Predictive Marketing Analytics

Predictive marketing analytics is de metodyk en it proses fan it brûken fan gegevens, statistyske modellen en algoritmen om takomstige trends en útkomsten yn marketing te foarsizzen. It is fan doel om bedriuwen de ynformaasje te jaan dy't se nedich binne om strategyske besluten te nimmen en har marketingkampanjes te optimalisearjen. Hjir binne wat wichtige aspekten fan foarsizzende marketinganalyse:

1. Gegevens sammeljen en ferwurkjen:

   • De earste faze omfettet kolleksje fan ferskate gegevensrelatearre oan marketingkampanjes, konsumintegedrach, konkurrinten, de ekonomyske omjouwing en oare faktoaren dy't it bedriuw beynfloedzje.

2. Predictive Marketing Analytics. Gegevensanalyse en ûndersyk:

   • Predictive analytics brûkt statistyske analyze en masine learen techniken te ferwurkjen en ynterpretearje gegevens. Dit omfettet it identifisearjen fan patroanen, korrelaasjes en trends.

3. Struktuer fan prognosemodellen:

   • Basearre op data-analyze makket foarsizzende modellen. Dit kinne tiidsearjes, regressionmodellen, masine-learmodellen, neurale netwurken en oare prognosemetoaden wêze.

4. Predictive Marketing Analytics. Foarsizze de resultaten fan marketingkampanjes:

   • Foarsizzende modellen kinne brûkt wurde om de resultaten fan aktuele en takomstige marketingkampanjes te foarsizzen, ynklusyf mjitten fan advertinsjeeffektiviteit, konverzje, belutsenens fan publyk en oare metriken.

5. Marketingbudzjetoptimalisaasje:

   • Prognoses helpe bedriuwen om marketingútjeften te optimalisearjen troch de bêste kanalen en strategyen te identifisearjen om har doelen te berikken tsjin de leechste kosten.

6. Predictive Marketing Analytics. Analyse fan klantgedrach:

   • It foarsizzen fan klantgedrach lit jo marketing krekter oanpasse strategy, rekken hâldend mei de yndividuele behoeften en foarkarren fan kliïnten.

7. Oanpassing oan merk feroarings:

   • Prognoses helpe bedriuwen fluch te reagearjen op feroaringen yn 'e merkomjouwing, har marketingstrategyen oan te passen oan nije omstannichheden.

8. Risiko ynskatting:

   • Foarsizzing omfettet ek it beoardieljen fan mooglike risiko's en ûnwissichheden, wêrtroch in bedriuw mear ynformeare besluten kin nimme.

Foarsizzende marketinganalyses wurde hieltyd wichtiger yn dynamyske merken, en helpt bedriuwen fleksibeler en effektiver te wêzen yn har marketingynspanningen.

As jo ​​​​mislearje, kinne kliïnten trochgean nei oare bedriuwen.

 

 

Te meitsjen foar jo doelgroep bêste mooglik keaper reis, jo moatte earst kenne se goed en begripe harren gedrach en aksjes op ferskate touch punten.

Allinnich dan kinne jo in wirklik personaliseare, naadleaze ûnderfining meitsje dy't jo perspektiven mei súkses ferpleatst troch de ferkeaptrechter. As jo ​​​​dizze feardigens behearskje, sille jo jo digitale marketing-ynspanningen kontinu ferbetterje en online merkloyaliteit bouwe.

Formulieren yn ûntwerp.

Ien effektive manier om in unike ûnderfining foar jo klanten te meitsjen is troch foarsizzende analytiken te brûken. Gebrûk fan kritysk konsumintgegevens kinne jo helpe om takomstich klantgedrach te foarsizzen. It opnimmen fan wichtige befinings dy't jo in djipper begryp jouwe fan konsumintrends yn jo marketingstrategyen kinne jo foarút drukke op 'e konkurrinsje yn jo sektor.

De yndustry foar foarsizzend analytyk groeit mei in taryf fan 23,2% per jier, wat betsjut dat bedriuwen dizze trend fluch ynhelje. As jo ​​​​net begjinne mei it opnimmen fan dizze strategyen yn jo marketing, sille jo fluch efter jo konkurrinten falle.

