Προγνωστικά Marketing Analytics

Η προγνωστική ανάλυση μάρκετινγκ είναι η μεθοδολογία και η διαδικασία χρήσης δεδομένων, στατιστικών μοντέλων και αλγορίθμων για την πρόβλεψη μελλοντικών τάσεων και αποτελεσμάτων στο μάρκετινγκ. Στόχος του είναι να παρέχει στις επιχειρήσεις τις πληροφορίες που χρειάζονται για να λάβουν στρατηγικές αποφάσεις και να βελτιστοποιήσουν τις καμπάνιες μάρκετινγκ. Ακολουθούν ορισμένες βασικές πτυχές των αναλυτικών αναλύσεων προγνωστικού μάρκετινγκ:

1. Συλλογή και επεξεργασία δεδομένων:

   • Το αρχικό στάδιο περιλαμβάνει συλλογή διαφόρων δεδομένωνπου σχετίζονται με εκστρατείες μάρκετινγκ, τη συμπεριφορά των καταναλωτών, τους ανταγωνιστές, το οικονομικό περιβάλλον και άλλους παράγοντες που επηρεάζουν την επιχείρηση.

2. Προγνωστικά Marketing Analytics. Ανάλυση και έρευνα δεδομένων:

   • Η προγνωστική ανάλυση χρησιμοποιεί στατιστική ανάλυση και τεχνικές μηχανικής μάθησης για την επεξεργασία και την ερμηνεία δεδομένων. Αυτό περιλαμβάνει τον εντοπισμό προτύπων, συσχετισμών και τάσεων.

3. Δομή μοντέλων πρόβλεψης:

   • Με βάση Η ανάλυση δεδομένων δημιουργεί προγνωστικά μοντέλα. Αυτά μπορεί να είναι χρονοσειρές, μοντέλα παλινδρόμησης, μοντέλα μηχανικής μάθησης, νευρωνικά δίκτυα και άλλες μέθοδοι πρόβλεψης.

4. Προγνωστικά Marketing Analytics. Πρόβλεψη των αποτελεσμάτων των εκστρατειών μάρκετινγκ:

   • Τα προγνωστικά μοντέλα μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την πρόβλεψη των αποτελεσμάτων των τρεχουσών και μελλοντικών εκστρατειών μάρκετινγκ, συμπεριλαμβανομένης της μέτρησης της αποτελεσματικότητας της διαφήμισης, της μετατροπής, της αφοσίωσης του κοινού και άλλων μετρήσεων.

5. Βελτιστοποίηση προϋπολογισμού μάρκετινγκ:

   • Οι προβλέψεις βοηθούν τις επιχειρήσεις να βελτιστοποιήσουν τις δαπάνες μάρκετινγκ εντοπίζοντας τα καλύτερα κανάλια και στρατηγικές για να επιτύχουν τους στόχους τους με το χαμηλότερο κόστος.

6. Προγνωστικά Marketing Analytics. Ανάλυση συμπεριφοράς πελάτη:

   • Η πρόβλεψη της συμπεριφοράς των πελατών σάς επιτρέπει να προσαρμόσετε με μεγαλύτερη ακρίβεια το μάρκετινγκ στρατηγική, λαμβάνοντας υπόψη τις ατομικές ανάγκες και προτιμήσεις των πελατών.

7. Προσαρμογή στις αλλαγές της αγοράς:

   • Οι προβλέψεις βοηθούν τις εταιρείες να ανταποκρίνονται γρήγορα στις αλλαγές στο περιβάλλον της αγοράς, προσαρμόζοντας τις στρατηγικές μάρκετινγκ στις νέες συνθήκες.

8. Εκτίμηση κινδύνου:

   • Η πρόβλεψη περιλαμβάνει επίσης την αξιολόγηση πιθανών κινδύνων και αβεβαιοτήτων, γεγονός που επιτρέπει σε μια επιχείρηση να λάβει πιο ενημερωμένες αποφάσεις.

