Forudsigende marketinganalyse

Predictive marketing analytics er metoden og processen med at bruge data, statistiske modeller og algoritmer til at forudsige fremtidige tendenser og resultater inden for markedsføring. Det har til formål at give virksomheder den information, de har brug for til at træffe strategiske beslutninger og optimere marketingkampagner. Her er nogle nøgleaspekter af prædiktiv marketinganalyse:

1. Dataindsamling og behandling:

   • Den indledende fase omfatter indsamling af forskellige datarelateret til marketingkampagner, forbrugeradfærd, konkurrenter, det økonomiske miljø og andre faktorer, der påvirker virksomheden.

2. Forudsigende marketinganalyse. Dataanalyse og forskning:

   • Prediktiv analyse bruger statistisk analyse og maskinlæringsteknikker til at behandle og fortolke data. Dette inkluderer at identificere mønstre, sammenhænge og tendenser.

3. Opbygning af prognosemodeller:

   • Baseret på dataanalyse skaber prædiktive modeller. Det kan være tidsserier, regressionsmodeller, maskinlæringsmodeller, neurale netværk og andre prognosemetoder.

4. Forudsigende marketinganalyse. Forudsigelse af resultaterne af marketingkampagner:

   • Forudsigelsesmodeller kan bruges til at forudsige resultaterne af nuværende og fremtidige marketingkampagner, herunder måling af annonceringseffektivitet, konvertering, publikumsengagement og andre målinger.

5. Marketingbudgetoptimering:

   • Prognoser hjælper virksomheder med at optimere marketingudgifter ved at identificere de bedste kanaler og strategier til at nå deres mål til den laveste pris.

6. Forudsigende marketinganalyse. Analyse af klientadfærd:

   • Forudsigelse af kundeadfærd giver dig mulighed for mere præcist at tilpasse markedsføring strategiunder hensyntagen til kundernes individuelle behov og præferencer.

7. Tilpasning til markedsændringer:

   • Prognoser hjælper virksomheder med hurtigt at reagere på ændringer i markedsmiljøet ved at tilpasse deres marketingstrategier til nye forhold.

8. Risikovurdering:

   • Forecasting involverer også vurdering af mulige risici og usikkerheder, hvilket giver en virksomhed mulighed for at træffe mere informerede beslutninger.

Forudsigende marketinganalyse bliver stadig vigtigere på dynamiske markeder, og hjælper virksomheder med at være mere fleksible og effektive i deres marketingindsats.

Hvis du fejler, kan kunderne gå videre til andre virksomheder.

 

 

At skabe til din målgruppe bedst mulige køberrejse, skal du først kende dem godt og forstå deres adfærd og handlinger ved forskellige berøringspunkter.

Først da kan du skabe en virkelig personlig, problemfri oplevelse, der med succes flytter dine kundeemner gennem salgstragten. Hvis du mestrer denne færdighed, vil du løbende forbedre din digitale marketingindsats og opbygge brandloyalitet online.

Former i design.

En effektiv måde at skabe en unik oplevelse for dine kunder på er ved at bruge prædiktiv analyse. Brug af kritiske forbrugerdata kan hjælpe dig med at forudsige fremtidig kundeadfærd. Ved at inkorporere nøgleresultater, der giver dig en dybere forståelse af forbrugertrends, i dine marketingstrategier, kan det skubbe dig foran konkurrenterne i din branche.

Den prædiktive analyse-industri vokser med en hastighed på 23,2% om året, hvilket betyder, at virksomheder hurtigt fanger denne tendens. Hvis du ikke begynder at inkorporere disse strategier i din markedsføring, kommer du hurtigt bagud i forhold til dine konkurrenter.

 

 

Forudsigende marketinganalyse

Når du kender dine nuværende og potentielle kunder godt, skal du engagere dem igen og igen, ikke kun ved at få dem, hvor de er, men ved at tage dem derhen, hvor de vil hen.

• I dag konkurrerer 90 % af virksomhederne primært om kvaliteten af ​​kundeservice.
• Forudsigende analyse kan hjælpe dig med at komme i kontakt med kunderne på et dybere plan, så du kan skille dig ud fra mængden og være på forkant med konkurrenterne.
• Forudsigende analyse involverer brug af data til at forudsige fremtidig brugeradfærd, begivenheder og resultater.
• Du kan danne nøjagtige prognoser ved at studere historiske og aktuelle data og statistikker.
• Reducer risikoen ved at fjerne en masse gætværk fra dine processer og strategier. Mere præcise prognoser kan føre til færre fejl, hurtigere vækst og forbedret investeringsafkast til din virksomhed.

