プレディクティブ・アナリティクスとは、顧客の購買履歴やアクセス履歴、行動データといった様々な過去のデータを用いて未来に生じる結果を分析する手法。別名、予測分析とも言われる。
プレディクティブ・アナリティクスでは主に大量のデータ、統計アルゴリズム、機械学習手法を活用することで分析が進められる。ツールやサービスによってその手法は様々だが、大きな流れとしては、まず実績データから予測モデルを構築する「モデリング」、そして、本番データに予測モデルを適用して予測結果を得る「スコアリング」のフェーズに分けて行われることが基本である。
導き出された予測結果は、主に営業時に成約する可能性の高い見込み客の選定や、市場動向の先読み、今後の売り上げの推移など、マーケティングの重要なシーンの数々に活用される。
アメリカのマーケティング業界ではAIと同じぐらい重要視されているこの分析手法だが、日本ではまだ発展途上にあるのが現状である。