Οι αναλύσεις προγνωστικού μάρκετινγκ γίνονται όλο και πιο σημαντικές σε δυναμικές αγορές, βοηθώντας τις εταιρείες να είναι πιο ευέλικτες και αποτελεσματικές στις προσπάθειές τους μάρκετινγκ.

Εάν αποτύχετε, οι πελάτες μπορούν να προχωρήσουν σε άλλες επιχειρήσεις.

 

 

Για να δημιουργήσετε για εσάς στοχευμένο κοινό Το καλύτερο δυνατό ταξίδι αγοραστή, πρέπει πρώτα να τους γνωρίσετε καλά και να κατανοήσετε τη συμπεριφορά και τις ενέργειές τους σε διάφορα σημεία επαφής.

Μόνο τότε μπορείτε να δημιουργήσετε μια πραγματικά εξατομικευμένη, απρόσκοπτη εμπειρία που μετακινεί με επιτυχία τους υποψήφιους πελάτες σας μέσω της διοχέτευσης πωλήσεων. Εάν κατακτήσετε αυτή τη δεξιότητα, θα βελτιώνετε συνεχώς τις προσπάθειές σας για το ψηφιακό μάρκετινγκ και θα χτίζετε την αφοσίωση στην επωνυμία στο διαδίκτυο.

Φόρμες στο σχέδιο.

Ένας αποτελεσματικός τρόπος για να δημιουργήσετε μια μοναδική εμπειρία για τους πελάτες σας είναι η χρήση προγνωστικών αναλυτικών στοιχείων. Χρήση κρίσιμων Τα δεδομένα καταναλωτή μπορούν να σας βοηθήσουν να προβλέψετε τη μελλοντική συμπεριφορά των πελατών. Η ενσωμάτωση βασικών ευρημάτων που σας δίνουν μια βαθύτερη κατανόηση των τάσεων των καταναλωτών στις στρατηγικές σας μάρκετινγκ μπορεί να σας ωθήσει μπροστά από τον ανταγωνισμό στον κλάδο σας.

Ο κλάδος των προγνωστικών αναλυτικών στοιχείων αναπτύσσεται με ρυθμό 23,2% ετησίως, πράγμα που σημαίνει ότι οι εταιρείες πιάνουν αυτήν την τάση γρήγορα. Εάν δεν αρχίσετε να ενσωματώνετε αυτές τις στρατηγικές στο μάρκετινγκ σας, θα μείνετε γρήγορα πίσω από τους ανταγωνιστές σας.

 

 

Προγνωστικά Marketing Analytics

Μόλις γνωρίσετε καλά τους τρέχοντες και τους πιθανούς πελάτες σας, προσελκύστε τους ξανά και ξανά, όχι μόνο πηγαίνοντάς τους εκεί που βρίσκονται, αλλά μεταφέροντάς τους εκεί που θέλουν να πάνε στη συνέχεια.

• Σήμερα, το 90% των επιχειρήσεων ανταγωνίζονται κυρίως για ποιότητα εξυπηρέτησης πελατών.
• Τα προγνωστικά αναλυτικά στοιχεία μπορούν να σας βοηθήσουν να συνδεθείτε με τους πελάτες σε βαθύτερο επίπεδο, ώστε να ξεχωρίζετε από το πλήθος και να είστε μπροστά από τον ανταγωνισμό.
• Η προγνωστική ανάλυση περιλαμβάνει τη χρήση δεδομένων για την πρόβλεψη της μελλοντικής συμπεριφοράς, συμβάντων και αποτελεσμάτων των χρηστών.
• Μπορείτε να σχηματίσετε ακριβείς προβλέψεις μελετώντας ιστορικά και τρέχοντα δεδομένα και στατιστικά στοιχεία.
• Μειώστε τον κίνδυνο αφαιρώντας πολλές εικασίες από τις διαδικασίες και τις στρατηγικές σας. Οι ακριβέστερες προβλέψεις μπορούν να οδηγήσουν σε λιγότερα σφάλματα, ταχύτερη ανάπτυξη και βελτίωση απόδοση των επενδύσεων στην επιχείρησή σας.

