Analítica predictiva de màrqueting

L'anàlisi predictiva de màrqueting és la metodologia i el procés d'utilitzar dades, models estadístics i algorismes per predir tendències i resultats futurs en màrqueting. Té com a objectiu proporcionar a les empreses la informació necessària per prendre decisions estratègiques i optimitzar les campanyes de màrqueting. Aquests són alguns aspectes clau de l'anàlisi predictiva de màrqueting:

1. Recollida i tractament de dades:

   • La fase inicial inclou recollida de dades diversesrelacionades amb campanyes de màrqueting, comportament del consumidor, competidors, entorn econòmic i altres factors que afecten el negoci.

2. Analítica predictiva de màrqueting. Anàlisi i recerca de dades:

   • L'anàlisi predictiva utilitza anàlisis estadístiques i tècniques d'aprenentatge automàtic per processar i interpretar dades. Això inclou identificar patrons, correlacions i tendències.

3. Estructura dels models de previsió:

   • Basat en L'anàlisi de dades crea models predictius. Aquests poden ser sèries temporals, models de regressió, models d'aprenentatge automàtic, xarxes neuronals i altres mètodes de previsió.

4. Analítica predictiva de màrqueting. Previsió dels resultats de les campanyes de màrqueting:

   • Els models predictius es poden utilitzar per predir els resultats de les campanyes de màrqueting actuals i futures, inclosa la mesura de l'eficàcia de la publicitat, la conversió, la participació del públic i altres mètriques.

5. Optimització del pressupost de màrqueting:

   • Les previsions ajuden les empreses a optimitzar la despesa de màrqueting identificant els millors canals i estratègies per assolir els seus objectius al menor cost.

6. Analítica predictiva de màrqueting. Anàlisi del comportament del client:

   • Predir el comportament dels clients us permet personalitzar el màrqueting amb més precisió estratègia, tenint en compte les necessitats i preferències individuals dels clients.

7. Adaptació als canvis del mercat:

   • Les previsions ajuden les empreses a respondre ràpidament als canvis de l'entorn del mercat, adaptant les seves estratègies de màrqueting a les noves condicions.

8. Avaluació del risc:

   • La previsió també implica avaluar possibles riscos i incerteses, la qual cosa permet a una empresa prendre decisions més informades.

L'anàlisi predictiva de màrqueting ha adquirit cada vegada més importància en mercats dinàmics, ajudant a les empreses a ser més flexibles i efectives en els seus esforços de màrqueting.

Si falla, els clients poden passar a altres negocis.

 

 

Per crear per a la teva públic objectiu millor viatge possible del comprador, primer heu de conèixer-los bé i comprendre el seu comportament i accions en diversos punts de contacte.

Només així podreu crear una experiència realment personalitzada i perfecta que traslladi amb èxit els vostres clients potencials a través de l'embut de vendes. Si domineu aquesta habilitat, millorareu contínuament els vostres esforços de màrqueting digital i fidelitzareu la marca en línia.

Formes en disseny.

Una manera eficaç de crear una experiència única per als vostres clients és utilitzar l'anàlisi predictiva. Ús de la crítica Les dades dels consumidors us poden ajudar a predir el comportament futur dels clients. Incorporar troballes clau que us permetin una comprensió més profunda de les tendències dels consumidors a les vostres estratègies de màrqueting us pot avançar a la competència del vostre sector.

La indústria de l'anàlisi predictiva està creixent a un ritme del 23,2% anual, la qual cosa significa que les empreses estan agafant aquesta tendència ràpidament. Si no comenceu a incorporar aquestes estratègies al vostre màrqueting, ràpidament us quedareu enrere dels vostres competidors.

 

 

Analítica predictiva de màrqueting

Un cop conegueu bé els vostres clients actuals i potencials, comproveu-los una i altra vegada, no només aconseguint-los on són, sinó portant-los allà on vulguin anar.

• Avui, el 90% de les empreses competeixen principalment qualitat del servei al client.
• L'anàlisi predictiva us pot ajudar a connectar amb els clients a un nivell més profund perquè pugueu destacar entre la multitud i mantenir-vos per davant de la competència.
• L'anàlisi predictiva implica l'ús de dades per predir el comportament, els esdeveniments i els resultats futurs dels usuaris.
• Podeu fer previsions precises estudiant dades i estadístiques històriques i actuals.
• Reduïu el risc eliminant moltes conjectures dels vostres processos i estratègies. Les previsions més precises poden comportar menys errors, un creixement més ràpid i una millora retorn de la inversió al teu negoci.