Hvad er prædiktiv marketinganalyse?

Forudsigende marketinganalyse bruger data til at lave forudsigelser om brugeradfærd og fremtidige begivenheder og resultater. For at komme med forudsigelser om dine kunder og marketingresultater, udvinder forudsigende analyser data og bruger en kombination af statistik, forudsigelig modellering, kunstig intelligens (AI) og maskinlæring. Du kan lave nøjagtige forudsigelser eller bestemme, hvor sandsynligt, at noget vil ske i fremtiden ved at studere nuværende og historiske mønstre i dataene.

Tre hovedtyper forretningsanalytikere:

• Beskrivende analyse: For at forudsige fremtidige begivenheder kan du starte med beskrivende analyser – historiske data og ydeevne – for at bestemme, hvad der allerede er sket.
• Forudsigende analyse. Se derefter på prædiktiv analyse for at afgøre, hvad der kan ske i fremtiden. Dette indebærer at se på tidligere data og bruge algoritmer til at forudsige fremtidige begivenheder.
• Præskriptiv analyse: endelig kan du beslutte, hvad du skal gøre, baseret på hvad du allerede har gjort, eller hvad der allerede er sket. Bestem den bedste fremgangsmåde ved at tænke over, hvad der er mest sandsynligt, der vil ske.

Hvordan fungerer den prædiktive analyseproces?

Effektiv brug af prædiktiv analyse involverer en proces i flere trin. Følgende diagram vil give dig et overblik over, hvad der går ind i denne proces (som kan kræve en ingeniør eller dataanalytiker at gennemføre).

• Start med de rigtige spørgsmål: bestemme, hvilke spørgsmål du vil besvare, eller hvilket resultat du håber at opnå. Klare spørgsmål vil hjælpe dig med at tegne den rigtige vej til at få de svar, du leder efter. Et eksempel kan være: "Hvilke Marketing Qualified Leads (MQL'er) er mest tilbøjelige til at foretage et køb i denne måned?"
• Indsaml de rigtige data: Udvikl en plan for indsamling og organisering af data, der vil give dig svar på dine spørgsmål. Du skal muligvis bruge historiske data, demografiske oplysninger og firmografiske karakteristika.
• Analyser de indsamlede data: analysere dine data for at få nyttig information, der vil hjælpe dig med at danne konklusioner om dine spørgsmål (f.eks. beskrivende analyser). Du kan gå dybere ved at stille mere specifikke spørgsmål her og grave i dataene for at finde svar.

Forudsigende marketinganalyse.

• Brug statistik til at danne hypoteser: Efter at have udfyldt listen med spørgsmål og lavet hypoteser, skal du bruge statistik til at skabe og teste de konklusioner, du har udviklet. Test hver hypotese og stol på de opnåede data.
• Opret en forudsigelsesmodel: efter at have testet og derefter testet eller elimineret hver hypotese baseret på dine statistiske data, kan du oprette en prædiktiv model. Igen vil du bruge statistik til at forudsige fremtidige begivenheder, resultater eller kundeadfærd. Du skal muligvis have en ingeniør eller dataanalytiker for at fuldføre dette trin.
• Implementer din nye model: Brug dine data til at få brugbar indsigt og guide fremtidige marketing- og salgsstrategier og kampagner.
• Spor din model over tid: spore og overvåge nye taktikker og kampagner, du implementerer og rapporterer om deres effektivitet over tid. Juster om nødvendigt og opret nye modeller. Husk, at eksterne variabler (såsom sæsonvariationer) kan skævvride dine data, så du skal muligvis justere eller udskifte din model fra tid til anden for at holde den nøjagtig.

Der er tre hovedklasser af prædiktive modeller. Forudsigende marketinganalyse.

• Klyngemodellering: denne prædiktive model kan hjælpe dig med at segmentere kunder i forskellige grupper baseret på flere variabler. Klyngemodellering giver dig mulighed for at målrette mod specifikke personer eller demografi baseret på adfærdsdata, tidligere produktkøb eller brandinteraktioner.
• Tilbøjelighedsmodellering: denne model kan hjælpe dig med at bestemme, hvor sandsynligt det er, at forskellige forbrugere vil handle eller forlade dit brand. Værdifulde data kan omfatte en kundes tilbøjelighed til at købe, konvertere, churn, engagere eller forlade abonnementer, samt forventet levetidsværdi.
• Samarbejdende (eller anbefalet) filtrering: Ved at bruge tidligere kundeadfærd kan du udvikle en model til at identificere nye salgsmuligheder. Brug denne model til at anbefale relevante annoncer, produkter og tjenester til dit publikum. Dette er nyttigt til mersalg og krydssalg til nuværende kunder.