Τι είναι το predictive marketing analytics;

Τα αναλυτικά προγνωστικά μάρκετινγκ χρησιμοποιούν δεδομένα για να κάνουν προβλέψεις σχετικά με τη συμπεριφορά των χρηστών και μελλοντικά γεγονότα και αποτελέσματα. Για να κάνετε προβλέψεις σχετικά με τους πελάτες σας και τα αποτελέσματα μάρκετινγκ, η προγνωστική ανάλυση εξορύσσει δεδομένα και χρησιμοποιεί έναν συνδυασμό στατιστικών στοιχείων, προγνωστικής μοντελοποίησης, τεχνητής νοημοσύνης (AI) και μηχανικής μάθησης. Μπορείτε να κάνετε ακριβείς προβλέψεις ή να προσδιορίσετε πόσο πιθανό είναι να συμβεί κάτι στο μέλλον μελετώντας τρέχοντα και ιστορικά μοτίβα στα δεδομένα.

Τρεις κύριοι τύποι επιχειρηματικοί αναλυτές:

• Περιγραφικό Analytics: Για να προβλέψετε μελλοντικά γεγονότα, μπορείτε να ξεκινήσετε με περιγραφικά αναλυτικά στοιχεία—ιστορικά δεδομένα και απόδοση—για να προσδιορίσετε τι έχει ήδη συμβεί.
• Προγνωστική ανάλυση. Στη συνέχεια, κοιτάξτε τα προγνωστικά αναλυτικά στοιχεία για να προσδιορίσετε τι μπορεί να συμβεί στο μέλλον. Αυτό περιλαμβάνει την εξέταση προηγούμενων δεδομένων και τη χρήση αλγορίθμων για την πρόβλεψη μελλοντικών γεγονότων.
• Prescriptive Analytics: τέλος, μπορείτε να αποφασίσετε τι θα κάνετε στη συνέχεια με βάση αυτά που έχετε ήδη κάνει ή όσα έχουν ήδη συμβεί. Καθορίστε την καλύτερη πορεία δράσης σκεπτόμενοι τι είναι πιο πιθανό να συμβεί.

Πώς λειτουργεί η διαδικασία προγνωστικής ανάλυσης;

Η αποτελεσματική χρήση των προγνωστικών αναλυτικών στοιχείων περιλαμβάνει μια διαδικασία πολλαπλών βημάτων. Το παρακάτω διάγραμμα θα σας δώσει μια επισκόπηση του τι συμβαίνει σε αυτήν τη διαδικασία (η οποία μπορεί να απαιτεί μηχανικό ή αναλυτή δεδομένων για να ολοκληρωθεί).

• Ξεκινήστε με τις σωστές ερωτήσεις: καθορίστε ποιες ερωτήσεις θέλετε να απαντήσετε ή ποιο αποτέλεσμα ελπίζετε να επιτύχετε. Οι σαφείς ερωτήσεις θα σας βοηθήσουν να χαράξετε τη σωστή διαδρομή για να λάβετε τις απαντήσεις που αναζητάτε. Ένα παράδειγμα μπορεί να είναι το εξής: «Ποιοι υποψήφιοι πελάτες μάρκετινγκ (MQL) είναι πιο πιθανό να κάνουν μια αγορά αυτόν τον μήνα;»
• Συλλέξτε τα σωστά δεδομένα: Αναπτύξτε ένα σχέδιο για τη συλλογή και την οργάνωση δεδομένων που θα σας δώσει απαντήσεις στις ερωτήσεις σας. Ίσως χρειαστεί να χρησιμοποιήσετε δεδομένα ιστορικού, δημογραφικές πληροφορίες και υλικολογικά χαρακτηριστικά.
• Αναλύστε τα δεδομένα που συλλέχθηκαν: αναλύστε τα δεδομένα σας για να λάβετε χρήσιμες πληροφορίες που θα σας βοηθήσουν να βγάλετε συμπεράσματα σχετικά με τις ερωτήσεις σας (για παράδειγμα, περιγραφικά αναλυτικά στοιχεία). Μπορείτε να εμβαθύνετε κάνοντας πιο συγκεκριμένες ερωτήσεις εδώ και σκαλίζοντας τα δεδομένα για να βρείτε απαντήσεις.

