Prediktivna marketinška analitika

Prediktivna marketinška analitika je metodologija i proces korištenja podataka, statističkih modela i algoritama za predviđanje budućih trendova i ishoda u marketingu. Ima za cilj da kompanijama pruži informacije koje su im potrebne za donošenje strateških odluka i optimizaciju svojih marketinških kampanja. Evo nekoliko ključnih aspekata prediktivne marketinške analitike:

1. Prikupljanje i obrada podataka:

   • Početna faza uključuje prikupljanje raznih podatakavezano za marketinške kampanje, ponašanje potrošača, konkurenciju, ekonomsko okruženje i druge faktore koji utiču na poslovanje.

2. Prediktivna marketinška analitika. Analiza i istraživanje podataka:

   • Prediktivna analitika koristi statističku analizu i tehnike mašinskog učenja za obradu i tumačenje podataka. Ovo uključuje utvrđivanje obrazaca, korelacija i trendova.

3. Struktura prognostičkih modela:

   • Na osnovu analiza podataka stvara prediktivne modele. To mogu biti vremenske serije, regresijski modeli, modeli mašinskog učenja, neuronske mreže i druge metode predviđanja.

4. Prediktivna marketinška analitika. Predviđanje rezultata marketinških kampanja:

   • Prediktivni modeli se mogu koristiti za predviđanje rezultata trenutnih i budućih marketinških kampanja, uključujući mjerenje učinkovitosti oglašavanja, konverzije, angažmana publike i druge metrike.

5. Optimizacija marketinškog budžeta:

   • Predviđanja pomažu preduzećima da optimizuju troškove marketinga identifikujući najbolje kanale i strategije za postizanje svojih ciljeva uz najnižu cenu.

6. Prediktivna marketinška analitika. Analiza ponašanja klijenata:

   • Predviđanje ponašanja kupaca omogućava vam da preciznije prilagodite marketing strategija, uzimajući u obzir individualne potrebe i preferencije klijenata.

7. Prilagođavanje promjenama tržišta:

   • Prognoze pomažu kompanijama da brzo odgovore na promjene u tržišnom okruženju, prilagođavajući svoje marketinške strategije novim uvjetima.

8. Procjena rizika:

   • Predviđanje takođe uključuje procenu mogućih rizika i neizvesnosti, što omogućava preduzeću da donosi odluke na osnovu informacija.

Prediktivna marketinška analitika postaje sve važnija na dinamičnim tržištima, pomažući kompanijama da budu fleksibilnije i učinkovitije u svojim marketinškim naporima.

Ako ne uspijete, klijenti mogu preći na druge poslove.

 

 

Da kreiram za svoje ciljana publika najbolje moguće putovanje kupca, prvo ih morate dobro poznavati i razumjeti njihovo ponašanje i postupke na različitim dodirnim točkama.

Tek tada možete stvoriti zaista personalizirano, besprijekorno iskustvo koje uspješno pokreće vaše potencijalne klijente kroz tok prodaje. Ako savladate ovu vještinu, stalno ćete poboljšavati svoje napore u digitalnom marketingu i graditi lojalnost brendu na mreži.

Forme u dizajnu.

Jedan efikasan način da stvorite jedinstveno iskustvo za svoje klijente je korištenje prediktivne analitike. Upotreba kritičnih podaci o potrošačima mogu vam pomoći da predvidite buduće ponašanje kupaca. Uključivanje ključnih nalaza koji vam daju dublje razumijevanje potrošačkih trendova u vaše marketinške strategije može vas gurnuti ispred konkurencije u vašoj industriji.

Industrija prediktivne analitike raste po stopi od 23,2% godišnje, što znači da kompanije brzo hvataju ovaj trend. Ako ne počnete da ugrađujete ove strategije u svoj marketing, brzo ćete zaostati za svojim konkurentima.

 

 

Prediktivna marketinška analitika

Jednom kada dobro upoznate svoje trenutne i potencijalne kupce, angažujte ih iznova i iznova, ne samo tako što ćete ih dovesti tamo gdje jesu, već ih odvesti tamo gdje žele ići.

• Danas se 90% preduzeća prvenstveno takmiči za kvalitet usluge korisnicima.
• Prediktivna analitika vam može pomoći da se povežete s kupcima na dubljem nivou kako biste se mogli izdvojiti iz gomile i ostati ispred konkurencije.
• Prediktivna analitika uključuje korištenje podataka za predviđanje budućeg ponašanja korisnika, događaja i ishoda.
• Možete formirati tačne prognoze proučavanjem istorijskih i trenutnih podataka i statistike.
• Smanjite rizik uklanjanjem mnogo nagađanja iz vaših procesa i strategija. Preciznije prognoze mogu dovesti do manjeg broja grešaka, bržeg rasta i poboljšanja povrat investicije svom poslu.