 

 

Predictive Marketing Analytics

As jo ​​​​ienris jo hjoeddeistige en potinsjele klanten goed kenne, belûke se hieltyd wer, net allinich troch se te krijen wêr't se binne, mar troch se te bringen nei wêr't se neist wolle.

• Hjoed, 90% fan bedriuwen konkurrearje foaral foar kwaliteit fan klant tsjinst.
• Foarsizzende analytiken kinne jo helpe om te ferbinen mei klanten op in djipper nivo, sadat jo kinne út 'e kliber stean en de konkurrinsje foarút bliuwe.
• Predictive analytics omfettet it brûken fan gegevens om takomstige brûkersgedrach, eveneminten en útkomsten te foarsizzen.
• Jo kinne krekte prognosen foarmje troch histoaryske en aktuele gegevens en statistiken te studearjen.
• Ferminderje risiko troch in protte gissingen te ferwiderjen fan jo prosessen en strategyen. Krekter prognosen kinne liede ta minder flaters, flugger groei en ferbettere werom op ynvestearring oan jo bedriuw.

Wat is foarsizzende marketinganalyse?

Predictive marketing analytics brûkt gegevens om foarsizzingen te meitsjen oer brûkersgedrach en takomstige eveneminten en útkomsten. Om foarsizzingen te meitsjen oer jo klanten en marketingresultaten, minen foarsizzende analytyske gegevens en brûkt in kombinaasje fan statistiken, foarsizzend modellering, keunstmjittige yntelliginsje (AI) en masine learen. Jo kinne krekte foarsizzings meitsje of bepale hoe wierskynlik wat yn 'e takomst sil barre troch hjoeddeistige en histoaryske patroanen yn' e gegevens te studearjen.

Trije haadtypen saaklike analysts:

• Beskriuwende Analytics: Om takomstige eveneminten te foarsizzen, kinne jo begjinne mei beskriuwende analytiken - histoaryske gegevens en prestaasjes - om te bepalen wat der al bard is.
• Predictive analytics. Sjoch dan nei foarsizzende analytiken om te bepalen wat der yn 'e takomst kin barre. Dit omfettet it besjen fan ferline gegevens en it brûken fan algoritmen om takomstige eveneminten te foarsizzen.
• Prescriptive analytics: finally, kinne jo beslute wat te dwaan folgjende basearre op wat jo hawwe al dien of wat is al bard. Bepale de bêste kursus fan aksje troch te tinken oer wat it meast wierskynlik sil barre.

Hoe wurket it proses foar foarsizzend analytysk?

Effektyf gebrûk fan foarsizzende analytyk omfettet in proses mei meardere stappen. It folgjende diagram sil jo in oersjoch jaan fan wat der yn dit proses giet (wat miskien in yngenieur of gegevensanalist nedich is om te foltôgjen).

• Begjin mei de juste fragen: bepale hokker fragen jo wolle beäntwurdzje of hokker útkomst jo hoopje te berikken. Dúdlike fragen sille jo helpe it juste paad yn kaart te bringen om de antwurden te krijen wêr't jo nei sykje. In foarbyld kin wêze: "Hokker Marketing Qualified Leads (MQL's) sille dizze moanne it meast wierskynlik in oankeap meitsje?"
• Sammelje de juste gegevens: Untwikkelje in plan foar it sammeljen en organisearjen fan gegevens dat jo antwurden sil jaan op jo fragen. Jo moatte miskien histoaryske gegevens, demografyske ynformaasje en firmografyske skaaimerken brûke.
• Analysearje de sammele gegevens: analysearje jo gegevens om nuttige ynformaasje te krijen dy't jo sil helpe konklúzjes te foarmjen oer jo fragen (bygelyks beskriuwende analytyk). Jo kinne djipper gean troch hjir mear spesifike fragen te stellen en yn 'e gegevens te graven om antwurden te finen.

Predictive marketing analytics.

