预测分析公司试图区分他们的水晶球以寻找愿望的客户或带回前者。

基于加利福尼亚州的Mentad Palo Alto今天宣布它已筹集了470万美元来支持其特定方法：“你的下一个客户将类似于最后一个。”

该公司开发了众多历史客户数据的质量分析和分割，作为识别下一波客户的方式和将吸引他们的广告。

该公司由此，CO-CEO和COFOUNDER DANIEL ROMANO通过电子邮件告诉我，通过创建数千个客户段，为每个段生成“微小的LIEKALIKE模型，然后预测广告的ROI [投资回报率]广告系列针对各种广告渠道上的每个面孔模型。“

为了找到与现有的新客户，Mentad从品牌上收集有关其现有客户的第一方数据，这通常是名称，电子邮件和购买历史记录的非常基本的信息。

然后，它通过将具有公共数据库上的公共配置文件的基本数据匹配，在公共数据存储库中的信息和获取的第三方数据中，通过将基本数据匹配来创建更富有的配置文件。

机器学习

数据挖掘和机器学习技术 - 那些未经被告知要查找的模式的复杂，黑匣子技术 - 受雇于确定现有客户个人资料的常见，作为整个较小的观众段。

例如，罗马诺表示，更喜欢产品A OVER产品B的客户的共同特征是什么，或将客户区分开来自加利福尼亚州的客户？

他告诉我，如果在零售商网站上销售的特定品牌的鞋子的客户往往是纽约25至28岁的女性，那么如果来自纽约的女性，那么“是幼儿，就像瑜伽，那么我们就可以退房通过Facebook，Google和其他广告网络定位此观众的成本是多少。

该平台确定该客户段的寿命值为品牌，从而为该群体的广告活动是否值得。

从数以千计的段中选择了最佳赌注，并且可以通过连接到Mentad的AD平台的API启动所选的广告活动。

Romano给了一个大型未知的在线零售商的用例，这些零售商正在采用许多不同的外部营销机构和广告平台，以改善两个地区的销售额。

他说，他们认为投资回报率为110％至115％以上三个月，而Mentad在两周内推翻了Roi到300％。

该平台于去年推出，该公司索赔它现在拥有全球超过四个客户。由以前未经认识的120万美元种子和最近的350万美元系列A组成的资金将用于发展产品开发，营销和销售团队，并扩大业务，主要是美国资金由Blumberg领导首都和我们的公司，参加爱迪生投资，钛博士和弗林特资本。

没有缺乏预测领导/预测营销/预测分析公司和能力。Mentad认为其主要优点是基于现有的成千上万的客户群体，加上了一个Winnowing，挑选了广告活动中最好的投资回报率的潜力。

Facebook的“LoeskAlike Audiences”

Romano指出，在B2B的预测营销公司 - 例如everstring，Leadscape和Mintigo - 也分析并分析现有客户，但他们根据他们将成为客户的可能性来获得一份潜在权的列表。然后销售接近这些公司。

一些B2B预测领先评分公司 - 如莱迪思引擎或6Sense - 使用意图数据，表明哪些新的前景对您的产品感兴趣。但是，他们的产出再次是得分的指标列表。

在B2C空间中，Romano表示，“大多数公司使用该术语预测营销”的公司......实际上是现有客户的重新结算“。例如，他说，Agilone和Adroll决定抵达网站的哪个客户应收到特定的电子邮件或其他营销。

但是，他补充说，这是由来到该网站的人民的限制。相比之下，我说，Mentad达到了新客户。

Facebook在其自定义受众功能中提供“Loeskapike受众”的目标。罗马诺表示，这些涉及一些手动创建的面貌细分，这可能会在过去30天内将“所有访问者的所有访问者”模拟。他说，Mentad自动创造了数千个看法，然后由预测的投资回报率排名。

至于较大的多声道平台，如Adobe，Kenshoo和Marin软件，Romano承认他们使用机器学习和预测分析，但他表示总是优化现有的运动，而不是发起更有可能成功的活动。