Análise de mercadotecnia predictiva

A analítica preditiva de mercadotecnia é a metodoloxía e o proceso de uso de datos, modelos estatísticos e algoritmos para prever tendencias e resultados futuros no mercado. Pretende proporcionar ás empresas a información que precisan para tomar decisións estratéxicas e optimizar as súas campañas de mercadotecnia. Aquí tes algúns aspectos clave da análise de mercadotecnia preditiva:

1. Recollida e tratamento de datos:

   • A fase inicial inclúe recollida de datos diversosrelacionadas con campañas de mercadotecnia, comportamento do consumidor, competidores, entorno económico e outros factores que afectan ao negocio.

2. Análise de mercadotecnia predictiva. Análise e investigación de datos:

   • A análise preditiva utiliza técnicas de análise estatística e de aprendizaxe automática para procesar e interpretar datos. Isto inclúe a identificación de patróns, correlacións e tendencias.

3. Estrutura dos modelos de predición:

   • Baseado en a análise de datos crea modelos preditivos. Estes poden ser series temporais, modelos de regresión, modelos de aprendizaxe automática, redes neuronais e outros métodos de predición.

4. Análise de mercadotecnia predictiva. Previsión dos resultados das campañas de mercadotecnia:

   • Os modelos preditivos pódense usar para predicir os resultados das campañas de mercadotecnia actuais e futuras, incluíndo a medición da eficacia publicitaria, a conversión, a participación do público e outras métricas.

5. Optimización do orzamento de mercadotecnia:

   • As previsións axudan ás empresas a optimizar o gasto en mercadotecnia identificando as mellores canles e estratexias para acadar os seus obxectivos co menor custo.

6. Análise de mercadotecnia predictiva. Análise do comportamento do cliente:

   • Predicir o comportamento dos clientes permíteche personalizar o marketing con máis precisión estratexia, tendo en conta as necesidades e preferencias individuais dos clientes.

7. Adaptación aos cambios do mercado:

   • As previsións axudan ás empresas a responder rapidamente aos cambios na contorna do mercado, adaptando as súas estratexias de mercadotecnia ás novas condicións.

8. Avaliación do risco:

   • A previsión tamén implica avaliar posibles riscos e incertezas, o que permite que unha empresa tome decisións máis fundamentadas.

As análises de mercadotecnia preditiva son cada vez máis importantes nos mercados dinámicos, o que axuda ás empresas a ser máis flexibles e eficaces nos seus esforzos de mercadotecnia.

Se falla, os clientes poden pasar a outras empresas.

 

 

Para crear para o teu público ao que vai destinado mellor viaxe posible do comprador, primeiro debes coñecelos ben e comprender o seu comportamento e accións en varios puntos de contacto.

Só así podes crear unha experiencia verdadeiramente personalizada e sen fisuras que move con éxito os teus clientes potenciales polo funil de vendas. Se dominas esta habilidade, mellorarás continuamente os teus esforzos de mercadotecnia dixital e fidelizarás á marca en liña.

Formas no deseño.

Unha forma eficaz de crear unha experiencia única para os seus clientes é empregando análises preditivas. Uso de crítica Os datos dos consumidores poden axudarche a predecir o comportamento futuro do cliente. A incorporación de descubrimentos clave que che ofrezcan unha comprensión máis profunda das tendencias do consumidor nas túas estratexias de mercadotecnia pode levarche por diante da competencia do teu sector.

A industria da análise preditiva está a crecer a un ritmo do 23,2% ao ano, o que significa que as empresas están a incorporarse rapidamente a esta tendencia. Se non comezas a incorporar estas estratexias ao teu mercadotecnia, rapidamente quedarás atrás dos teus competidores.

 

 

Análise de mercadotecnia predictiva

Unha vez que coñezas ben aos teus clientes actuais e potenciais, comprométeos unha e outra vez, non só levándoos onde están, senón levándoos a onde queiran ir.

• Hoxe, o 90% das empresas compiten principalmente calidade do servizo ao cliente.
• As análises preditivas poden axudarche a conectar cos clientes a un nivel máis profundo para que poidas destacar entre a multitude e manterte por diante da competencia.
• A análise preditiva implica o uso de datos para prever o comportamento, eventos e resultados futuros dos usuarios.
• Podes facer previsións precisas estudando datos e estatísticas históricos e actuais.
• Reduce o risco eliminando moitas suposicións dos teus procesos e estratexias. As previsións máis precisas poden provocar menos erros, un crecemento máis rápido e mellorar retorno do investimento ao teu negocio.

Que é a análise predictiva de mercadotecnia?

As análises de mercadotecnia preditiva usan datos para facer predicións sobre o comportamento dos usuarios e eventos e resultados futuros. Para facer predicións sobre os seus clientes e resultados de mercadotecnia, a análise preditiva extrae datos e utiliza unha combinación de estatísticas, modelado preditivo, intelixencia artificial (IA) e aprendizaxe automática. Podes facer predicións precisas ou determinar a probabilidade de que algo suceda no futuro estudando os patróns actuais e históricos dos datos.

Tres tipos principais analistas de negocios:

• Análise descritiva: Para prever eventos futuros, pode comezar con análises descritivas (datos históricos e rendemento) para determinar o que xa pasou.
• Análise preditiva. A continuación, mira as análises preditivas para determinar o que pode ocorrer no futuro. Isto implica mirar datos pasados ​​e usar algoritmos para predicir eventos futuros.
• Analítica prescritiva: finalmente, pode decidir que facer a continuación en función do que xa fixera ou do que xa pasou. Determine o mellor curso de acción pensando no que é máis probable que suceda.