• Brûk statistiken om hypotezen te foarmjen: Nei it foltôgjen fan 'e list mei fragen en it meitsjen fan hypotezen, brûke statistiken om de konklúzjes te meitsjen en te testen dy't jo hawwe ûntwikkele. Test elke hypoteze en fertrou de krigen gegevens.
• Meitsje in foarsizzend model: nei it testen en dan it testen of eliminearjen fan elke hypoteze basearre op jo statistyske gegevens, kinne jo in foarsizzend model meitsje. Nochris sille jo statistiken brûke om takomstige eveneminten, útkomsten of klantgedrach te foarsizzen. Jo kinne miskien in yngenieur of gegevensanalist nedich wêze om dizze stap te foltôgjen.
• Implementearje jo nije model: Brûk jo gegevens om aksjebere ynsjoch te krijen en takomstige marketing- en ferkeapstrategyen en kampanjes te begelieden.
• Folgje jo model oer tiid: folgje en kontrolearje nije taktyk en kampanjes dy't jo ynsette en rapportearje oer harren effektiviteit oer de tiid. As it nedich is, oanpasse en meitsje nije modellen. Hâld der rekken mei dat eksterne fariabelen (lykas seizoensfarianten) jo gegevens skewiele kinne, dus jo moatte jo model fan tiid ta tiid oanpasse of ferfange om it krekt te hâlden.

D'r binne trije haadklassen fan foarsizzende modellen. Predictive marketing analytics.

• Cluster Modeling: dit foarsizzend model kin jo helpe klanten te segmentearjen yn ferskate groepen basearre op ferskate fariabelen. Clustermodellering lit jo spesifike minsken of demografy rjochtsje op basis fan gedrachsgegevens, oankeapen fan ferline produkten, of merk ynteraksjes.
• Propensity modeling: dit model kin jo helpe om te bepalen hoe wierskynlik ferskate konsuminten binne om aksje te nimmen of jo merk te ferlitten. Weardefolle gegevens kinne de oanstriid fan in klant omfetsje om te keapjen, konvertearje, churn, ynsette of ferlitte abonneminten, likegoed as projektearre lifetime wearde.
• Gearwurking (as oanrikkemandearre) filterjen: Mei gebrûk fan ferline klantgedrach kinne jo in model ûntwikkelje om nije ferkeapmooglikheden te identifisearjen. Brûk dit model om relevante advertinsjes, produkten en tsjinsten oan jo publyk oan te rieden. Dit is handich foar upselling en cross-selling oan hjoeddeistige klanten.

10 praktyske manieren om foarsizzende analyse te brûken yn marketing

Hjir binne tsien spesifike manieren om foarsizzende analytiken te brûken om jo marketingynspanningen te ferbetterjen en jo bedriuw te groeien.

1. Doeljen en segmentearjen fan jo publyk. Predictive marketing analytics.

Mei gebrûk fan gedrachs- en demografyske ynformaasje kinne jo jo prospects en klanten segmentearje om nije kampanjes te meitsjen, ôfstimd op wêr't jo publyk is yn 'e reis fan' e keaper. It meitsjen fan spesifike, rjochte kampanjes kin jo helpe om perspektiven effektyf troch de ferkeaptrechter te ferpleatsen en aktuele klanten fierder te belûken.

 

 

D'r binne trije wichtige manieren om foarsizzende analytiken te brûken om jo publyk te doeljen en te segmentearjen:

• Affiniteitsanalyse: dizze metoade giet it om it segmentearjen fan klanten basearre op mienskiplike attributen.
• Simulaasje fan reaksje: Troch te sjen hoe't klanten reagearje op bepaalde stimulâns, kinne jo foarsizze hoe wierskynlik it is dat takomstige klanten op in fergelykbere manier sille reagearje.
• Analysis útstream : ek neamd churn rate, sil churn analyze fertelle jo hokker persintaazje fan klanten jo hawwe ferlern oer in opjûne perioade. Jo kinne ek bepale hoefolle potensjele ynkomsten of kânsen dy't jo hawwe ferlern troch dizze klanten te ferliezen.