Šta je to prediktivna marketinška analitika?

Prediktivna marketinška analitika koristi podatke za predviđanje ponašanja korisnika i budućih događaja i ishoda. Za predviđanje vaših kupaca i marketinških rezultata, prediktivna analitika prikuplja podatke i koristi kombinaciju statistike, prediktivnog modeliranja, umjetne inteligencije (AI) i strojnog učenja. Možete napraviti tačna predviđanja ili odrediti kolika je vjerovatnoća da će se nešto dogoditi u budućnosti proučavanjem trenutnih i istorijskih obrazaca u podacima.

Tri glavne vrste poslovni analitičari:

• Deskriptivna analitika: Da biste predvidjeli buduće događaje, možete početi s deskriptivnom analitikom – historijskim podacima i performansama – da biste utvrdili šta se već dogodilo.
• Prediktivna analitika. Zatim pogledajte prediktivnu analitiku da odredite šta bi se moglo dogoditi u budućnosti. Ovo uključuje gledanje prošlih podataka i korištenje algoritama za predviđanje budućih događaja.
• Preskriptivna analitika: konačno, možete odlučiti šta ćete dalje raditi na osnovu onoga što ste već uradili ili onoga što se već dogodilo. Odredite najbolji put razmišljanja o tome šta će se najvjerovatnije dogoditi.

Kako funkcionira proces prediktivne analize?

Efikasna upotreba prediktivne analitike uključuje proces u više koraka. Sljedeći dijagram će vam dati pregled onoga što ulazi u ovaj proces (koji može zahtijevati inženjera ili analitičara podataka da završi).

• Počnite s pravim pitanjima: odredite na koja pitanja želite odgovoriti ili kakav rezultat se nadate postići. Jasna pitanja će vam pomoći da zacrtate pravi put do odgovora koje tražite. Primjer bi mogao biti: "Koji će marketing kvalifikovani potencijalni klijenti (MQL) najvjerovatnije obaviti kupovinu ovog mjeseca?"
• Prikupite prave podatke: Razvijte plan za prikupljanje i organiziranje podataka koji će vam dati odgovore na vaša pitanja. Možda ćete morati koristiti istorijske podatke, demografske informacije i firmografske karakteristike.
• Analizirajte prikupljene podatke: analizirajte svoje podatke kako biste dobili korisne informacije koje će vam pomoći da donesete zaključke o vašim pitanjima (na primjer, deskriptivna analitika). Možete ići dublje postavljanjem konkretnijih pitanja ovdje i kopanjem po podacima kako biste pronašli odgovore.

Prediktivna marketinška analitika.

• Koristite statistiku za formiranje hipoteza: Nakon što popunite listu pitanja i kreirate hipoteze, koristite statistiku za kreiranje i testiranje zaključaka koje ste razvili. Testirajte svaku hipotezu i vjerujte dobijenim podacima.
• Napravite prediktivni model: nakon testiranja, a zatim testiranja ili eliminacije svake hipoteze na osnovu vaših statističkih podataka, možete kreirati prediktivni model. Opet ćete koristiti statistiku za predviđanje budućih događaja, ishoda ili ponašanja kupaca. Možda će vam trebati inženjer ili analitičar podataka da dovršite ovaj korak.
• Postavite svoj novi model: Koristite svoje podatke za stjecanje praktičnih uvida i usmjeravanje budućih marketinških i prodajnih strategija i kampanja.
• Pratite svoj model tokom vremena: pratiti i pratiti nove taktike i kampanje koje implementirate i o kojima izvještavate njihovu efikasnost prekovremeno. Ako je potrebno, prilagodite i kreirajte nove modele. Imajte na umu da vanjske varijable (kao što su sezonske varijacije) mogu iskriviti vaše podatke, tako da ćete možda morati s vremena na vrijeme prilagoditi ili zamijeniti svoj model kako biste bili precizni.

Postoje tri glavne klase prediktivnih modela. Prediktivna marketinška analitika.

• Modeliranje klastera: ovaj prediktivni model može vam pomoći da segmentirate kupce u različite grupe na osnovu nekoliko varijabli. Modeliranje klastera omogućava vam da ciljate određene ljude ili demografiju na osnovu podataka o ponašanju, prošlih kupovina proizvoda ili interakcija s brendom.
• Modeliranje sklonosti: ovaj model vam može pomoći da odredite kolika je vjerovatnoća da će različiti potrošači poduzeti akciju ili napustiti vaš brend. Vrijedni podaci mogu uključivati ​​sklonost kupaca kupovini, konverziji, odbacivanju, angažmanu ili napuštanju pretplate, kao i projektovanu vrijednost vijeka trajanja.
• Kolaborativno (ili preporučeno) filtriranje: Koristeći prethodno ponašanje kupaca, možete razviti model za identifikaciju novih prodajnih mogućnosti. Koristite ovaj model da svojoj publici preporučite relevantne oglase, proizvode i usluge. Ovo je korisno za dodatnu i unakrsnu prodaju trenutnim kupcima.