Què és l'anàlisi predictiva de màrqueting?

L'anàlisi predictiva de màrqueting utilitza dades per fer prediccions sobre el comportament dels usuaris i esdeveniments i resultats futurs. Per fer prediccions sobre els vostres clients i resultats de màrqueting, l'anàlisi predictiva extreu dades i utilitza una combinació d'estadístiques, modelatge predictiu, intel·ligència artificial (IA) i aprenentatge automàtic. Podeu fer prediccions precises o determinar la probabilitat que passi alguna cosa en el futur estudiant els patrons actuals i històrics de les dades.

Tres tipus principals analistes de negocis:

• Analítica descriptiva: Per predir esdeveniments futurs, podeu començar amb anàlisis descriptives (dades històriques i rendiment) per determinar què ja ha passat.
• Analítica predictiva. A continuació, mireu l'anàlisi predictiva per determinar què pot passar en el futur. Això implica mirar dades passades i utilitzar algorismes per predir esdeveniments futurs.
• Analítica prescriptiva: finalment, podeu decidir què fer a continuació en funció del que ja heu fet o del que ja ha passat. Determineu el millor curs d'acció pensant en què és més probable que passi.

Com funciona el procés d'anàlisi predictiva?

L'ús efectiu de l'anàlisi predictiva implica un procés de diversos passos. El diagrama següent us donarà una visió general del que passa en aquest procés (que pot requerir un enginyer o analista de dades per completar-lo).

• Comenceu amb les preguntes correctes: determinar quines preguntes voleu respondre o quin resultat espereu aconseguir. Les preguntes clares us ajudaran a traçar el camí correcte per obtenir les respostes que busqueu. Un exemple podria ser: "Quins clients potencials qualificats de màrqueting (MQL) tenen més probabilitats de fer una compra aquest mes?"
• Recolliu les dades adequades: Desenvolupeu un pla de recollida i organització de dades que us donarà respostes a les vostres preguntes. És possible que hàgiu d'utilitzar dades històriques, informació demogràfica i característiques firmogràfiques.
• Analitza les dades recollides: analitzeu les vostres dades per obtenir informació útil que us ajudarà a treure conclusions sobre les vostres preguntes (per exemple, anàlisis descriptives). Podeu aprofundir fent preguntes més específiques aquí i investigant les dades per trobar respostes.

Anàlisi predictiva de màrqueting.

• Utilitzeu les estadístiques per formular hipòtesis: Després d'omplir la llista de preguntes i crear hipòtesis, utilitza l'estadística per crear i comprovar les conclusions que has desenvolupat. Comprova cada hipòtesi i confia en les dades obtingudes.
• Creeu un model predictiu: després de provar i després provar o eliminar cada hipòtesi en funció de les vostres dades estadístiques, podeu crear un model predictiu. Un cop més, utilitzareu les estadístiques per predir esdeveniments futurs, resultats o comportament dels clients. És possible que necessiteu un enginyer o un analista de dades per completar aquest pas.
• Desplegueu el vostre nou model: Utilitzeu les vostres dades per obtenir informació útil i orientar futures estratègies i campanyes de màrqueting i vendes.
• Feu un seguiment del vostre model al llarg del temps: fer un seguiment i supervisar les noves tàctiques i campanyes que implementeu i de les quals informeu la seva efectivitat al llarg del temps. Si cal, ajusta i crea nous models. Tingueu en compte que les variables externes (com ara les variacions estacionals) poden distorsionar les vostres dades, de manera que és possible que hàgiu d'ajustar o substituir el vostre model de tant en tant per mantenir-lo precís.

Hi ha tres classes principals de models predictius. Anàlisi predictiva de màrqueting.

• Modelatge de clústers: aquest model predictiu us pot ajudar a segmentar els clients en diferents grups en funció de diverses variables. El modelatge de clúster us permet orientar persones o dades demogràfiques específiques en funció de dades de comportament, compres de productes anteriors o interaccions de marca.
• Modelització de propensió: aquest model us pot ajudar a determinar la probabilitat que els diferents consumidors prenguin mesures o abandonin la vostra marca. Les dades valuoses poden incloure la propensió d'un client a comprar, convertir, abandonar, participar o abandonar subscripcions, així com el valor de vida útil previst.
• Filtratge col·laboratiu (o recomanat): Utilitzant el comportament del client anterior, podeu desenvolupar un model per identificar noves oportunitats de vendes. Utilitzeu aquest model per recomanar anuncis, productes i serveis rellevants al vostre públic. Això és útil per a la venda addicional i la venda creuada als clients actuals.