2. Ferdieling fan rjochte ynhâld

Learje hokker soarten ynhâld it bêste resonearje mei jo publyk (as ferskate publykssegminten) en hokker kanalen se it meast brûke kinne helpe om takomstige besluten foar ynhâldmarketing te ynformearjen. Troch jo strategyen foar oanmeitsjen en distribúsje fan ynhâld oan te passen, kinne jo in mear personaliseare ûnderfining leverje foar jo perspektiven om de kâns te fergrutsjen dat se troch de ferkeaptrechter bewegen en se omsette yn klanten.

3. Forecasting klant gedrach. Predictive marketing analytics.

Troch gegevens fan eardere kampanjes te kombinearjen mei de demografyske ynformaasje dy't jo hawwe sammele oer jo klanten, kinne jo in model bouwe dat kin helpe om takomstich klantgedrach te foarsizzen. Skoare klanten op basis fan hoe wierskynlik se binne om in oankeap te meitsjen of in bepaalde aksje te nimmen, sadat jo witte wannear en hoe't se se moatte benaderje mei marketing.

4. Foarsein lead score.

Sûnder in goed proses kinne jo wichtige tiid en boarnen fergrieme troch minsken te jagen dy't net iens ynteressearre binne yn wat jo te bieden hawwe. Lead skoare kin jo helpe om dit te foarkommen troch leads te kwalifisearjen en te prioritearjen op basis fan har belangstelling, urginsje en autoriteit om te keapjen.

Leadscore omfettet it tawizen fan wearden (scores) oan minsken op basis fan wêr't se binne yn 'e reis fan' e keaper (as ferkeaptrechter). Hoe heger de beoardieling dy't jo jouwe oan in lieder, hoe mear kwalifisearre hy sil wêze. De gegevens dy't jo brûke om leadscores te generearjen kinne de ynformaasje omfetsje dy't se jo formeel stjoere, de aksjes dy't se hawwe nommen, en hoe't se ynteraksje mei jo merk oer ferskate kanalen.

It krijen fan skoares foar ferskate soarten perspektiven klanten kinne helpe jo marketing ôfdielings en ferkeap om de juste te prioritearjen, rjochte op dyjingen dy't wierskynlik takomstige klanten wurde. Troch te antisipearjen op takomstige oankeapgewoanten, kin jo team potinsjele klanten moetsje wêr't se binne en se effektyf liede nei de folgjende faze fan har reis. Predictive marketing analytics.

Jo kinne heechprestearjende leads direkt nei jo ferkeapteam stjoere. Lege skoare ynstjoerings kinne hielendal net sin meitsje. Dy mei in GPA kinne in triuw yn 'e goede rjochting nedich wêze (lykas meidwaan oan strategysk marketingkampanje dy't se yn 'e trechter sil nimme).

 

 

5. Forecasting klant lifetime wearde

Mei deselde metoaden beskreaun yn 'e seksje "Targeting en segmentearjen fan jo publyk", kinne jo ek it libben foarsizze de wearde fan jo klant (CLV). Mei help fan histoaryske gegevens kinne jo bepale hokker klanten de meast rendabel binne, hokker marketingaktiviteiten it meast bringe werom op ynvestearring en hokker segminten fan jo publyk it meast loyaal binne.

Kennis fan jo CLV sil jo fertelle hoe weardefol in klant is foar jo bedriuw yn 'e rin fan har relaasje mei jo. It kin jo ek helpe te skatten hoe weardefol se yn 'e takomst sille wêze. Jo kinne de ferwachte lingte fan jo relaasje foarsizze en hoefolle ynkommen it sil generearje. Jo sille dan begripe hoefolle it kostet om nije kliïnten te krijen en kinne jo bedriuw dêrop planne. marketing budzjet en ferwachte rendemint op ynvestearring.

6. It oanlûken fan nije kliïnten. Predictive marketing analytics.

As jo ​​​​publyk ienris segmentearre is, kinne jo identiteitsmodellen meitsje mei klantgegevens. Jo doel hjir is om prospects te identifisearjen dy't fergelykber binne mei jo hjoeddeistige klanten, sadat jo se effektyf kinne rjochtsje en omsette yn leads en kliïnten.