10 praktiske måder at bruge prædiktiv analyse i markedsføring

Her er ti specifikke måder at bruge prædiktiv analyse til at forbedre din marketingindsats og vækste din virksomhed.

1. Målretning og segmentering af dit publikum. Forudsigende marketinganalyse.

Ved hjælp af adfærdsmæssige og demografiske oplysninger kan du segmentere dine kundeemner og kunder for at skabe nye kampagner, der er skræddersyet til, hvor dit publikum er på køberens rejse. Oprettelse af specifikke, målrettede kampagner kan hjælpe dig med effektivt at flytte kundeemner gennem salgstragten og yderligere engagere nuværende kunder.

 

 

Der er tre hovedmåder til at bruge prædiktiv analyse til at målrette og segmentere din målgruppe:

• Affinitetsanalyse: denne metode involverer segmentering af kunder baseret på fælles attributter.
• Simulering af reaktion: Ved at se på, hvordan kunder reagerer på bestemte stimuli, kan du forudsige, hvor sandsynligt det er, at fremtidige kunder vil reagere på en lignende måde.
• Analyse udstrømning : også kaldet churn rate, churn analyse vil fortælle dig, hvor mange procent af kunder du har mistet i løbet af en given periode. Du kan også bestemme, hvor meget potentiel omsætning eller mulighed, du har mistet ved at miste disse kunder.

2. Distribution af målrettet indhold

At lære, hvilke typer indhold der passer bedst til dit publikum (eller forskellige målgruppesegmenter), og hvilke kanaler de bruger oftest, kan hjælpe med at informere fremtidige beslutninger om indholdsmarkedsføring. Ved at tilpasse dine strategier til oprettelse og distribution af indhold kan du give dine kundeemner en mere personlig oplevelse for at øge sandsynligheden for, at de bevæger sig gennem salgstragten og konverterer dem til kunder.

3. Forecasting af kundeadfærd. Forudsigende marketinganalyse.

Ved at kombinere data fra tidligere kampagner med de demografiske oplysninger, du har indsamlet om dine kunder, kan du bygge en model, der kan hjælpe med at forudsige fremtidig kundeadfærd. Score kunder baseret på, hvor sandsynligt det er, at de foretager et køb eller foretager en bestemt handling, så du ved, hvornår og hvordan du skal kontakte dem med markedsføring.

4. Forventet leadscore.

Uden en ordentlig proces kan du spilde betydelig tid og ressourcer på at jagte folk, der ikke engang er interesserede i det, du har at tilbyde. Føringsscoring kan hjælpe dig med at undgå dette ved at kvalificere og prioritere kundeemner baseret på deres interesse, hastende karakter og autoritet til at købe.

Leadscoring involverer at tildele værdier (scores) til personer baseret på, hvor de er på køberens rejse (eller salgstragt). Jo højere vurdering du giver til en leder, jo mere kvalificeret vil han være. De data, du bruger til at generere leadscores, kan omfatte de oplysninger, de formelt sender dig, de handlinger, de har foretaget, og hvordan de interagerer med dit brand på tværs af forskellige kanaler.

At opnå score for forskellige typer kundeemner kunder kan hjælpe dine marketingafdelinger og salg for at prioritere de rigtige, med fokus på dem, der har størst sandsynlighed for at blive fremtidige kunder. Ved at forudse fremtidige købsvaner kan dit team møde potentielle kunder, hvor de er, og effektivt guide dem til næste fase af deres rejse. Forudsigende marketinganalyse.

Du kan sende højtydende leads direkte til dit salgsteam. Indgange med lav score giver måske slet ikke mening. Dem med en GPA kan have brug for et skub i den rigtige retning (såsom at deltage i strategisk marketingkampagne, der vil tage dem ned i tragten).

 

 

5. Forudsigelse af kundens levetidsværdi

Ved at bruge de samme metoder, der er beskrevet i afsnittet "Målretning og segmentering af din målgruppe", kan du også forudsige levetiden din kundes værdi (CLV). Ved hjælp af historiske data kan du bestemme, hvilke kunder der er de mest profitable, hvilke marketingaktiviteter bringer mest investeringsafkast og hvilke dele af dit publikum der er mest loyale.