Αναλύσεις πρόβλεψης μάρκετινγκ.

• Χρησιμοποιήστε στατιστικά στοιχεία για να σχηματίσετε υποθέσεις: Αφού συμπληρώσετε τη λίστα των ερωτήσεων και δημιουργήσετε υποθέσεις, χρησιμοποιώντας στατιστικά στοιχεία για να δημιουργήσετε και να ελέγξετε τα συμπεράσματα που έχετε αναπτύξει. Ελέγξτε κάθε υπόθεση και εμπιστευτείτε τα δεδομένα που αποκτήθηκαν.
• Δημιουργήστε ένα μοντέλο πρόβλεψης: μετά τη δοκιμή και στη συνέχεια τον έλεγχο ή την εξάλειψη κάθε υπόθεσης με βάση τα στατιστικά σας δεδομένα, μπορείτε να δημιουργήσετε ένα μοντέλο πρόβλεψης. Και πάλι, θα χρησιμοποιήσετε στατιστικά στοιχεία για να προβλέψετε μελλοντικά γεγονότα, αποτελέσματα ή συμπεριφορά πελατών. Μπορεί να χρειαστείτε έναν μηχανικό ή έναν αναλυτή δεδομένων για να ολοκληρώσετε αυτό το βήμα.
• Αναπτύξτε το νέο σας μοντέλο: Χρησιμοποιήστε τα δεδομένα σας για να αποκτήσετε χρήσιμες πληροφορίες και να καθοδηγήσετε μελλοντικές στρατηγικές και καμπάνιες μάρκετινγκ και πωλήσεων.
• Παρακολουθήστε το μοντέλο σας με την πάροδο του χρόνου: παρακολουθείτε και παρακολουθείτε νέες τακτικές και καμπάνιες που αναπτύσσετε και για τις οποίες αναφέρετε την αποτελεσματικότητά τους στο περασμα του χρονου. Εάν είναι απαραίτητο, προσαρμόστε και δημιουργήστε νέα μοντέλα. Λάβετε υπόψη ότι οι εξωτερικές μεταβλητές (όπως οι εποχιακές παραλλαγές) μπορούν να παραμορφώσουν τα δεδομένα σας, επομένως μπορεί να χρειαστεί να προσαρμόζετε ή να αντικαθιστάτε το μοντέλο σας από καιρό σε καιρό για να το διατηρείτε ακριβές.

Υπάρχουν τρεις κύριες κατηγορίες προγνωστικών μοντέλων. Αναλύσεις πρόβλεψης μάρκετινγκ.

