Ennustav turundusanalüüs

Ennustav turundusanalüütika on andmete, statistiliste mudelite ja algoritmide kasutamise metoodika ja protsess turunduse tulevaste suundumuste ja tulemuste ennustamiseks. Selle eesmärk on pakkuda ettevõtetele teavet, mida nad vajavad strateegiliste otsuste tegemiseks ja turunduskampaaniate optimeerimiseks. Siin on mõned ennustava turundusanalüütika põhiaspektid:

1. Andmete kogumine ja töötlemine:

   • Esialgne etapp hõlmab erinevate andmete kogumineseotud turunduskampaaniate, tarbijakäitumise, konkurentide, majanduskeskkonna ja muude äritegevust mõjutavate teguritega.

2. Ennustav turundusanalüüs. Andmete analüüs ja uurimine:

   • Ennustav analüütika kasutab andmete töötlemiseks ja tõlgendamiseks statistilist analüüsi ja masinõppe tehnikaid. See hõlmab mustrite, korrelatsioonide ja suundumuste tuvastamist.

3. Prognoosimudelite struktuur:

   • Põhineb andmeanalüüs loob ennustavaid mudeleid. Need võivad olla aegread, regressioonimudelid, masinõppe mudelid, närvivõrgud ja muud prognoosimismeetodid.

4. Ennustav turundusanalüüs. Turunduskampaaniate tulemuste prognoosimine:

   • Ennustavaid mudeleid saab kasutada praeguste ja tulevaste turunduskampaaniate tulemuste ennustamiseks, sealhulgas reklaamide tõhususe, konversioonide, vaatajaskonna kaasamise ja muude mõõdikute mõõtmiseks.

5. Turunduseelarve optimeerimine:

   • Prognoosid aitavad ettevõtetel optimeerida turunduskulusid, tuvastades parimad kanalid ja strateegiad oma eesmärkide saavutamiseks madalaima kuluga.

6. Ennustav turundusanalüüs. Kliendi käitumise analüüs:

   • Kliendi käitumise ennustamine võimaldab turundust täpsemalt kohandada strateegia, võttes arvesse klientide individuaalseid vajadusi ja eelistusi.

7. Kohanemine turumuutustega:

   • Prognoosid aitavad ettevõtetel kiiresti reageerida muutustele turukeskkonnas, kohandades oma turundusstrateegiaid uute tingimustega.

8. Riskianalüüs:

   • Prognoosimine hõlmab ka võimalike riskide ja ebakindluse hindamist, mis võimaldab ettevõttel teha teadlikumaid otsuseid.

Ennustav turundusanalüütika muutub dünaamilistel turgudel üha olulisemaks, aidates ettevõtetel olla oma turundustegevuses paindlikumad ja tõhusamad.

Kui teil ebaõnnestub, võivad kliendid liikuda edasi teistesse ettevõtetesse.

 

 

Et luua oma sihtgrupp parim võimalik ostja teekond, peate esmalt neid hästi tundma ning mõistma nende käitumist ja tegevust erinevates kontaktpunktides.

Alles siis saate luua tõeliselt isikupärastatud, sujuva kogemuse, mis viib teie potentsiaalsed kliendid edukalt läbi müügilehtri. Kui omandate selle oskuse, parandate pidevalt oma digitaalset turundust ja suurendate veebis brändilojaalsust.

Vormid disainis.

Üks tõhus viis oma klientidele ainulaadse kogemuse loomiseks on ennustava analüütika kasutamine. Kriitilise kasutamine tarbijaandmed aitavad teil ennustada tulevast klientide käitumist. Tarbijatrendidest sügavama arusaamise lisamine turundusstrateegiatesse võib viia teid oma valdkonna konkurentsist ettepoole.

Ennustava analüütika tööstus kasvab 23,2% aastas, mis tähendab, et ettevõtted hakkavad sellele trendile kiiresti järele jõudma. Kui te ei hakka neid strateegiaid oma turundusse kaasama, jääte kiiresti konkurentidest maha.

