Análisis de marketing predictivo

El análisis de marketing predictivo es la metodología y el proceso de utilizar datos, modelos estadísticos y algoritmos para predecir tendencias y resultados futuros en marketing. Su objetivo es proporcionar a las empresas la información que necesitan para tomar decisiones estratégicas y optimizar las campañas de marketing. A continuación se presentan algunos aspectos clave del análisis de marketing predictivo:

1. Recopilación y procesamiento de datos:

   • La etapa inicial incluye recopilación de diversos datosrelacionados con campañas de marketing, comportamiento del consumidor, competidores, entorno económico y otros factores que afectan el negocio.

2. Análisis de marketing predictivo. Análisis e investigación de datos:

   • El análisis predictivo utiliza análisis estadístico y técnicas de aprendizaje automático para procesar e interpretar datos. Esto incluye identificar patrones, correlaciones y tendencias.

3. Estructura de los modelos de pronóstico:

   • Sobre la base de El análisis de datos crea modelos predictivos.. Pueden ser series de tiempo, modelos de regresión, modelos de aprendizaje automático, redes neuronales y otros métodos de pronóstico.

4. Análisis de marketing predictivo. Previsión de los resultados de las campañas de marketing:

   • Los modelos predictivos se pueden utilizar para predecir los resultados de campañas de marketing actuales y futuras, incluida la medición de la eficacia de la publicidad, la conversión, la participación de la audiencia y otras métricas.

5. Optimización del presupuesto de marketing:

   • Los pronósticos ayudan a las empresas a optimizar el gasto en marketing identificando los mejores canales y estrategias para lograr sus objetivos al menor costo.

6. Análisis de marketing predictivo. Análisis del comportamiento del cliente:

   • Predecir el comportamiento del cliente le permite personalizar el marketing con mayor precisión estrategia, teniendo en cuenta las necesidades y preferencias individuales de los clientes.

7. Adaptación a los cambios del mercado:

   • Los pronósticos ayudan a las empresas a responder rápidamente a los cambios en el entorno del mercado, adaptando sus estrategias de marketing a las nuevas condiciones.

8. Evaluación de riesgos:

   • La previsión también implica evaluar posibles riesgos e incertidumbres, lo que permite a una empresa tomar decisiones más informadas.

El análisis de marketing predictivo se ha vuelto cada vez más importante en los mercados dinámicos, ayudando a las empresas a ser más flexibles y eficaces en sus esfuerzos de marketing.

Si fracasa, los clientes pueden pasar a otros negocios.

 

 

Para crear para tu Público objetivo Para lograr el mejor recorrido posible del comprador, primero debe conocerlos bien y comprender su comportamiento y acciones en varios puntos de contacto.

Sólo entonces podrá crear una experiencia verdaderamente personalizada y fluida que haga avanzar con éxito a sus clientes potenciales a través del embudo de ventas. Si domina esta habilidad, mejorará continuamente sus esfuerzos de marketing digital y generará lealtad a la marca en línea.

Formas en diseño.

Una forma eficaz de crear una experiencia única para sus clientes es mediante el uso de análisis predictivos. Uso de críticos Los datos del consumidor pueden ayudarle a predecir el comportamiento futuro del cliente.. La incorporación de hallazgos clave que le brinden una comprensión más profunda de las tendencias de los consumidores en sus estrategias de marketing puede ayudarlo a adelantarse a la competencia en su industria.

La industria del análisis predictivo está creciendo a un ritmo del 23,2% anual, lo que significa que las empresas se están dando cuenta de esta tendencia rápidamente. Si no comienza a incorporar estas estrategias en su marketing, rápidamente se quedará atrás de sus competidores.

 

 

Análisis de marketing predictivo

Una vez que conozca bien a sus clientes actuales y potenciales, involucrelos una y otra vez, no solo llevándolos a donde están, sino llevándolos a donde quieren ir a continuación.

• Hoy en día, el 90% de las empresas compiten principalmente por calidad del servicio al cliente.
• El análisis predictivo puede ayudarle a conectarse con los clientes a un nivel más profundo para que pueda destacarse entre la multitud y mantenerse por delante de la competencia.
• El análisis predictivo implica el uso de datos para predecir el comportamiento, los eventos y los resultados futuros del usuario.
• Puede realizar pronósticos precisos estudiando datos y estadísticas históricos y actuales.
• Reduzca el riesgo eliminando muchas conjeturas de sus procesos y estrategias. Pronósticos más precisos pueden generar menos errores, un crecimiento más rápido y mejores Retorno de la inversión a tu negocio.