• Μοντελοποίηση συμπλέγματος: αυτό το μοντέλο πρόβλεψης μπορεί να σας βοηθήσει να τμηματοποιήσετε τους πελάτες σε διαφορετικές ομάδες με βάση πολλές μεταβλητές. Η μοντελοποίηση συμπλέγματος σάς επιτρέπει να στοχεύσετε συγκεκριμένα άτομα ή δημογραφικά στοιχεία με βάση δεδομένα συμπεριφοράς, παλαιότερες αγορές προϊόντων ή αλληλεπιδράσεις επωνυμίας.
• Μοντελοποίηση τάσης: αυτό το μοντέλο μπορεί να σας βοηθήσει να προσδιορίσετε πόσο πιθανό είναι διαφορετικοί καταναλωτές να αναλάβουν δράση ή να εγκαταλείψουν την επωνυμία σας. Τα πολύτιμα δεδομένα μπορεί να περιλαμβάνουν την τάση ενός πελάτη να αγοράσει, να μετατρέψει, να ανατρέψει, να αφοσιωθεί ή να εγκαταλείψει συνδρομές, καθώς και την προβλεπόμενη αξία διάρκειας ζωής.
• Συνεργατικό (ή προτεινόμενο) φιλτράρισμα: Χρησιμοποιώντας την προηγούμενη συμπεριφορά των πελατών, μπορείτε να αναπτύξετε ένα μοντέλο για τον εντοπισμό νέων ευκαιριών πωλήσεων. Χρησιμοποιήστε αυτό το μοντέλο για να προτείνετε σχετικές διαφημίσεις, προϊόντα και υπηρεσίες στο κοινό σας. Αυτό είναι χρήσιμο για upselling και cross-selling σε τρέχοντες πελάτες.

10 πρακτικοί τρόποι χρήσης του Predictive Analytics στο μάρκετινγκ

Ακολουθούν δέκα συγκεκριμένοι τρόποι χρήσης προγνωστικών αναλυτικών στοιχείων για τη βελτίωση των προσπαθειών μάρκετινγκ και την ανάπτυξη της επιχείρησής σας.

1. Στόχευση και τμηματοποίηση του κοινού σας. Αναλύσεις πρόβλεψης μάρκετινγκ.

Χρησιμοποιώντας πληροφορίες συμπεριφοράς και δημογραφικά στοιχεία, μπορείτε να τμηματοποιήσετε τους υποψήφιους πελάτες και τους πελάτες σας για να δημιουργήσετε νέες καμπάνιες προσαρμοσμένες στο σημείο που βρίσκεται το κοινό σας στο ταξίδι του αγοραστή. Η δημιουργία συγκεκριμένων, στοχευμένων καμπανιών μπορεί να σας βοηθήσει να μετακινήσετε αποτελεσματικά τους υποψήφιους πελάτες μέσω της διοχέτευσης πωλήσεων και να προσελκύσετε περαιτέρω τους τρέχοντες πελάτες.

 

 

Υπάρχουν τρεις κύριοι τρόποι χρήσης προγνωστικών αναλυτικών στοιχείων για τη στόχευση και την τμηματοποίηση του κοινού σας:

• Ανάλυση συγγένειας: Αυτή η μέθοδος περιλαμβάνει τμηματοποίηση πελατών με βάση κοινά χαρακτηριστικά.
• Προσομοίωση αντίδρασης: Εξετάζοντας πώς αντιδρούν οι πελάτες σε συγκεκριμένα ερεθίσματα, μπορείτε να προβλέψετε πόσο πιθανό είναι οι μελλοντικοί πελάτες να ανταποκριθούν με παρόμοιο τρόπο.
• Ανάλυση εκροή : που ονομάζεται επίσης ρυθμός αποσύνθεσης, η ανάλυση ανατροπής θα σας πει ποιο ποσοστό πελατών έχετε χάσει σε μια δεδομένη περίοδο. Μπορείτε επίσης να προσδιορίσετε πόσα πιθανά έσοδα ή ευκαιρίες έχετε χάσει χάνοντας αυτούς τους πελάτες.

2. Διανομή στοχευμένου περιεχομένου

Το να μάθετε ποιοι τύποι περιεχομένου έχουν καλύτερη απήχηση στο κοινό σας (ή σε διαφορετικά τμήματα κοινού) και ποια κανάλια χρησιμοποιούν πιο συχνά, μπορεί να συμβάλει στην ενημέρωση μελλοντικών αποφάσεων μάρκετινγκ περιεχομένου. Προσαρμόζοντας τις στρατηγικές δημιουργίας και διανομής περιεχομένου, μπορείτε να παρέχετε μια πιο εξατομικευμένη εμπειρία στους υποψήφιους πελάτες σας, ώστε να αυξήσετε την πιθανότητα να περάσουν από τη διοχέτευση πωλήσεων και να τους μετατρέψουν σε πελάτες.