 

 

Ennustav turundusanalüüs

Kui tunnete oma praeguseid ja potentsiaalseid kliente hästi, kaasake neid ikka ja jälle, mitte ainult viides nad sinna, kus nad on, vaid viies nad sinna, kuhu nad järgmisena tahavad jõuda.

• Tänapäeval konkureerib 90% ettevõtetest peamiselt selle nimel klienditeeninduse kvaliteet.
• Ennustav analüüs aitab teil klientidega sügavamal tasemel ühendust võtta, et saaksite teistest eristuda ja konkurentidest ees püsida.
• Ennustav analüüs hõlmab andmete kasutamist tulevase kasutaja käitumise, sündmuste ja tulemuste ennustamiseks.
• Täpseid prognoose saate koostada ajalooliste ja praeguste andmete ning statistika uurimisel.
• Vähendage riske, eemaldades oma protsessidest ja strateegiatest palju oletusi. Täpsemad prognoosid võivad kaasa tuua vähem vigu, kiiremat kasvu ja paranemist investeeringutasuvus teie ettevõttele.

Mis on ennustav turundusanalüütika?

Ennustav turundusanalüütika kasutab andmeid kasutaja käitumise ning tulevaste sündmuste ja tulemuste prognoosimiseks. Klientide ja turundustulemuste kohta prognooside tegemiseks kaevandab ennustav analüütika andmeid ning kasutab statistikat, ennustavat modelleerimist, tehisintellekti (AI) ja masinõpet. Andmete praeguseid ja ajaloolisi mustreid uurides saate teha täpseid ennustusi või määrata, kui tõenäoline on, et midagi tulevikus juhtub.

Kolm peamist tüüpi ärianalüütikud:

• Kirjeldav analüüs: Tulevaste sündmuste ennustamiseks võite alustada kirjeldava analüüsiga – ajaloolised andmed ja toimivus –, et teha kindlaks, mis on juba juhtunud.
• Ennustav analüüs. Seejärel vaadake ennustavat analüütikat, et teha kindlaks, mis võib tulevikus juhtuda. See hõlmab minevikuandmete vaatamist ja algoritmide kasutamist tulevaste sündmuste ennustamiseks.
• Ettekirjutav analüüs: lõpuks saate otsustada, mida edasi teha, lähtudes sellest, mida olete juba teinud või mis on juba juhtunud. Tehke kindlaks parim tegevusviis, mõeldes sellele, mis kõige tõenäolisemalt juhtub.

Kuidas ennustav analüütika protsess töötab?

Ennustava analüütika tõhus kasutamine hõlmab mitmeastmelist protsessi. Järgmine diagramm annab teile ülevaate selle protsessiga seotud asjadest (selle lõpuleviimiseks võib olla vaja inseneri või andmeanalüütikut).

• Alusta õigete küsimustega: määrake kindlaks, millistele küsimustele soovite vastata või millist tulemust soovite saavutada. Selged küsimused aitavad teil leida õige tee otsitavate vastuste saamiseks. Näide võib olla järgmine: „Millised turunduse kvalifitseeritud müügivihjed (MQL) sooritavad sel kuul kõige tõenäolisemalt ostu?”
• Koguge õigeid andmeid: Töötage välja andmete kogumise ja korrastamise plaan, mis annab teile vastused teie küsimustele. Võimalik, et peate kasutama ajaloolisi andmeid, demograafilist teavet ja firmagraafilisi omadusi.
• Analüüsige kogutud andmeid: analüüsige oma andmeid, et saada kasulikku teavet, mis aitab teil oma küsimuste kohta järeldusi teha (näiteks kirjeldav analüüs). Võite minna sügavamale, küsides siin täpsemaid küsimusi ja süvenedes vastuste leidmiseks andmetesse.

Ennustav turundusanalüütika.

