Prediktivní marketingová analýza

Prediktivní marketingová analytika je metodologie a proces používání dat, statistických modelů a algoritmů k předpovídání budoucích trendů a výsledků v marketingu. Jeho cílem je poskytnout podnikům informace, které potřebují k přijímání strategických rozhodnutí a optimalizaci marketingových kampaní. Zde jsou některé klíčové aspekty prediktivní marketingové analýzy:

1. Sběr a zpracování dat:

   • Počáteční fáze zahrnuje sběr různých datsouvisející s marketingovými kampaněmi, chováním spotřebitelů, konkurenty, ekonomickým prostředím a dalšími faktory ovlivňujícími podnikání.

2. Prediktivní marketingová analýza. Analýza a výzkum dat:

   • Prediktivní analytika využívá ke zpracování a interpretaci dat statistické analýzy a techniky strojového učení. To zahrnuje identifikaci vzorců, korelací a trendů.

3. Struktura předpovědních modelů:

   • Na základě analýza dat vytváří prediktivní modely. Mohou to být časové řady, regresní modely, modely strojového učení, neuronové sítě a další předpovědní metody.

4. Prediktivní marketingová analýza. Prognóza výsledků marketingových kampaní:

   • Prediktivní modely lze použít k predikci výsledků současných i budoucích marketingových kampaní, včetně měření efektivity reklamy, konverzí, zapojení publika a dalších metrik.

5. Optimalizace marketingového rozpočtu:

   • Prognózy pomáhají firmám optimalizovat marketingové výdaje tím, že identifikují nejlepší kanály a strategie, jak dosáhnout svých cílů s co nejnižšími náklady.

6. Prediktivní marketingová analýza. Analýza chování klienta:

   • Předvídání chování zákazníků vám umožňuje přesněji přizpůsobit marketing strategies přihlédnutím k individuálním potřebám a preferencím klientů.

7. Adaptace na změny trhu:

   • Prognózy pomáhají společnostem rychle reagovat na změny v tržním prostředí a přizpůsobovat své marketingové strategie novým podmínkám.

8. Odhad rizika:

   • Prognózování také zahrnuje posouzení možných rizik a nejistot, což umožňuje podniku činit informovanější rozhodnutí.

Prediktivní marketingové analýzy jsou na dynamických trzích stále důležitější a pomáhají společnostem být flexibilnější a efektivnější v jejich marketingovém úsilí.

Pokud neuspějete, klienti se mohou přesunout do jiných podniků.

 

 

Chcete-li vytvořit pro vaše cílová skupina nejlepší možnou cestu kupujícího, musíte je nejprve dobře znát a pochopit jejich chování a jednání v různých kontaktních bodech.

Jen tak můžete vytvořit skutečně personalizovaný a bezproblémový zážitek, který úspěšně posune vaše potenciální zákazníky prodejní cestou. Pokud si tuto dovednost osvojíte, budete neustále zlepšovat své úsilí v oblasti digitálního marketingu a budovat věrnost značce online.

Formy v designu.

Jedním z účinných způsobů, jak vytvořit jedinečný zážitek pro vaše zákazníky, je použití prediktivní analýzy. Použití kritického spotřebitelská data vám mohou pomoci předvídat budoucí chování zákazníků. Začlenění klíčových zjištění, která vám umožní hlouběji porozumět spotřebitelským trendům, do vašich marketingových strategií vás může posunout před konkurenci ve vašem odvětví.

Odvětví prediktivní analýzy roste tempem 23,2 % ročně, což znamená, že společnosti tento trend rychle chytají. Pokud tyto strategie nezačnete začleňovat do svého marketingu, rychle zaostanete za svými konkurenty.

 

 

Prediktivní marketingová analýza

Jakmile dobře znáte své stávající a potenciální zákazníky, znovu a znovu je oslovujte, a to nejen tím, že je dostanete tam, kde jsou, ale také tím, že je přivedete tam, kam chtějí jít dál.

• Dnes 90 % podniků soutěží především o kvalita zákaznických služeb.
• Prediktivní analytika vám může pomoci spojit se se zákazníky na hlubší úrovni, abyste mohli vyčnívat z davu a zůstat před konkurencí.
• Prediktivní analytika zahrnuje používání dat k předpovídání budoucího chování uživatelů, událostí a výsledků.
• Můžete vytvářet přesné předpovědi studiem historických a současných dat a statistik.
• Snižte riziko odstraněním velkého množství dohadů z vašich procesů a strategií. Přesnější předpovědi mohou vést k menšímu počtu chyb, rychlejšímu růstu a zlepšení návratnost investic do vaší firmy.

