Stock Data

在制定更好的数据驱动决策时，时间序列预测可以通过多种方式使机构和品牌受益。这些包括：

预算优化：预测未来的活动表现以便以更有效的方式分配预算的能力。

绩效基准：通过了解过去发生的事情并使用历史模式，能够生成切合实际的 KPI。

受众定位：了解高峰参与时间，以预测和安排广告，从而实现最大效果。

将时间序列预测纳入您的数字营销策略有哪些障碍？

如果你问大多数机构或品牌，他们 约旦电报数据库 可能会说，目前他们还没有一套完善的系统来预测数字营销活动的未来表现。实施时间序列预测的主要障碍之一是缺乏技术专业知识。实施和运行预测通常需要大量时间和数据科学技能。成本需要在技术和工具上进行大量投资（更不用说数据科学团队的成本），因此可能并不适合所有人。

另一个挑战是数据碎片化。许多企业的第一方和第三方数据分散在不同的平台或系统中，很难集中使用这些数据进行准确预测。如果不将所有相关数据整合到一个地方，时间序列预测的见解可能会不太可靠，甚至不准确

此外，时间序列预测通常需要高质量、一致的数据。数据缺失或不准确会严重影响预测的可靠性。