小目标范围，营销人员通常会聘请外部分析提供商，这些提供商会查看历史上的成功并在自己的系统中查明与他们成功使用的帐户匹配的公司，对于一家企业软件公司，诸如客户数量，当前安装的技术，目标行业等变量可能会影响预测模型，预测模型还可以合并您自己的入站潜在客户数据，例如他们的网站访问次数，他们访问的资源，他们下载的网络研讨会等等，但是预测模型并非可靠。

预测模型在营销人员失败的地方

预测模型的功能仅与输入到它们中的数据一样强大，即使他们使用外部公司购买数据并建立模型，也没有万无一失，这是因为在预测分析方面没有神奇的公式，营销人员可以使用模型来增加针对正确业务的可能性，但是这些模型并不能揭示竞争对手的前景，相关外部内容的前景已经探访，相关的话题兴趣等等。

B2B中的交易量往往远小于其他行业

这限制了预测模型的统计能力，该模型更适合于大量数据（例如，轮询数据），而且由于预测模型需要大量的开发时间（并且通常不会立即产生结果），因此营销人员冒着将资源分配在初可能无效的工具上的风险。

对于B2B营销商来说也许是值得注意的一种，预测模型不能揭示市场的活跃需求

您也许可以为您的企业软件公司找到理想的潜在客户，但是仅凭建模无法提供足够的见识，如果某个潜在客户对他们当前的解决方案感到满意，但现在正在寻找，那么对他们的行为进行历史性考察就不会揭示这种转变，仅依靠预测分析，就不会充分告知销售人员应该处理的客户和潜在客户。

有效的预测模型需要强大的意图数据

一些分析提供程序通过提供基础广泛的意图数据来补充预测模型来解决此弱点，分析提供商可能会建立一个预测模型，该模型包括您自己系统中的相似项，并辅以主要基于IP查找和关键字搜索的有关帐户激增活动的意图数据，这是一个改进，但仍不足以构建管道，基础广泛的意向数据信号可能表明有购买意向，但至关重要的是缺少能够增强销售团队能力的细节，您可能会发现某个潜在客户在搜索“营销自动化技术”，但您不知道是谁专门搜索了该术语或如何联系他们。

您将看不到这些搜索的频率和频率，也不会看到它们正在消耗什么内容

广泛的意图数据仅提供方向性预感，为了充分利用预测建模，您需要强大的意图信号，这些信号可以准确告诉您谁正在浏览与您的解决方案领域相关的内容（以及如何联系他们），他们何时何地进行浏览以及他们正在研究的确切内容，强大的意图数据比单独的预测模型可在更短的时间内提供更好的结果，从而确保更高的ROI和来自销售团队的更大支持。

有效的B2B营销人员所做的不只是产生潜在客户或实施工具，他们为销售团队提供正确的可行信息，以实际完成交易，基于意图的营销使您能够提出务实的，数据支持的建议，这些建议是销售团队不可忽视的。