Co je prediktivní marketingová analytika?

Prediktivní marketingová analýza využívá data k předpovídání chování uživatelů a budoucích událostí a výsledků. Chcete-li předpovídat vaše zákazníky a marketingové výsledky, prediktivní analytika těží data a využívá kombinaci statistik, prediktivního modelování, umělé inteligence (AI) a strojového učení. Studiem současných a historických vzorců v datech můžete provádět přesné předpovědi nebo určit, jaká je pravděpodobnost, že se něco v budoucnu stane.

Tři hlavní typy obchodní analytici:

• Descriptive Analytics: Chcete-li předvídat budoucí události, můžete začít s popisnou analýzou – historickými daty a výkonem – a určit, co se již stalo.
• Prediktivní analytika. Poté se podívejte na prediktivní analýzy, abyste zjistili, co se může stát v budoucnu. To zahrnuje sledování minulých dat a použití algoritmů k předpovídání budoucích událostí.
• Preskriptivní analytika: nakonec se můžete rozhodnout, co dělat dál, na základě toho, co jste již udělali nebo co se již stalo. Určete nejlepší postup přemýšlením o tom, co se s největší pravděpodobností stane.

Jak funguje proces prediktivní analýzy?

Efektivní využití prediktivní analýzy zahrnuje vícestupňový proces. Následující diagram vám poskytne přehled toho, co je součástí tohoto procesu (jehož dokončení může vyžadovat inženýr nebo datový analytik).

• Začněte správnými otázkami: určit, na jaké otázky chcete odpovědět nebo jakého výsledku chcete dosáhnout. Jasné otázky vám pomohou načrtnout správnou cestu k získání odpovědí, které hledáte. Příkladem může být: „Kteří marketingoví kvalifikovaní potenciální zákazníci (MQL) tento měsíc s největší pravděpodobností nakoupí?“
• Sbírejte správná data: Vytvořte plán pro shromažďování a organizaci dat, který vám dá odpovědi na vaše otázky. Možná budete muset použít historická data, demografické informace a firmografické charakteristiky.
• Analyzujte shromážděná data: analyzujte svá data, abyste získali užitečné informace, které vám pomohou vytvořit závěry ohledně vašich otázek (například popisná analýza). Můžete jít hlouběji tím, že zde položíte konkrétnější otázky a prozkoumáte data, abyste našli odpovědi.

Prediktivní marketingová analytika.

• Použijte statistiky k vytvoření hypotéz: Po dokončení seznamu otázek a vytvoření hypotéz použijte statistiky k vytvoření a testování závěrů, které jste vytvořili. Otestujte každou hypotézu a důvěřujte získaným datům.
• Vytvořte prediktivní model: po testování a následném testování nebo eliminaci každé hypotézy na základě vašich statistických dat můžete vytvořit prediktivní model. Opět budete statistiky používat k předpovídání budoucích událostí, výsledků nebo chování zákazníků. K dokončení tohoto kroku možná budete potřebovat inženýra nebo datového analytika.
• Nasaďte svůj nový model: Použijte svá data k získání užitečných informací a řiďte se budoucími marketingovými a prodejními strategiemi a kampaněmi.
• Sledujte svůj model v průběhu času: sledovat a monitorovat nové taktiky a kampaně, které nasazujete a o kterých podáváte zprávy jejich účinnost přesčas. V případě potřeby upravte a vytvořte nové modely. Mějte na paměti, že externí proměnné (jako jsou sezónní variace) mohou zkreslit vaše data, takže může být nutné čas od času upravit nebo vyměnit model, aby byl přesný.

Existují tři hlavní třídy prediktivních modelů. Prediktivní marketingová analytika.

• Clusterové modelování: tento prediktivní model vám může pomoci rozdělit zákazníky do různých skupin na základě několika proměnných. Clusterové modelování vám umožňuje cílit na konkrétní lidi nebo demografické skupiny na základě údajů o chování, minulých nákupů produktů nebo interakcí se značkou.
• Modelování sklonu: tento model vám může pomoci určit, s jakou pravděpodobností různí spotřebitelé podniknou akci nebo opustí vaši značku. Cenná data mohou zahrnovat sklon zákazníka nakupovat, konvertovat, zahazovat, zapojit se nebo opustit předplatné, stejně jako předpokládaná hodnota životnosti.
• Společné (nebo doporučené) filtrování: Pomocí dřívějšího chování zákazníků můžete vytvořit model pro identifikaci nových prodejních příležitostí. Pomocí tohoto modelu můžete svému publiku doporučit relevantní reklamy, produkty a služby. To je užitečné pro upselling a cross-selling současným zákazníkům.

