Predictive analytics maakt gebruik van data, statistiek en machine learning om te voorspellen hoe klanten zich in de toekomst zullen gedragen. In plaats van alleen terug te kijken naar historische resultaten, identificeer je patronen die aangeven wat waarschijnlijk zal gebeuren. Voor marketing betekent dit dat je niet alleen inzicht krijgt in wat eerder goed werkte, maar ook beter kunt inschatten welke campagnes, producten of kanalen in de toekomst succesvol zullen zijn.
Een veelgebruikt voorbeeld is het voorspellen van churn. Op basis van gebruiksdata, aankoophistorie en interacties kan een model inschatten welke klanten mogelijk zullen afhaken. Bedrijven kunnen daar direct op inspelen met een persoonlijke aanbieding of extra service om het verloop te verminderen. Hetzelfde principe geldt voor het identificeren van koopkansen: door te analyseren welke signalen voorafgaan aan een conversie, kunnen marketeers gerichter adverteren en sales teams de juiste leads laten opvolgen.
De kracht van predictive analytics ligt in de combinatie van grote hoeveelheden data en slimme algoritmes. De echte waarde ontstaat wanneer de voorspellingen worden vertaald naar concrete acties. Dit kan bijvoorbeeld door een aangepaste remarketingstrategie, dynamische content op de website of een optimalisatie van het mediabudget. Op deze manier wordt predictive analytics een praktisch hulpmiddel voor groei en effectiviteit, in plaats van alleen een theoretisch model.