¿Qué es el análisis de marketing predictivo?

El análisis de marketing predictivo utiliza datos para hacer predicciones sobre el comportamiento del usuario y eventos y resultados futuros. Para hacer predicciones sobre sus clientes y resultados de marketing, el análisis predictivo extrae datos y utiliza una combinación de estadísticas, modelos predictivos, inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático. Puede hacer predicciones precisas o determinar la probabilidad de que algo suceda en el futuro estudiando los patrones actuales e históricos de los datos.

Tres tipos principales analistas de negocios:

• Análisis descriptivo: Para predecir eventos futuros, puede comenzar con análisis descriptivos (datos históricos y rendimiento) para determinar lo que ya sucedió.
• Análisis predictivo. Luego, observe el análisis predictivo para determinar qué podría suceder en el futuro. Esto implica observar datos pasados ​​y utilizar algoritmos para predecir eventos futuros.
• Análisis prescriptivo: finalmente, puedes decidir qué hacer a continuación en función de lo que ya has hecho o de lo que ya pasó. Determine el mejor curso de acción pensando en lo que es más probable que suceda.

¿Cómo funciona el proceso de análisis predictivo?

El uso eficaz del análisis predictivo implica un proceso de varios pasos. El siguiente diagrama le brindará una descripción general de lo que implica este proceso (que puede requerir que lo complete un ingeniero o analista de datos).

• Comience con las preguntas correctas: determine qué preguntas desea responder o qué resultado espera lograr. Las preguntas claras le ayudarán a trazar el camino correcto para obtener las respuestas que busca. Un ejemplo podría ser: "¿Qué clientes potenciales calificados en marketing (MQL) tienen más probabilidades de realizar una compra este mes?"
• Recopile los datos correctos: Desarrolle un plan para recopilar y organizar datos que le dará respuestas a sus preguntas. Es posible que necesite utilizar datos históricos, información demográfica y características firmográficas.
• Analizar los datos recopilados: analizar sus datos para obtener información útil que le ayudará a sacar conclusiones sobre sus preguntas (por ejemplo, análisis descriptivos). Puede profundizar más haciendo preguntas más específicas aquí y profundizando en los datos para encontrar respuestas.

Análisis de marketing predictivo.

• Utilice estadísticas para formular hipótesis: Después de completar la lista de preguntas y crear hipótesis, utilice estadísticas para crear y probar las conclusiones que ha desarrollado. Pruebe cada hipótesis y confíe en los datos obtenidos.
• Cree un modelo predictivo: Después de probar y luego probar o eliminar cada hipótesis en función de sus datos estadísticos, puede crear un modelo predictivo. Nuevamente, utilizará estadísticas para predecir eventos, resultados o comportamiento del cliente futuros. Es posible que necesite un ingeniero o analista de datos para completar este paso.
• Implemente su nuevo modelo: Utilice sus datos para obtener información útil y guiar futuras estrategias y campañas de marketing y ventas.
• Realice un seguimiento de su modelo a lo largo del tiempo: rastrear y monitorear nuevas tácticas y campañas que implemente e informar sobre su efectividad con el tiempo. Si es necesario, ajuste y cree nuevos modelos. Tenga en cuenta que las variables externas (como las variaciones estacionales) pueden distorsionar sus datos, por lo que es posible que deba ajustar o reemplazar su modelo de vez en cuando para mantenerlo preciso.

Hay tres clases principales de modelos predictivos. Análisis de marketing predictivo.

• Modelado de conglomerados: Este modelo predictivo puede ayudarle a segmentar a los clientes en diferentes grupos en función de varias variables. El modelado de clústeres le permite dirigirse a personas o datos demográficos específicos en función de datos de comportamiento, compras de productos anteriores o interacciones con una marca.
• Modelado de propensión: Este modelo puede ayudarle a determinar la probabilidad de que los diferentes consumidores actúen o abandonen su marca. Los datos valiosos pueden incluir la propensión de un cliente a comprar, convertir, abandonar, comprometerse o abandonar. suscripciones, así como el valor de vida proyectado.
• Filtrado colaborativo (o recomendado): Utilizando el comportamiento anterior de los clientes, puede desarrollar un modelo para identificar nuevas oportunidades de ventas. Utilice este modelo para recomendar anuncios, productos y servicios relevantes a su audiencia. Esto es útil para realizar ventas adicionales y cruzadas a clientes actuales.