10 praktických způsobů použití prediktivní analýzy v marketingu

Zde je deset konkrétních způsobů, jak používat prediktivní analýzu ke zlepšení marketingového úsilí a růstu vašeho podnikání.

1. Cílení a segmentace publika. Prediktivní marketingová analytika.

Pomocí behaviorálních a demografických informací můžete segmentovat své potenciální zákazníky a zákazníky a vytvářet nové kampaně přizpůsobené tomu, kde se vaše publikum na cestě kupujícího nachází. Vytváření konkrétních, cílených kampaní vám může pomoci efektivně posunout potenciální zákazníky prodejní cestou a dále zapojit stávající zákazníky.

 

 

Existují tři hlavní způsoby, jak pomocí prediktivní analýzy cílit a segmentovat publikum:

• Analýza afinity: tato metoda zahrnuje segmentaci zákazníků na základě společných atributů.
• Simulace reakce: Když se podíváte na to, jak zákazníci reagují na určité podněty, můžete předpovědět, jak je pravděpodobné, že budoucí zákazníci budou reagovat podobným způsobem.
• Analýza odtok : také nazývaná míra odchodu, analýza odchodu vám řekne, jaké procento zákazníků jste za dané období ztratili. Můžete také určit, o kolik potenciálních příjmů nebo příležitosti jste přišli ztrátou těchto zákazníků.

2. Distribuce cíleného obsahu

Zjištění, jaké typy obsahu nejlépe rezonují s vaším publikem (nebo různými segmenty publika) a jaké kanály používají nejčastěji, vám může pomoci při budoucích rozhodnutích o marketingu obsahu. Přizpůsobením svých strategií vytváření a distribuce obsahu můžete svým potenciálním zákazníkům poskytnout více přizpůsobené prostředí, abyste zvýšili pravděpodobnost, že projdou prodejní cestou a přemění je v zákazníky.

3. Předvídání chování zákazníků. Prediktivní marketingová analytika.

Kombinací dat z minulých kampaní s demografickými informacemi, které jste shromáždili o svých zákaznících, můžete vytvořit model, který může pomoci předvídat budoucí chování zákazníků. Vyhodnoťte zákazníky podle toho, jaká je pravděpodobnost, že nakoupí nebo provedou určitou akci, abyste věděli, kdy a jak je oslovit s marketingem.

4. Předpokládané skóre vedení.

Bez řádného procesu byste mohli ztrácet značný čas a zdroje pronásledováním lidí, kteří se ani nezajímají o to, co nabízíte. Vedení bodování vám může pomoci se tomu vyhnout tím, že kvalifikujete a upřednostňujete potenciální zákazníky na základě jejich zájmu, naléhavosti a oprávnění k nákupu.

Skóre potenciálních zákazníků zahrnuje přidělování hodnot (skóre) lidem na základě toho, kde se nacházejí na cestě kupujícího (nebo na prodejní cestě). Čím vyšší hodnocení vedoucímu dáte, tím kvalifikovanější bude. Data, která používáte ke generování skóre potenciálních zákazníků, mohou zahrnovat informace, které vám formálně zasílají, akce, které provedli, a jak interagují s vaší značkou v různých kanálech.

Získávání skóre pro různé typy vyhlídek zákazníci mohou pomoci vašim marketingovým oddělením a prodeje upřednostňovat ty správné a zaměřit se na ty, kteří se s největší pravděpodobností stanou budoucími zákazníky. Předpovídáním budoucích nákupních zvyklostí se váš tým může setkat s potenciálními zákazníky tam, kde jsou, a efektivně je navést do další fáze jejich cesty. Prediktivní marketingová analytika.

Vysoce výkonné potenciální zákazníky můžete poslat přímo svému prodejnímu týmu. Příspěvky s nízkým skóre nemusí vůbec dávat smysl. Ti s GPA mohou potřebovat postrčit správným směrem (například účastnit se strategický marketingová kampaň, která je stáhne dolů).

 

 

5. Předpovídání celoživotní hodnoty zákazníka

Pomocí stejných metod popsaných v části „Cílení a segmentace publika“ můžete také předvídat životnost hodnotu vašeho zákazníka (CLV). Pomocí historických dat můžete určit, kteří zákazníci jsou nejziskovější, které marketingové aktivity přinášejí nejvíce návratnost investic a které segmenty vašeho publika jsou nejvěrnější.