10 praktičnih načina za korištenje prediktivne analitike u marketingu

Evo deset specifičnih načina da koristite prediktivnu analitiku da poboljšate svoje marketinške napore i unapredite svoje poslovanje.

1. Ciljanje i segmentiranje vaše publike. Prediktivna marketinška analitika.

Koristeći informacije o ponašanju i demografskim podacima, možete segmentirati svoje potencijalne klijente i kupce kako biste kreirali nove kampanje prilagođene mjestu na kojem se vaša publika nalazi na putu kupca. Kreiranje specifičnih, ciljanih kampanja može vam pomoći da efektivno pokrenete potencijalne klijente kroz tok prodaje i dodatno angažujete trenutne kupce.

 

 

Postoje tri glavna načina za korištenje prediktivne analitike za ciljanje i segmentiranje vaše publike:

• Analiza afiniteta: ova metoda uključuje segmentiranje kupaca na osnovu zajedničkih atributa.
• Simulacija reakcije: Gledajući kako kupci reaguju na određene podražaje, možete predvidjeti koliko je vjerovatno da će budući kupci reagirati na sličan način.
• Анализ odliv : Takođe se naziva i stopa odliva, analiza odliva će vam reći koliki ste procenat kupaca izgubili tokom određenog perioda. Također možete odrediti koliki ste potencijalni prihod ili priliku izgubili gubitkom ovih klijenata.

2. Distribucija ciljanog sadržaja

Učenje o tome koje vrste sadržaja najbolje odgovaraju vašoj publici (ili različitim segmentima publike) i koje kanale najčešće koriste može pomoći u donošenju budućih marketinških odluka. Prilagođavajući svoje strategije kreiranja i distribucije sadržaja, možete pružiti personaliziranije iskustvo za svoje potencijalne klijente kako biste povećali vjerovatnoću da se kreću kroz prodajni lijevak i pretvore u kupce.

3. Predviđanje ponašanja kupaca. Prediktivna marketinška analitika.

Kombinacijom podataka iz prošlih kampanja sa demografskim informacijama koje ste prikupili o svojim klijentima, možete izgraditi model koji može pomoći u predviđanju budućeg ponašanja kupaca. Ocenjujte kupce na osnovu toga koliko je verovatno da će izvršiti kupovinu ili preduzeti određenu radnju kako biste znali kada i kako da im pristupite marketingom.

4. Predviđeni rezultat.

Bez odgovarajućeg procesa, mogli biste gubiti značajno vrijeme i resurse u jurnjavi za ljudima koji nisu ni zainteresirani za ono što nudite. Lead scoring može vam pomoći da to izbjegnete kvalifikacijom i određivanjem prioriteta potencijalnih kupaca na osnovu njihovog interesa, hitnosti i ovlaštenja za kupovinu.

Bodovanje potencijalnih kupaca uključuje dodjeljivanje vrijednosti (bodova) ljudima na osnovu toga gdje se nalaze na kupčevom putu (ili prodajnom toku). Što veći rejting date vođi, on će biti kvalifikovaniji. Podaci koje koristite za generiranje rezultata potencijalnih kupaca mogu uključivati ​​informacije koje vam službeno šalju, radnje koje su poduzeli i način na koji stupaju u interakciju s vašim brendom na različitim kanalima.

Dobivanje bodova za različite vrste potencijalnih klijenata kupci mogu pomoći vašim marketinškim odjelima i prodaje kako bi se odredili pravi prioriteti, fokusirajući se na one koji će najvjerovatnije postati budući kupci. Predviđanjem budućih kupovnih navika, vaš tim može upoznati potencijalne kupce tamo gdje jesu i efikasno ih uputiti na sljedeću fazu njihovog putovanja. Prediktivna marketinška analitika.

Možete poslati potencijalne klijente sa visokim učinkom direktno svom prodajnom timu. Unosi sa niskim rezultatom možda uopće nemaju smisla. Onima sa GPA će možda trebati poticaj u pravom smjeru (kao što je učešće u strateški marketinška kampanja koja će ih spustiti niz tok).

 

 

5. Predviđanje životne vrijednosti kupaca

Koristeći iste metode opisane u odjeljku “Ciljanje i segmentiranje vaše publike”, također možete predvidjeti vijek trajanja vrijednost vašeg kupca (CLV). Koristeći povijesne podatke, možete odrediti koji su kupci najprofitabilniji, koje marketinške aktivnosti donose najviše povrat investicije i koji segmenti vaše publike su najlojalniji.