3. Πρόβλεψη συμπεριφοράς πελατών. Αναλύσεις πρόβλεψης μάρκετινγκ.

Συνδυάζοντας δεδομένα από προηγούμενες καμπάνιες με τις δημογραφικές πληροφορίες που έχετε συλλέξει για τους πελάτες σας, μπορείτε να δημιουργήσετε ένα μοντέλο που μπορεί να σας βοηθήσει να προβλέψετε τη μελλοντική συμπεριφορά των πελατών. Βαθμολογήστε τους πελάτες με βάση το πόσο πιθανό είναι να κάνουν μια αγορά ή να προβούν σε μια συγκεκριμένη ενέργεια, ώστε να γνωρίζετε πότε και πώς να τους προσεγγίσετε με το μάρκετινγκ.

4. Προβλεπόμενο σκορ.

Χωρίς μια σωστή διαδικασία, θα μπορούσατε να χάσετε σημαντικό χρόνο και πόρους κυνηγώντας ανθρώπους που δεν ενδιαφέρονται καν για αυτό που έχετε να προσφέρετε. Σκορ προβάδισμα μπορεί να σας βοηθήσει να το αποφύγετε, προσδιορίζοντας και ιεραρχώντας τους δυνητικούς πελάτες με βάση το ενδιαφέρον, τον επείγοντα χαρακτήρα και την εξουσία τους να αγοράσουν.

Η βαθμολογία δυνητικού πελάτη περιλαμβάνει την εκχώρηση τιμών (βαθμών) σε άτομα με βάση το πού βρίσκονται στο ταξίδι του αγοραστή (ή στη διοχέτευση πωλήσεων). Όσο υψηλότερη είναι η βαθμολογία που δίνετε σε έναν ηγέτη, τόσο πιο ικανός θα είναι. Τα δεδομένα που χρησιμοποιείτε για τη δημιουργία βαθμολογιών δυνητικού πελάτη μπορεί να περιλαμβάνουν τις πληροφορίες που σας στέλνουν επίσημα, τις ενέργειες που έκαναν και τον τρόπο αλληλεπίδρασης με την επωνυμία σας σε διαφορετικά κανάλια.

Λήψη βαθμολογιών για διαφορετικούς τύπους προοπτικών οι πελάτες μπορούν να βοηθήσουν τα τμήματα μάρκετινγκ και οι πωλήσεις να δίνουν προτεραιότητα στις σωστές, εστιάζοντας σε αυτούς που είναι πιο πιθανό να γίνουν μελλοντικοί πελάτες. Προβλέποντας μελλοντικές αγοραστικές συνήθειες, η ομάδα σας μπορεί να συναντήσει πιθανούς πελάτες όπου βρίσκονται και να τους καθοδηγήσει αποτελεσματικά στο επόμενο στάδιο του ταξιδιού τους. Αναλύσεις πρόβλεψης μάρκετινγκ.

Μπορείτε να στείλετε δυνητικούς πελάτες υψηλής απόδοσης απευθείας στην ομάδα πωλήσεών σας. Οι συμμετοχές με χαμηλή βαθμολογία μπορεί να μην έχουν καθόλου νόημα. Όσοι έχουν GPA μπορεί να χρειαστούν μια ώθηση προς τη σωστή κατεύθυνση (όπως η συμμετοχή σε στρατηγικό καμπάνια μάρκετινγκ που θα τους βγάλει από το χωνί).

 

 

5. Πρόβλεψη αξίας διάρκειας ζωής πελάτη

Χρησιμοποιώντας τις ίδιες μεθόδους που περιγράφονται στην ενότητα "Στόχευση και τμηματοποίηση του κοινού σας", μπορείτε επίσης να προβλέψετε τη διάρκεια ζωής την αξία του πελάτη σας (CLV). Χρησιμοποιώντας ιστορικά δεδομένα, μπορείτε να προσδιορίσετε ποιοι πελάτες είναι οι πιο κερδοφόροι, ποιες δραστηριότητες μάρκετινγκ αποφέρουν περισσότερο απόδοση των επενδύσεων και ποια τμήματα του κοινού σας είναι πιο πιστά.