Diez formas prácticas de utilizar el análisis predictivo en marketing

Aquí hay diez formas específicas de utilizar el análisis predictivo para mejorar sus esfuerzos de marketing y hacer crecer su negocio.

1. Dirigirse y segmentar su audiencia. Análisis de marketing predictivo.

Utilizando información demográfica y de comportamiento, puede segmentar a sus clientes potenciales y clientes para crear nuevas campañas adaptadas al lugar en el que se encuentra su audiencia en el recorrido del comprador. La creación de campañas específicas y dirigidas puede ayudarle a hacer avanzar de manera efectiva a los clientes potenciales a través del embudo de ventas e involucrar aún más a los clientes actuales.

 

 

Hay tres formas principales de utilizar el análisis predictivo para dirigirse y segmentar a su audiencia:

• Análisis de afinidad: Este método implica segmentar a los clientes en función de atributos comunes.
• Simulación de reacción: Al observar cómo reaccionan los clientes ante ciertos estímulos, se puede predecir la probabilidad de que los futuros clientes respondan de manera similar.
• análisis de salida : También llamado tasa de abandono, el análisis de abandono le dirá qué porcentaje de clientes ha perdido durante un período determinado. También puede determinar cuántos ingresos u oportunidades potenciales ha perdido al perder estos clientes.

2. Distribución de contenido dirigido

Aprender qué tipos de contenido resuenan mejor con su audiencia (o diferentes segmentos de audiencia) y qué canales utilizan con más frecuencia puede ayudar a informar futuras decisiones de marketing de contenidos. Al personalizar sus estrategias de creación y distribución de contenido, puede brindar una experiencia más personalizada a sus clientes potenciales para aumentar la probabilidad de que avancen por el embudo de ventas y los conviertan en clientes.

3. Pronosticar el comportamiento del cliente. Análisis de marketing predictivo.

Al combinar datos de campañas anteriores con la información demográfica que ha recopilado sobre sus clientes, puede crear un modelo que puede ayudar a predecir el comportamiento futuro de los clientes. Califique a los clientes en función de la probabilidad de que realicen una compra o realicen una determinada acción para saber cuándo y cómo acercarse a ellos con marketing.

4. Puntuación de clientes potenciales prevista.

Sin un proceso adecuado, podrías perder mucho tiempo y recursos persiguiendo a personas que ni siquiera están interesadas en lo que tienes para ofrecer. Valoración de prospectos puede ayudarle a evitar esto calificando y priorizando clientes potenciales según su interés, urgencia y autoridad para comprar.

La puntuación de clientes potenciales implica asignar valores (puntuaciones) a las personas en función de dónde se encuentran en el recorrido del comprador (o embudo de ventas). Cuanto mayor sea la calificación que le des a un líder, más calificado estará. Los datos que utiliza para generar puntuaciones de clientes potenciales pueden incluir la información que le envían formalmente, las acciones que realizaron y cómo interactúan con su marca a través de varios canales.

Obtención de puntuaciones para diferentes tipos de prospectos. Los clientes pueden ayudar a sus departamentos de marketing. y ventas para priorizar los correctos, centrándose en aquellos con más probabilidades de convertirse en futuros clientes. Al anticipar hábitos de compra futuros, su equipo puede encontrar clientes potenciales donde estén y guiarlos de manera efectiva a la siguiente etapa de su viaje. Análisis de marketing predictivo.

Puede enviar clientes potenciales de alto rendimiento directamente a su equipo de ventas. Las entradas con puntuaciones bajas pueden no tener ningún sentido. Aquellos con un GPA pueden necesitar un empujón en la dirección correcta (como participar en estratégico campaña de marketing que los llevará por el embudo).

