预测性促销作为营销活动的一种，可以实现预测消费者未来行为、发现其未来需要的产品与服务、估算客户价值等功能。预测性促销以预测为最本质属性，以促销为表现形式，侧重于未来导向的需求与潜在需求，而非当前或者过去导向的行为与喜好。

在全球企业实践中，利用预测分析技术进行的营销与促销活动正在迅速兴起。美国流媒体巨头Netflix的数据显示，用户收看内容的80%都是来自预测分析的推荐，这是该公司业务的主要驱动力之一，并在一年内节省了保留顾客的10亿美元费用。新兴互联网企业之外的传统企业也在逐步引入预测性促销，如传统服装零售商ZARA通过收集海量的顾客意见，预测出“区域流行”，从而在每个目标地区推出匹配消费者需求的颜色与版型。优衣库的母公司日本迅销集团，则基于天气、流行趋势等数据，预测消费者某个时段最需要的商品并及时推送促销信息，从而能够达到快速配送。

随着大数据、云计算和物联网的广泛应用，中国的互联网经济加速发展，占GDP的比重超过7%，这个数字甚至超过美国。阿里、京东等国内龙头电商平台率先使用预测性促销，在其主页显眼位置进行“猜你喜欢”等折扣产品推荐，并根据消费者的搜索行为预测其需求和发放优惠券。美团公司依托自身平台高渗透率、高用户活跃度以及丰富的业务范围等优势，将打车服务整合到订餐、酒店和旅行等业务流程中，规划更加有效的预测性促销。例如当消费者购买了某家餐厅的团购，支付完成后美团就可以预测消费者有出行需求，即时推送出行优惠券。

虽然预测性促销在企业与商家平台已经得到了很多应用，但这一新兴实践在营销研究中还很少被涉及。企业实践中营销人员经常使用赠品促销来激发短期销售。在数字经济时代下，企业可以通过个性化推荐迎合消费者的偏好，促进消费者的购买。例如，从2014年起亚马逊通过机器学习等方式预测消费者的商品需求，从而主动为目标消费者提供这些商品对应的促销活动。那么企业如果根据搜索历史和算法等方式预测出消费者的目标产品，并将其作为赠品进行促销，是否可以提高消费者的购买意愿呢？其背后的理论机制是什么？这些理论和营销实践问题都是亟需研究和解决的。