Η γνώση του CLV σας θα σας πει πόσο πολύτιμος είναι ένας πελάτης για την επιχείρησή σας κατά τη διάρκεια της σχέσης του μαζί σας. Μπορεί επίσης να σας βοηθήσει να εκτιμήσετε πόσο πολύτιμα θα είναι στο μέλλον. Μπορείτε να προβλέψετε την αναμενόμενη διάρκεια της σχέσης σας και πόσο εισόδημα θα αποφέρει. Στη συνέχεια, θα καταλάβετε πόσο κοστίζει η απόκτηση νέων πελατών και μπορείτε να προγραμματίσετε την επιχείρησή σας ανάλογα. προϋπολογισμός μάρκετινγκ και την αναμενόμενη απόδοση της επένδυσης.

6. Προσέλκυση νέων πελατών. Αναλύσεις πρόβλεψης μάρκετινγκ.

Αφού τμηματοποιηθεί το κοινό σας, μπορείτε να δημιουργήσετε μοντέλα ταυτότητας χρησιμοποιώντας δεδομένα πελατών. Ο στόχος σας εδώ είναι να εντοπίσετε πιθανούς πελάτες που είναι παρόμοιοι με τους τρέχοντες πελάτες σας, ώστε να μπορείτε να τους στοχεύσετε αποτελεσματικά και να τους μετατρέψετε σε δυνητικούς πελάτες και πελάτες.

7. Καθορισμός του καταλληλότερου προϊόντος ή υπηρεσίας

Χρησιμοποιώντας έναν συνδυασμό δεδομένων συμπεριφοράς πελατών, πληροφοριών δυνητικού πελάτη και δεδομένων ιστορικού αγορών, μπορείτε να κατανοήσετε καλύτερα τι θέλουν οι τρέχοντες πελάτες σας από εσάς. Στη συνέχεια, μπορείτε να χρησιμοποιήσετε αυτές τις πληροφορίες για να προβλέψετε τι άλλο μπορεί να θέλουν ή να χρειάζονται στο μέλλον. Αναπτύξτε νέες ιδέες για προϊόντα και υπηρεσίες που είναι βαθύτερες και καλύτερα ευθυγραμμισμένες με τις επιθυμίες και τις ανάγκες της πελατειακής σας βάσης.

8. Upsell και cross-sell σε τρέχοντες πελάτες. Αναλύσεις πρόβλεψης μάρκετινγκ.

Μπορείτε επίσης να χρησιμοποιήσετε τα δεδομένα που συλλέγετε σχετικά με την αγοραστική συμπεριφορά των πελατών σας για διασταυρούμενη ή πρόσθετη Πωλήσεις να αυξήσει τα κέρδη. Εντοπίζοντας πρότυπα συμπεριφοράς, μπορείτε να προωθήσετε τα προϊόντα σας πιο αποτελεσματικά στους τρέχοντες πελάτες.

Προσδιορισμός πιθανών υποψήφιων πελατών πωλήσεων - Τύποι και πηγές

Για παράδειγμα, ας υποθέσουμε ότι διευθύνετε μια εταιρεία μάρκετινγκ που πουλά λογισμικό μάρκετινγκ περιεχομένου και ένα πρόσθετο εργαλείο για κοινωνικά δίκτυα. Διαπιστώσατε ότι το 40% των πελατών σας που ξεκινούν με την εγγραφή τους στο πρόγραμμα μάρκετινγκ περιεχομένου σας προσθέτουν κοινωνικό εργαλείο δίκτυα σε έξι έως δώδεκα μήνες. Αποφασίζετε να δημιουργήσετε μια συγκεκριμένη καμπάνια μάρκετινγκ που στοχεύει τους τρέχοντες πελάτες μάρκετινγκ περιεχομένου σε μια περίοδο έξι μηνών για να αυξήσετε τις πωλήσεις σας έως και 60%.