7. Bepale it meast geskikte produkt of tsjinst

Mei in kombinaasje fan gegevens oer klantgedrach, leadynformaasje en histoaryske oankeapgegevens kinne jo better begripe wat jo hjoeddeistige klanten fan jo wolle. Jo kinne dan dizze ynformaasje brûke om te foarsizzen wat se oars wolle of nedich binne yn 'e takomst. Untwikkelje nije ideeën foar produkten en tsjinsten dy't djipper en better ôfstimd binne mei de winsken en behoeften fan jo klantbasis.

8. Upsell en cross-sell oan hjoeddeistige klanten. Predictive marketing analytics.

Jo kinne ek de gegevens dy't jo sammelje oer it oankeapgedrach fan jo klanten brûke foar cross- of oanfoljende ferkeap winst te fergrutsjen. Troch patroanen yn gedrach te identifisearjen, kinne jo jo produkten effektiver ferkeapje oan hjoeddeistige klanten.

Identifisearje potinsjele ferkeap Leads - Soarten en boarnen

Litte wy bygelyks sizze dat jo in marketingbedriuw hawwe dat ynhâld marketingsoftware ferkeapet en in add-on-ark foar sosjale netwurken. Jo fûnen dat 40% fan jo klanten dy't begjinne troch te abonnearjen op jo ynhâld marketingprogramma tafoegje sosjaal ark netwurken yn seis oant tolve moannen. Jo beslute om in spesifike marketingkampanje te meitsjen dy't rjochte is op hjoeddeistige ynhâldmarketingkliïnten oer in perioade fan seis moanne om jo upselling te ferheegjen mei maksimaal 60%.

9. Reducing klant churn.

Churn rate is it taryf wêrmei't klanten stopje saken mei jo te dwaan. Dit wurdt normaal útdrukt as in persintaazje fan abonnees. As jo ​​​​bygelyks in marketingbedriuw rinne en kliïnten oanmelde fia jierkontrakten, kin dit wurde definieare as it persintaazje werhelle kliïnten dy't jo oer in bepaalde perioade ferlieze. Predictive marketing analytics.

It doel is om in hegere groei te hawwen as de churn rate. Mei help fan foarsizzend analytics kinne jo warskôgingsbuorden opspoare dy't foarkomme foardat jo sels in klant ferlieze. As d'r in trend is, kinne jo identifisearje wêr en wannear jo bedriuw ferkeard giet. Potinsjele problemen erkennen kin jo helpe om de problemen fan jo klanten proaktyf op te lossen foardat jo se ferlieze.

10. Optimalisearje takomstige marketingkampanjes. Predictive marketing analytics.

Hoe mear ynformaasje jo hawwe, hoe better jo jo marketingkampanjes kinne planne en ymplementearje. Bettere targeting en messaging kinne jo helpe om robústere en autentikere kampanjes te meitsjen dy't ferbine mei prospects en klanten. Dit moat úteinlik liede ta mear suksesfolle resultaten.

Net allinich ferminderet foarsizzende analytyk risiko troch in protte gissingen út jo proses te nimmen, mar it kin ek liede ta rapper groei en ferbettere ROI foar jo organisaasje. It brûken fan dizze taktyk kin gjin súkses garandearje, mar se kinne jo kânsen op súkses ferheegje troch jo takomstige praktiken en besluten te ynformearjen.

Meitsje de juste ynhâld foar hjoeddeistige en takomstige kliïnten

It brûken fan foarsizzende analytiken sil jo oant no ta allinich helpe. Jo hawwe ek marketing fan kwaliteit nedich om konsuminten te belûken yn elke faze fan 'e reis fan' e keaper. It leverjen fan jo leads mei de juste ynhâld op it goede plak op 'e krekte tiid is essensjeel foar jo digitale marketingstrategy mei súkses útfiere.

 

Drukkerij АЗБУКА 

Gedachte liederskip is synonym mei oandacht