• Kasutage hüpoteeside moodustamiseks statistikat: Pärast küsimuste loendi täitmist ja hüpoteeside loomist kasutage statistikat enda koostatud järelduste loomiseks ja kontrollimiseks. Kontrollige iga hüpoteesi ja usaldage saadud andmeid.
• Looge ennustav mudel: pärast testimist ja seejärel iga hüpoteesi testimist või kõrvaldamist oma statistiliste andmete põhjal saate luua ennustava mudeli. Jällegi kasutate statistikat tulevaste sündmuste, tulemuste või klientide käitumise ennustamiseks. Selle sammu lõpuleviimiseks võib vaja minna inseneri või andmeanalüütikut.
• Juurutage oma uus mudel: Kasutage oma andmeid praktilise ülevaate saamiseks ning tulevaste turundus- ja müügistrateegiate ja kampaaniate suunamiseks.
• Jälgige oma mudelit aja jooksul: Jälgige ja jälgige uusi taktikaid ja kampaaniaid, mida te juurutate ja millest aru annate nende tõhusust üle aja. Vajadusel kohandage ja looge uusi mudeleid. Pidage meeles, et välised muutujad (nt hooajalised variatsioonid) võivad teie andmeid moonutada, mistõttu peate võib-olla oma mudelit aeg-ajalt kohandama või välja vahetama, et see oleks täpne.

Ennustavaid mudeleid on kolm peamist klassi. Ennustav turundusanalüütika.

• Klastrite modelleerimine: see ennustav mudel aitab teil segmenteerida kliente mitme muutuja alusel erinevatesse rühmadesse. Klastrite modelleerimine võimaldab sihtida konkreetseid inimesi või demograafilist teavet käitumisandmete, varasemate tooteostude või brändi interaktsioonide põhjal.
• Kalduvuse modelleerimine: see mudel aitab teil määrata, kui suure tõenäosusega erinevad tarbijad teie kaubamärgist midagi ette võtavad või teie kaubamärgist loobuvad. Väärtuslikud andmed võivad hõlmata kliendi kalduvust osta, konverteerida, loobuda, kaasata või loobuda tellimusi, samuti prognoositud eluea väärtus.
• Koostöö (või soovitatav) filtreerimine: Kasutades varasemat kliendikäitumist, saate välja töötada mudeli uute müügivõimaluste tuvastamiseks. Kasutage seda mudelit oma vaatajaskonnale asjakohaste reklaamide, toodete ja teenuste soovitamiseks. See on kasulik praegustele klientidele edasi- ja ristmüügiks.

10 praktilist viisi ennustava analüüsi kasutamiseks turunduses

Siin on kümme konkreetset viisi, kuidas kasutada ennustavat analüütikat oma turundustegevuse parandamiseks ja ettevõtte kasvatamiseks.

1. Vaatajaskonna sihtimine ja segmenteerimine. Ennustav turundusanalüütika.

Käitumuslikku ja demograafilist teavet kasutades saate oma potentsiaalseid potentsiaalseid kliente segmenteerida, et luua uusi kampaaniaid, mis on kohandatud vastavalt teie vaatajaskonnale ostja teekonnal. Konkreetsete sihitud kampaaniate loomine võib aidata teil potentsiaalseid kliente müügilehtris tõhusalt liigutada ja praeguseid kliente veelgi kaasata.

 

 

Ennustava analüütika kasutamiseks oma vaatajaskonna sihtimiseks ja segmenteerimiseks on kolm peamist viisi.

• Seotuse analüüs: see meetod hõlmab klientide segmenteerimist ühiste atribuutide alusel.
• Reaktsiooni simulatsioon: Vaadates, kuidas kliendid teatud stiimulitele reageerivad, saate ennustada, kui tõenäoline on, et tulevased kliendid reageerivad sarnaselt.
• Analüüs väljavool : mida nimetatakse ka loobumismääraks, näitab loobumisanalüüs teile, mitu protsenti kliente olete teatud perioodi jooksul kaotanud. Samuti saate määrata, kui palju potentsiaalset tulu või võimalust olete nende klientide kaotamisega kaotanud.