9. Μείωση της απόρριψης πελατών.

Το ποσοστό ανατροπής είναι το ποσοστό με το οποίο οι πελάτες σταματούν να συνεργάζονται μαζί σας. Αυτό συνήθως εκφράζεται ως ποσοστό των συνδρομητών. Για παράδειγμα, εάν διευθύνετε μια εταιρεία μάρκετινγκ και εγγράφετε πελάτες μέσω ετήσιων συμβολαίων, αυτό μπορεί να οριστεί ως το ποσοστό των επαναλαμβανόμενων πελατών που χάνετε για μια συγκεκριμένη χρονική περίοδο. Αναλύσεις πρόβλεψης μάρκετινγκ.

Ο στόχος είναι να έχουμε υψηλότερο ρυθμό ανάπτυξης από τον ρυθμό ανατροπής. Χρησιμοποιώντας προγνωστικά αναλυτικά στοιχεία, μπορείτε να εντοπίσετε προειδοποιητικά σημάδια που εμφανίζονται πριν ακόμη χάσετε έναν πελάτη. Εάν υπάρχει μια τάση, μπορείτε να προσδιορίσετε πού και πότε η επιχείρησή σας πηγαίνει στραβά. Η αναγνώριση πιθανών προβλημάτων μπορεί να σας βοηθήσει να λύσετε προληπτικά τα προβλήματα των πελατών σας προτού τα χάσετε.

10. Βελτιστοποιήστε τις μελλοντικές καμπάνιες μάρκετινγκ. Αναλύσεις πρόβλεψης μάρκετινγκ.

Όσο περισσότερες πληροφορίες έχετε, τόσο καλύτερα μπορείτε να σχεδιάσετε και να εφαρμόσετε τις καμπάνιες μάρκετινγκ. Η καλύτερη στόχευση και η ανταλλαγή μηνυμάτων μπορούν να σας βοηθήσουν να δημιουργήσετε πιο ισχυρές και αυθεντικές καμπάνιες που συνδέονται με υποψήφιους πελάτες και πελάτες. Αυτό θα πρέπει τελικά να οδηγήσει σε πιο επιτυχημένα αποτελέσματα.

Η προγνωστική ανάλυση όχι μόνο μειώνει τον κίνδυνο αφαιρώντας πολλές εικασίες από τη διαδικασία σας, αλλά μπορεί επίσης να οδηγήσει σε ταχύτερη ανάπτυξη και βελτιωμένη απόδοση επένδυσης (ROI) για τον οργανισμό σας. Η χρήση αυτών των τακτικών μπορεί να μην εγγυάται την επιτυχία, αλλά μπορεί να αυξήσει τις πιθανότητες επιτυχίας σας ενημερώνοντας τις μελλοντικές σας πρακτικές και αποφάσεις.

Δημιουργήστε το σωστό περιεχόμενο για τρέχοντες και μελλοντικούς πελάτες

Η χρήση προγνωστικών αναλυτικών στοιχείων θα σας βοηθήσει μόνο μέχρι στιγμής. Χρειάζεστε επίσης ποιοτικό μάρκετινγκ περιεχομένου για να προσελκύσετε τους καταναλωτές σε κάθε στάδιο του ταξιδιού του αγοραστή. Είναι απαραίτητο να παρέχετε στους δυνητικούς πελάτες σας το σωστό περιεχόμενο στο σωστό μέρος τη σωστή στιγμή εκτελώντας με επιτυχία τη στρατηγική ψηφιακού μάρκετινγκ.

 

Τυπογραφείο АЗБУКА 

Η ηγεσία της σκέψης είναι συνώνυμη με την προσοχή