该报告探讨了新闻发布时预测模型可能会遇到的问题,以及如何通过调整模型和方法来更好地了解客户。飓风和大流行等灾难放大了不确定性,导致预测模型变得不可靠。作者建议,需要审查先前的模型和分割,考虑新的变量,如地理和COVID-19状态。未来的模型需要更短期,具有频繁的更新和快速的发展。机器学习和旅程解决方案也更为重要。此外,需要重新考虑更多的数据源和历史数据元素的相关性,以及监测和仪表板的重要性。