Poznavanje vašeg CLV-a će vam reći koliko je kupac vrijedan za vaše poslovanje tokom njihovog odnosa s vama. Također vam može pomoći da procijenite koliko će oni biti vrijedni u budućnosti. Možete predvidjeti očekivanu dužinu vaše veze i koliki će prihod donijeti. Tada ćete shvatiti koliko košta sticanje novih klijenata i u skladu s tim možete planirati svoje poslovanje. marketinški budžet i očekivani povrat ulaganja.

6. Privlačenje novih klijenata. Prediktivna marketinška analitika.

Kada se vaša publika segmentira, možete kreirati modele identiteta koristeći podatke o klijentima. Vaš cilj je da identifikujete potencijalne klijente koji su slični vašim trenutnim klijentima kako biste ih mogli efikasno ciljati i pretvoriti u potencijalne klijente i klijente.

7. Određivanje najprikladnijeg proizvoda ili usluge

Koristeći kombinaciju podataka o ponašanju kupaca, informacija o potencijalnim kupcima i povijesnih podataka o kupovini, možete bolje razumjeti što vaši trenutni kupci žele od vas. Zatim možete koristiti ove informacije da predvidite šta bi još mogli poželjeti ili trebati u budućnosti. Razvijte nove ideje o proizvodima i uslugama koje su dublje i bolje usklađene sa željama i potrebama vaše baze kupaca.

8. Upsell i cross-sell trenutnim kupcima. Prediktivna marketinška analitika.

Također možete koristiti podatke koje prikupljate o kupovnom ponašanju vaših kupaca za unakrsne ili dodatne prodaja za povećanje profita. Identifikovanjem obrazaca ponašanja možete efikasnije plasirati svoje proizvode trenutnim kupcima.

Identificiranje potencijalnih prodajnih potencijalnih kupaca - vrste i izvori

Na primjer, recimo da vodite marketinšku firmu koja prodaje softver za marketing sadržaja i dodatni alat za društvene mreže. Otkrili ste da se 40% vaših kupaca koji započnu pretplatom na vaš sadržaj marketing program dodaju društveni alat mreže za šest do dvanaest mjeseci. Odlučujete da kreirate specifičnu marketinšku kampanju koja cilja trenutne klijente marketinga sadržaja u periodu od šest meseci kako biste povećali svoju prodaju do 60%.

9. Smanjenje odljeva kupaca.

Stopa odljeva je stopa po kojoj klijenti prestaju poslovati s vama. Ovo se obično izražava kao procenat pretplatnika. Na primjer, ako vodite marketinšku tvrtku i potpisujete klijente putem godišnjih ugovora, to se može definirati kao postotak ponovljenih klijenata koje izgubite u određenom vremenskom periodu. Prediktivna marketinška analitika.

Cilj je imati veću stopu rasta od stope odljeva. Koristeći prediktivnu analitiku, možete uočiti znakove upozorenja koji se javljaju prije nego što izgubite kupca. Ako postoji trend, možete identificirati gdje i kada vaše poslovanje ide po zlu. Prepoznavanje potencijalnih problema može vam pomoći da proaktivno riješite probleme svojih kupaca prije nego što ih izgubite.

10. Optimizirajte buduće marketinške kampanje. Prediktivna marketinška analitika.

Što više informacija imate, to bolje možete planirati i implementirati svoje marketinške kampanje. Bolje ciljanje i slanje poruka mogu vam pomoći da kreirate robusnije i autentičnije kampanje koje se povezuju s potencijalnim klijentima i klijentima. Ovo bi u konačnici trebalo dovesti do uspješnijih rezultata.

Ne samo da prediktivna analitika smanjuje rizik oduzimanjem puno nagađanja iz vašeg procesa, već može dovesti i do bržeg rasta i poboljšanog povrata ulaganja za vašu organizaciju. Korištenje ovih taktika možda ne garantuje uspjeh, ali mogu povećati vaše šanse za uspjeh informirajući vaše buduće prakse i odluke.

Kreirajte pravi sadržaj za sadašnje i buduće klijente

Korištenje prediktivne analitike za sada će vam samo pomoći. Potreban vam je i kvalitetan marketing sadržaja kako biste uključili potrošače u svakoj fazi kupčevog putovanja. Od suštinskog je značaja da svojim potencijalnim klijentima pružite pravi sadržaj na pravom mjestu u pravo vrijeme uspješno provodite svoju strategiju digitalnog marketinga.

 

Štamparija АЗБУКА 

Misaono vođstvo je sinonim za pažnju