2. Sihitud sisu levitamine

Õppides, millist tüüpi sisu teie vaatajaskonnale (või erinevatele vaatajaskonnasegmentidele) kõige paremini mõjub ja milliseid kanaleid nad kõige sagedamini kasutavad, võib aidata tulevasi sisuturundusotsuseid teha. Kohandades oma sisu loomise ja levitamise strateegiaid, saate pakkuda potentsiaalsetele klientidele isikupärasemat kogemust, et suurendada tõenäosust, et nad liiguvad läbi müügilehtri ja muudavad nad klientideks.

3. Kliendi käitumise prognoosimine. Ennustav turundusanalüütika.

Kombineerides varasemate kampaaniate andmeid oma klientide kohta kogutud demograafilise teabega, saate luua mudeli, mis aitab prognoosida klientide tulevast käitumist. Hinda kliente selle põhjal, kui tõenäoline on, et nad sooritavad ostu või teatud toimingu, et teaksite, millal ja kuidas neile turundusega läheneda.

4. Prognoositav juhtskoor.

Ilma korraliku protsessita võite raisata märkimisväärselt aega ja ressursse inimeste jahtimisele, kes pole teie pakutavast isegi huvitatud. Juhtiv punktiarvestus aitab teil seda vältida, kvalifitseerides ja prioritiseerides müügivihjeid nende huvi, kiireloomulisuse ja ostuvolituse alusel.

Müügivihje hindamine hõlmab väärtuste (skooride) määramist inimestele selle põhjal, kus nad ostja teekonnal (või müügilehtril) asuvad. Mida kõrgema hinnangu juhile annate, seda kvalifitseeritum ta on. Andmed, mida kasutate müügivihje skooride loomiseks, võivad sisaldada teavet, mille nad teile ametlikult saadavad, nende toiminguid ja seda, kuidas nad teie brändiga erinevates kanalites suhtlevad.

Hindade saamine erinevat tüüpi potentsiaalsete klientide jaoks kliendid saavad teie turundusosakondi aidata ja müüki, et seada prioriteediks õiged, keskendudes neile, kellest kõige tõenäolisemalt saavad tulevased kliendid. Tulevasi ostuharjumusi ennetades saab teie meeskond kohtuda potentsiaalsete klientidega seal, kus nad on, ja suunata nad tõhusalt oma teekonna järgmisse etappi. Ennustav turundusanalüütika.

Saate saata tõhusaid müügivihjeid otse oma müügimeeskonnale. Madala punktisummaga sissekanded ei pruugi olla üldse mõttekad. Need, kellel on GPA, võivad vajada tõuget õiges suunas (näiteks osaleda strateegiline turunduskampaania, mis viib nad lehtrit alla).

 

 

5. Kliendi eluaegse väärtuse prognoosimine

Kasutades samu meetodeid, mida on kirjeldatud jaotises „Vaatajaskonna sihtimine ja segmentimine”, saate prognoosida ka eluea teie kliendi väärtus (CLV). Ajalooliste andmete abil saate kindlaks teha, millised kliendid on kõige kasumlikumad, millised turundustegevused toovad enim investeeringutasuvus ja millised teie vaatajaskonnasegmendid on kõige lojaalsemad.

CLV teadmine annab teile teada, kui väärtuslik on klient teie ettevõtte jaoks teiega suhtlemise ajal. Samuti võib see aidata teil hinnata, kui väärtuslikud need tulevikus on. Saate ennustada oma suhte eeldatavat pikkust ja seda, kui palju sissetulekut see teenib. Seejärel saate aru, kui palju maksab uute klientide hankimine ja saate oma äri vastavalt planeerida. turunduseelarve ja oodatav investeeringutasuvus.