Znalost CLV vám řekne, jak cenný je zákazník pro vaši firmu v průběhu vztahu s vámi. Může vám také pomoci odhadnout, jak cenné budou v budoucnu. Můžete předvídat očekávanou délku vašeho vztahu a jaký příjem vám přinese. Poté pochopíte, kolik stojí získání nových klientů, a podle toho můžete plánovat své podnikání. marketingový rozpočet a očekávanou návratností investice.

6. Přilákání nových klientů. Prediktivní marketingová analytika.

Jakmile je vaše publikum segmentováno, můžete vytvářet modely identity pomocí zákaznických dat. Vaším cílem je identifikovat potenciální zákazníky, kteří jsou podobní vašim současným zákazníkům, abyste na ně mohli efektivně cílit a přeměnit je na potenciální zákazníky a klienty.

7. Určení nejvhodnějšího produktu nebo služby

Pomocí kombinace údajů o chování zákazníků, informací o potenciálních zákaznících a historických údajů o nákupech můžete lépe porozumět tomu, co od vás vaši současní zákazníci chtějí. Tyto informace pak můžete použít k předpovědi, co dalšího by mohli chtít nebo potřebovat v budoucnu. Vyvíjejte nové nápady na produkty a služby, které jsou hlubší a lépe v souladu s přáními a potřebami vaší zákaznické základny.

8. Upsell a cross-sell současným zákazníkům. Prediktivní marketingová analytika.

Údaje, které shromažďujete o nákupním chování vašich zákazníků, můžete také použít pro křížové nebo dodatečné Prodej zvýšit zisky. Identifikací vzorců chování můžete efektivněji prodávat své produkty současným zákazníkům.

Identifikace potenciálních potenciálních zákazníků – typy a zdroje

Řekněme například, že provozujete marketingovou firmu, která prodává software pro marketing obsahu a doplňkový nástroj sociální sítě. Zjistili jste, že 40 % vašich zákazníků, kteří začnou přihlášením k odběru vašeho programu obsahového marketingu, se přidá sociální nástroj sítí za šest až dvanáct měsíců. Rozhodnete se vytvořit konkrétní marketingovou kampaň zacílenou na stávající klienty obsahového marketingu po dobu šesti měsíců, abyste zvýšili svůj prodej až o 60 %.

9. Snížení odchodu zákazníků.

Míra odchodu je rychlost, při které s vámi zákazníci přestanou obchodovat. To je obvykle vyjádřeno jako procento předplatitelů. Pokud například provozujete marketingovou firmu a zapisujete klienty prostřednictvím ročních smluv, lze to definovat jako procento opakujících se klientů, které ztratíte za určité časové období. Prediktivní marketingová analytika.

Cílem je dosáhnout vyššího tempa růstu, než je míra churn. Pomocí prediktivní analýzy můžete rozpoznat varovné signály, které se objeví ještě předtím, než ztratíte zákazníka. Pokud existuje trend, můžete identifikovat, kde a kdy se vaše podnikání nedaří. Rozpoznání potenciálních problémů vám může pomoci proaktivně řešit problémy vašich zákazníků dříve, než o ně přijdete.

10. Optimalizujte budoucí marketingové kampaně. Prediktivní marketingová analytika.

Čím více informací máte, tím lépe můžete plánovat a realizovat své marketingové kampaně. Lepší cílení a zasílání zpráv vám mohou pomoci vytvořit robustnější a autentické kampaně, které osloví potenciální zákazníky a zákazníky. To by mělo v konečném důsledku vést k úspěšnějším výsledkům.

Prediktivní analytika nejenom snižuje riziko tím, že z vašeho procesu odstraňuje spoustu dohadů, ale může také vést k rychlejšímu růstu a lepší návratnosti investic vaší organizace. Použití těchto taktik nemusí zaručit úspěch, ale mohou zvýšit vaše šance na úspěch tím, že budou informovat o vašich budoucích postupech a rozhodnutích.

Vytvořte správný obsah pro současné i budoucí klienty

Používání prediktivní analýzy vám zatím jen pomůže. Potřebujete také kvalitní obsahový marketing, který zaujme spotřebitele v každé fázi cesty kupujícího. Zásadní je poskytnout svým potenciálním zákazníkům správný obsah na správném místě ve správný čas úspěšně realizovat vaši digitální marketingovou strategii.

 

Tiskárna АЗБУКА 

Myšlenkové vedení je synonymem pozornosti