 

 

5. Previsión del valor de vida del cliente

Utilizando los mismos métodos descritos en la sección "Dirección y segmentación de su audiencia", también puede predecir la vida útil el valor de su cliente (CLV). Utilizando datos históricos, puede determinar qué clientes son los más rentables, qué actividades de marketing aportan más Retorno de la inversión y qué segmentos de su audiencia son más leales.

Conocer su CLV le indicará qué tan valioso es un cliente para su empresa a lo largo de su relación con usted. También puede ayudarle a estimar su valor en el futuro. Puede predecir la duración esperada de su relación y cuántos ingresos generará. Entonces comprenderá cuánto cuesta adquirir nuevos clientes y podrá planificar su negocio en consecuencia. presupuesto de marketing y retorno esperado de la inversión.

6. Atraer nuevos clientes. Análisis de marketing predictivo.

Una vez que su audiencia esté segmentada, puede crear modelos de identidad utilizando los datos de los clientes. Su objetivo aquí es identificar prospectos que sean similares a sus clientes actuales para que pueda dirigirse a ellos de manera efectiva y convertirlos en clientes potenciales y clientes.

7. Determinar el producto o servicio más adecuado

Al utilizar una combinación de datos de comportamiento del cliente, información de clientes potenciales y datos históricos de compras, puede comprender mejor lo que sus clientes actuales quieren de usted. Luego puede utilizar esta información para predecir qué más podrían querer o necesitar en el futuro. Desarrolle nuevas ideas de productos y servicios que sean más profundas y mejor alineadas con los deseos y necesidades de su base de clientes.

8. Ventas adicionales y cruzadas a clientes actuales. Análisis de marketing predictivo.

También puede utilizar los datos que recopila sobre el comportamiento de compra de sus clientes para fines cruzados o adicionales. Ventas para aumentar las ganancias. Al identificar patrones de comportamiento, puede comercializar sus productos de manera más efectiva entre los clientes actuales.

Identificación de posibles clientes potenciales: tipos y fuentes

Por ejemplo, supongamos que dirige una empresa de marketing que vende software de marketing de contenidos y una herramienta complementaria para redes sociales. Descubrió que el 40% de sus clientes que comienzan suscribiéndose a su programa de marketing de contenidos agregan herramienta social redes en seis a doce meses. Decide crear una campaña de marketing específica dirigida a los clientes actuales de marketing de contenidos durante un período de seis meses para aumentar sus ventas adicionales hasta en un 60%.

9. Reducir la pérdida de clientes.

La tasa de abandono es la tasa a la que los clientes dejan de hacer negocios con usted. Generalmente esto se expresa como un porcentaje de suscriptores. Por ejemplo, si dirige una empresa de marketing y registra clientes a través de contratos anuales, esto se puede definir como el porcentaje de clientes recurrentes que pierde durante un período de tiempo. Análisis de marketing predictivo.

El objetivo es tener una tasa de crecimiento más alta que la tasa de abandono. Con el análisis predictivo, puede detectar señales de advertencia que ocurren incluso antes de perder un cliente. Si hay una tendencia, puedes identificar dónde y cuándo tu negocio va mal. Reconocer problemas potenciales puede ayudarle a resolver proactivamente los problemas de sus clientes antes de perderlos.

10. Optimice futuras campañas de marketing. Análisis de marketing predictivo.

Cuanta más información tenga, mejor podrá planificar e implementar sus campañas de marketing. Una mejor orientación y mensajería pueden ayudarle a crear campañas más sólidas y auténticas que conecten con clientes potenciales y clientes. En última instancia, esto debería conducir a resultados más exitosos.

El análisis predictivo no solo reduce el riesgo al eliminar muchas conjeturas de su proceso, sino que también puede generar un crecimiento más rápido y un mejor retorno de la inversión para su organización. Es posible que el uso de estas tácticas no garantice el éxito, pero pueden aumentar sus posibilidades de éxito al informar sus prácticas y decisiones futuras.

Cree el contenido adecuado para clientes actuales y futuros

El uso de análisis predictivos sólo le ayudará hasta cierto punto. También necesita marketing de contenidos de calidad para atraer a los consumidores en cada etapa del recorrido del comprador. Proporcionar a sus clientes potenciales el contenido adecuado en el lugar correcto y en el momento adecuado es esencial para ejecutar con éxito su estrategia de marketing digital.

 

Imprenta АЗБУКА 

El liderazgo intelectual es sinónimo de atención