At kende din CLV vil fortælle dig, hvor værdifuld en kunde er for din virksomhed i løbet af deres forhold til dig. Det kan også hjælpe dig med at vurdere, hvor værdifulde de vil være i fremtiden. Du kan forudsige den forventede længde af dit forhold, og hvor meget indkomst det vil generere. Du vil derefter forstå, hvor meget det koster at skaffe nye kunder, og du kan planlægge din forretning derefter. markedsføringsbudget og forventet investeringsafkast.

6. Tiltrækning af nye kunder. Forudsigende marketinganalyse.

Når dit publikum er segmenteret, kan du oprette identitetsmodeller ved hjælp af kundedata. Dit mål her er at identificere kundeemner, der ligner dine nuværende kunder, så du effektivt kan målrette dem og konvertere dem til kundeemner og kunder.

7. Bestemmelse af det bedst egnede produkt eller service

Ved at bruge en kombination af kundeadfærdsdata, kundeemneoplysninger og historiske købsdata kan du bedre forstå, hvad dine nuværende kunder ønsker af dig. Du kan derefter bruge disse oplysninger til at forudsige, hvad de ellers kunne ønske sig eller få brug for i fremtiden. Udvikl nye produkt- og serviceideer, der er dybere og bedre tilpasset din kundebases ønsker og behov.

8. Mersalg og krydssalg til nuværende kunder. Forudsigende marketinganalyse.

Du kan også bruge de data du indsamler om dine kunders købsadfærd til kryds- eller yderligere Salg at øge overskuddet. Ved at identificere adfærdsmønstre kan du markedsføre dine produkter mere effektivt til nuværende kunder.

Identifikation af potentielle salgsemner - typer og kilder

Lad os f.eks. sige, at du driver et marketingfirma, der sælger software til indholdsmarkedsføring og et tilføjelsesværktøj til sociale netværk. Du fandt ud af, at 40 % af dine kunder, der starter med at abonnere på dit indholdsmarkedsføringsprogram, tilføjer socialt værktøj netværk om seks til tolv måneder. Du beslutter dig for at oprette en specifik marketingkampagne rettet mod nuværende content marketing-kunder over en periode på seks måneder for at øge dit mersalg med op til 60 %.

9. Reduktion af kundeafgang.

Churn rate er den hastighed, hvormed kunder stopper med at handle med dig. Dette udtrykkes normalt som en procentdel af abonnenter. For eksempel, hvis du driver et marketingfirma og tilmelder kunder gennem årlige kontrakter, kan dette defineres som procentdelen af ​​gentagne kunder, du mister over en vis periode. Forudsigende marketinganalyse.

Målet er at have en højere vækstrate end churn rate. Ved hjælp af prædiktiv analyse kan du få øje på advarselstegn, der opstår, før du overhovedet mister en kunde. Hvis der er en tendens, kan du identificere, hvor og hvornår din virksomhed går galt. At erkende potentielle problemer kan hjælpe dig med proaktivt at løse dine kunders problemer, før du mister dem.

10. Optimer fremtidige marketingkampagner. Forudsigende marketinganalyse.

Jo mere information du har, jo bedre kan du planlægge og implementere dine marketingkampagner. Bedre målretning og meddelelser kan hjælpe dig med at skabe mere robuste og autentiske kampagner, der forbinder kundeemner og kunder. Dette skulle i sidste ende føre til mere vellykkede resultater.

Forudsigende analyse reducerer ikke kun risikoen ved at tage en masse af gætværket ud af din proces, men det kan også føre til hurtigere vækst og forbedret ROI for din organisation. Brug af disse taktikker garanterer måske ikke succes, men de kan øge dine chancer for succes ved at informere om dine fremtidige praksisser og beslutninger.

Skab det rigtige indhold til nuværende og fremtidige kunder

Brug af prædiktiv analyse vil kun hjælpe dig indtil videre. Du har også brug for kvalitetsindholdsmarkedsføring for at engagere forbrugerne på alle stadier af køberens rejse. Det er vigtigt at give dine leads det rigtige indhold på det rigtige sted på det rigtige tidspunkt vellykket eksekvering af din digitale marketingstrategi.

 

trykkeri АЗБУКА 

Tankeledelse er synonymt med opmærksomhed