10 maneres pràctiques d'utilitzar l'anàlisi predictiva en màrqueting

Aquí teniu deu maneres específiques d'utilitzar l'anàlisi predictiva per millorar els vostres esforços de màrqueting i fer créixer el vostre negoci.

1. Orientar i segmentar el vostre públic. Anàlisi predictiva de màrqueting.

Mitjançant la informació demogràfica i de comportament, podeu segmentar els vostres clients potencials i clients per crear campanyes noves adaptades al lloc on es troba el vostre públic en el viatge del comprador. La creació de campanyes específiques i orientades us pot ajudar a moure eficaçment els clients potencials a través de l'embut de vendes i a comprometre encara més els clients actuals.

 

 

Hi ha tres maneres principals d'utilitzar l'anàlisi predictiva per orientar i segmentar el vostre públic:

• Anàlisi d'afinitat: aquest mètode consisteix a segmentar els clients en funció d'atributs comuns.
• Simulació de la reacció: Si observeu com reaccionen els clients davant determinats estímuls, podeu predir la probabilitat que els futurs clients responguin d'una manera similar.
• Anàlisi sortida : també anomenada taxa de rotació, l'anàlisi de la rotació us indicarà quin percentatge de clients heu perdut durant un període determinat. També podeu determinar quants ingressos potencials o oportunitats heu perdut en perdre aquests clients.

2. Distribució de continguts dirigits

Aprendre quins tipus de contingut ressonen millor amb el vostre públic (o diferents segments d'audiència) i quins canals utilitzen amb més freqüència pot ajudar a prendre decisions futures de màrqueting de contingut. En personalitzar les estratègies de creació i distribució de contingut, podeu oferir una experiència més personalitzada als vostres clients potencials per augmentar la probabilitat que es moguin per l'embut de vendes i els converteixin en clients.

3. Previsió del comportament del client. Anàlisi predictiva de màrqueting.

En combinar les dades de campanyes anteriors amb la informació demogràfica que heu recopilat sobre els vostres clients, podeu crear un model que us ajudi a predir el comportament futur dels clients. Puntueu els clients en funció de la probabilitat que tinguin de fer una compra o de fer una determinada acció perquè sàpigues quan i com enfocar-los amb màrqueting.

4. Puntuació de plom prevista.

Sense un procés adequat, podríeu perdre temps i recursos importants perseguint persones que ni tan sols estan interessades en el que teniu per oferir. Puntuació principal us pot ajudar a evitar-ho qualificant i prioritzant els clients potencials en funció del seu interès, urgència i autoritat per comprar.

La puntuació de clients potencials implica assignar valors (puntuació) a les persones en funció del lloc on es trobin en el viatge del comprador (o embut de vendes). Com més alta sigui la qualificació que doneu a un líder, més qualificat estarà. Les dades que utilitzeu per generar puntuacions de clients potencials poden incloure la informació que us envien formalment, les accions que van fer i com interactuen amb la vostra marca a través de diferents canals.

Obtenció de puntuacions per a diferents tipus de prospectes els clients poden ajudar els vostres departaments de màrqueting i vendes per prioritzar els correctes, centrant-se en aquells amb més probabilitats de convertir-se en futurs clients. En anticipar els hàbits de compra futurs, el vostre equip pot conèixer els clients potencials on es trobin i guiar-los de manera eficaç cap a la següent etapa del seu viatge. Analítica predictiva de màrqueting.

Podeu enviar clients potencials d'alt rendiment directament al vostre equip de vendes. És possible que les entrades amb puntuació baixa no tinguin cap sentit. És possible que els que tinguin un GPA necessitin una empenta en la direcció correcta (com participar en estratègic campanya de màrqueting que els portarà a l'embut).

 

 

5. Previsió del valor de vida del client

Amb els mateixos mètodes que es descriuen a la secció "Segmentació i segmentació del vostre públic", també podeu predir la vida útil el valor del vostre client (CLV). Amb les dades històriques, podeu determinar quins clients són els més rendibles i quines activitats de màrqueting aporten més retorn de la inversió i quins segments del vostre públic són més fidels.

