在营销领域，精准营销以“数据”颠覆了传统营销，但随着技术变革趋势和企业营销需求的改变，营销战争中比的不再仅仅是数据分析能力，而是先知能力，即利用大数据，从顾客真实交易数据中，计算顾客的下次价值转化行为，这也就是“预测营销”。
Datatist（上海画龙信息科技有限公司）定位一站式预测营销云平台，通过各种机器学习模型的建立，优化企业数据运营过程，让运营从粗放的模式走向精细化。
从“精准”到“预测”
预测营销并不是凭空出现，而是在精准营销的基础上，继承了其“数据”属性，可以根据消费者与品牌的互动，预测其购买的可能性。
与精准营销相比，预测营销更像是 MarTech 的大脑，之前国内的精准营销更多的是针对营销链条的前端拉新环节，但预测营销是预测用户的行为，预测用户未来消费潜力的去向等。
在这样的思路下，Datatist分别针对To C和To B公司提供了销售云和营销云两种不同的产品。
To B的做法是通过对企业已有CRM客户的特征挖掘，在lead generation产品渠道拉新， look like 精准匹配最合适的新客户。而To C则是通过内部用户运营的每一步的跟踪和转化分析，对活跃和价值用户精准画像，并将特征记录下来，在外部拉新渠道 look like 精准匹配最可能转变为活跃和价值用户的新客户。
在这个过程中，区别于一般精准营销的一大要素就是——全流程。
比如网上银行的场景，用户在平台上开户、购买金融产品、办理信用卡等都属于流量转化过程，预测营销要做的就是在整个过程中预测谁会来开户，开户之后会不会办信用卡，会不会买第三方或者自营理财产品等，然后针对其中最有可能转化的人群进行精准的营销活动，提高转化率。
预测营销两大要素：AI、大数据
过去很多大品牌花了巨资打造内部全渠道营销，但是运营基本没有优化过，因此如何让转化率更高呢？这就涉及到了一个关键词：运营优化。
所谓的运营优化就是不停地对用户的策略最优化，比如已经确定了目标人群了，还可以继续在这个基础之上继续优化营销时间、地点、频率等更细节的因素。
运营优化的背后是AI和大数据。
Datatist将线上线下数据结合，外部，内部和业务三大数据融合，Web, App, H5, 公众号等全渠道数据打通，并基于前沿AI技，其建立多维度机器学习，内置预测、推荐、聚类、等数百个AI机器学习算法，结合到营销中，帮助企业将智能运营过程做到最优。
目前Datatist既有针对行业应用中的经典场景的标准版本产品解决用户活跃度、价值转化等问题，另外根据每个行业里自己的业务特点，也有行业版产品。
在盈利模式部分主要通过两种方式收费，一种是出售标准SaaS版本，另一种是根据客户需求的个性化版本收费。目前服务的客户包括平安保险、海尔、戴姆勒奔驰、易企秀、来伊份、点点客、安佳、世纪缘珠宝等，以及一些国税、地税机构。
预测营销技术其实早就以模型工具存在了很多年，比如一些统计分析软件 SAS、SPSS，还有像Amazon、Facebook、Ebay等大公司都有数据科学家团队开发基于预测营销技术的产品，Datatist的创始团队大多就来自于eBay、LinkedIn、Adobe、Oracle、Google等公司。
但这些工具都需要使用门槛，也就是必须要将业务需求翻译成技术需求，这样数据科学家才能将其转化为算法模型，但现实中很多营销人员并不具备这个能力。Datatist 表示，“我们既解决了技术难题，又解决了人才难题。”