6. Uute klientide meelitamine. Ennustav turundusanalüütika.

Kui teie vaatajaskond on segmenteeritud, saate luua kliendiandmete abil identiteedimudeleid. Teie eesmärk on tuvastada potentsiaalsed potentsiaalsed kliendid, kes on teie praeguste klientidega sarnased, et saaksite neid tõhusalt sihtida ja muuta need müügivihjeteks ja klientideks.

7. Sobivaima toote või teenuse väljaselgitamine

Kasutades klientide käitumise andmete, müügivihje teabe ja ajalooliste ostuandmete kombinatsiooni, saate paremini mõista, mida teie praegused kliendid teilt soovivad. Seejärel saate seda teavet kasutada, et ennustada, mida nad võivad tulevikus veel soovida või vajada. Töötage välja uusi toote- ja teenuseideid, mis on sügavamad ja paremini kooskõlas teie kliendibaasi soovide ja vajadustega.

8. Edasi- ja ristmüük praegustele klientidele. Ennustav turundusanalüütika.

Saate oma klientide ostukäitumise kohta kogutud andmeid kasutada ka rist- või täiendavaks müügist kasumi suurendamiseks. Tuvastades käitumismustrid, saate oma tooteid praegustele klientidele tõhusamalt turundada.

Potentsiaalsete müügivihjete tuvastamine – tüübid ja allikad

Oletame näiteks, et juhite turundusettevõtet, mis müüb sisuturunduse tarkvara ja selle jaoks mõeldud lisatööriista sotsiaalsed võrgustikud. Avastasite, et 40% teie klientidest, kes alustavad teie sisuturundusprogrammi tellimisega, lisavad sotsiaalne tööriist kuue kuni kaheteistkümne kuu jooksul. Otsustate luua konkreetse turunduskampaania, mis on suunatud praegustele sisuturunduse klientidele kuue kuu jooksul, et suurendada oma müügimahtu kuni 60%.

9. Klientide katkestamise vähendamine.

Lahkumismäär on määr, millega kliendid teiega äritegevuse lõpetavad. Tavaliselt väljendatakse seda protsendina tellijatest. Näiteks kui juhite turundusettevõtet ja registreerite kliente iga-aastaste lepingute kaudu, saab seda määratleda korduvate klientide protsendina, mille te teatud aja jooksul kaotate. Ennustav turundusanalüütika.

Eesmärk on saada suuremat kasvutempot kui loobumismäär. Ennustava analüüsi abil saate märgata hoiatusmärke, mis ilmnevad juba enne kliendi kaotamist. Kui trend on olemas, saate kindlaks teha, kus ja millal teie ettevõttel läheb valesti. Võimalike probleemide äratundmine võib aidata teil ennetavalt oma klientide probleeme lahendada enne, kui need kaotate.

10. Optimeerige tulevasi turunduskampaaniaid. Ennustav turundusanalüütika.

Mida rohkem teavet teil on, seda paremini saate oma turunduskampaaniaid planeerida ja ellu viia. Parem sihtimine ja sõnumivahetus aitavad teil luua tugevamaid ja autentsemaid kampaaniaid, mis on potentsiaalsete klientide ja klientidega ühenduses. See peaks lõpuks viima edukamate tulemusteni.

Ennustav analüütika mitte ainult ei vähenda riske, eemaldades teie protsessist palju oletusi, vaid võib kaasa tuua ka teie organisatsiooni kiirema kasvu ja parema investeeringutasuvuse. Nende taktikate kasutamine ei pruugi edu tagada, kuid see võib suurendada teie eduvõimalusi, teavitades teie tulevastest tavadest ja otsustest.

Looge praegustele ja tulevastele klientidele õige sisu

Ennustava analüütika kasutamine aitab teid seni ainult. Samuti on vaja kvaliteetset sisuturundust, et kaasata tarbijaid ostja teekonna igas etapis. Selleks on oluline pakkuda müügivihjetele õiget sisu õiges kohas õigel ajal oma digitaalse turunduse strateegia edukat elluviimist.

 

Trükikoda АЗБУКА 

Mõttejuhtimine on tähelepanu sünonüüm