Conèixer el vostre CLV us indicarà el valor que té un client per a la vostra empresa al llarg de la seva relació amb vosaltres. També us pot ajudar a estimar el valor que tindran en el futur. Podeu predir la durada esperada de la vostra relació i quants ingressos generarà. Aleshores entendràs quant costa adquirir nous clients i podràs planificar el teu negoci en conseqüència. pressupost de màrqueting i el retorn esperat de la inversió.

6. Captació de nous clients. Analítica predictiva de màrqueting.

Un cop segmentat el vostre públic, podeu crear models d'identitat mitjançant les dades dels clients. El vostre objectiu aquí és identificar clients potencials que siguin semblants als vostres clients actuals perquè pugueu orientar-los de manera efectiva i convertir-los en clients potencials i clients.

7. Determinació del producte o servei més adequat

Mitjançant una combinació de dades de comportament dels clients, informació de clients potencials i dades històriques de compres, podeu entendre millor què volen de vosaltres els vostres clients actuals. A continuació, podeu utilitzar aquesta informació per predir què més poden voler o necessitar en el futur. Desenvolupeu noves idees de productes i serveis que siguin més profundes i més alineades amb els desitjos i necessitats de la vostra base de clients.

8. Upsell i cross-sell als clients actuals. Analítica predictiva de màrqueting.

També podeu utilitzar les dades que recopileu sobre el comportament de compra dels vostres clients per a més o més Venda per augmentar els beneficis. Si identifiqueu patrons de comportament, podeu comercialitzar els vostres productes de manera més eficaç als clients actuals.

Identificació de potencials clients potencials: tipus i fonts

Per exemple, suposem que dirigeixes una empresa de màrqueting que ven programari de màrqueting de contingut i una eina complementària xarxes socials. Heu trobat que el 40% dels vostres clients que comencen per subscriure's al vostre programa de màrqueting de continguts afegeixen eina social xarxes en sis a dotze mesos. Decidiu crear una campanya de màrqueting específica dirigida als clients actuals de màrqueting de contingut durant un període de sis mesos per augmentar la vostra venda addicional fins a un 60%.

9. Reducció de la rotació de clients.

La taxa d'abandonament és la velocitat a la qual els clients deixen de fer negocis amb tu. Normalment s'expressa com a percentatge de subscriptors. Per exemple, si dirigeixes una empresa de màrqueting i registres clients mitjançant contractes anuals, això es pot definir com el percentatge de clients repetits que perds durant un període de temps determinat. Anàlisi predictiva de màrqueting.

L'objectiu és tenir una taxa de creixement superior a la taxa de rotació. Mitjançant l'anàlisi predictiva, podeu detectar signes d'advertència que es produeixen abans fins i tot de perdre un client. Si hi ha una tendència, podeu identificar on i quan el vostre negoci va malament. Reconèixer els problemes potencials us pot ajudar a resoldre de manera proactiva els problemes dels vostres clients abans que els perdeu.

10. Optimitzar futures campanyes de màrqueting. Analítica predictiva de màrqueting.

Com més informació tinguis, millor podràs planificar i implementar les teves campanyes de màrqueting. Una millor orientació i missatgeria us poden ajudar a crear campanyes més sòlides i autèntiques que connectin amb clients potencials i clients. En definitiva, això hauria de conduir a resultats més exitosos.

L'anàlisi predictiva no només redueix el risc eliminant moltes de les conjectures del vostre procés, sinó que també pot provocar un creixement més ràpid i un ROI millorat per a la vostra organització. L'ús d'aquestes tàctiques pot no garantir l'èxit, però poden augmentar les vostres possibilitats d'èxit informant les vostres pràctiques i decisions futures.

Creeu el contingut adequat per als clients actuals i futurs

L'ús de l'anàlisi predictiva només us ajudarà fins ara. També necessiteu màrqueting de contingut de qualitat per implicar els consumidors en cada etapa del viatge del comprador. Proporcionar als vostres clients potencials el contingut adequat al lloc correcte i al moment adequat és essencial executar amb èxit la teva estratègia de màrqueting digital.

 

Impremta АЗБУКА 

El lideratge de pensament és sinònim d'atenció