Como funciona o proceso de análise preditiva?

O uso eficaz da análise preditiva implica un proceso de varios pasos. O seguinte diagrama ofrecerache unha visión xeral do que pasa neste proceso (o que pode requirir un enxeñeiro ou un analista de datos para completar).

• Comeza coas preguntas correctas: determina que preguntas queres responder ou que resultado esperas conseguir. As preguntas claras axudaranche a trazar o camiño correcto para obter as respostas que buscas. Un exemplo pode ser: "Que clientes potenciales cualificados de mercadotecnia (MQL) teñen máis probabilidades de facer unha compra este mes?"
• Recolle os datos correctos: Desenvolve un plan para recoller e organizar os datos que che dea resposta ás túas preguntas. Quizais necesites usar datos históricos, información demográfica e características firmográficas.
• Analiza os datos recollidos: analiza os teus datos para obter información útil que che axude a sacar conclusións sobre as túas preguntas (por exemplo, análises descritivas). Podes afondar facendo preguntas máis específicas aquí e investigando os datos para atopar respostas.

Análise predictiva de mercadotecnia.

• Usa a estatística para formular hipóteses: Despois de completar a lista de preguntas e de crear hipóteses, utiliza a estatística para crear e probar as conclusións que elaboraches. Comproba cada hipótese e confía nos datos obtidos.
• Crea un modelo preditivo: despois de probar e despois probar ou eliminar cada hipótese en función dos seus datos estatísticos, pode crear un modelo preditivo. De novo, usará estatísticas para prever eventos futuros, resultados ou comportamento dos clientes. É posible que necesites un enxeñeiro ou un analista de datos para completar este paso.
• Implementa o teu novo modelo: Use os seus datos para obter información útil e orientar futuras estratexias e campañas de marketing e vendas.
• Rastrexa o teu modelo ao longo do tempo: rastrexa e supervisa as novas tácticas e campañas que implementas e das que informes a súa eficacia co paso do tempo. Se é necesario, axusta e crea novos modelos. Ten en conta que as variables externas (como as variacións estacionais) poden sesgar os teus datos, polo que é posible que teñas que axustar ou substituír o teu modelo de cando en vez para que sexa preciso.

Hai tres clases principais de modelos preditivos. Análise predictiva de mercadotecnia.

• Modelado de clusters: este modelo preditivo pode axudarche a segmentar os clientes en diferentes grupos en función de varias variables. O modelado de clúster permítelle orientar a persoas ou datos demográficos específicos en función de datos de comportamento, compras de produtos anteriores ou interaccións de marca.
• Modelado de propensión: este modelo pode axudarche a determinar a probabilidade de que diferentes consumidores tomen medidas ou abandonen a túa marca. Os datos valiosos poden incluír a propensión dun cliente a comprar, converter, abandonar, comprometer ou abandonar subscricións, así como o valor de vida útil proxectado.
• Filtrado colaborativo (ou recomendado): Usando o comportamento do cliente pasado, pode desenvolver un modelo para identificar novas oportunidades de vendas. Use este modelo para recomendar anuncios, produtos e servizos relevantes á súa audiencia. Isto é útil para vender upselling e cross-selling aos clientes actuais.

10 xeitos prácticos de usar a análise preditiva no marketing

Aquí tes dez formas específicas de usar a análise preditiva para mellorar os teus esforzos de mercadotecnia e facer crecer o teu negocio.

1. Orientar e segmentar o teu público. Análise predictiva de mercadotecnia.

Usando información de comportamento e demográfica, pode segmentar os seus clientes potenciais e clientes para crear novas campañas adaptadas a onde se atopa o seu público na viaxe do comprador. A creación de campañas específicas e dirixidas pode axudarche a mover os clientes potenciais de forma eficaz polo funil de vendas e a atraer máis aos clientes actuais.

 

 

Hai tres formas principais de usar a análise preditiva para orientar e segmentar o teu público:

• Análise de afinidade: este método consiste en segmentar os clientes en función de atributos comúns.
• Simulación da reacción: Ao observar como reaccionan os clientes ante certos estímulos, pode predecir a probabilidade de que os futuros clientes respondan dun xeito similar.
• Análise saída : Tamén chamada taxa de abandono, a análise do churn indicarache a porcentaxe de clientes que perdeu durante un período determinado. Tamén pode determinar cantos ingresos ou oportunidades potenciais perdeu ao perder estes clientes.

2. Distribución de contidos dirixidos

Aprender que tipos de contido resoan mellor coa túa audiencia (ou diferentes segmentos de audiencia) e cales son as canles que usan con máis frecuencia pode axudar a informar as futuras decisións de mercadotecnia de contidos. Ao personalizar as túas estratexias de creación e distribución de contidos, podes ofrecer unha experiencia máis personalizada aos teus clientes potenciais para aumentar a probabilidade de que pasen polo funil de vendas e os convertan en clientes.

3. Previsión do comportamento do cliente. Análise predictiva de mercadotecnia.

Ao combinar os datos de campañas pasadas coa información demográfica que recompilaches sobre os teus clientes, podes crear un modelo que poida axudar a predicir o comportamento futuro dos clientes. Puntúa aos clientes en función da probabilidade de que fagan unha compra ou realicen unha determinada acción para que saibas cando e como abordarlles a mercadotecnia.

4. Puntuación de vantaxe prevista.

Sen un proceso axeitado, podes perder moito tempo e recursos perseguindo persoas que nin sequera están interesadas no que tes para ofrecer. Puntuación de liderado pode axudarche a evitar isto cualificando e priorizando clientes potenciales en función do seu interese, urxencia e autoridade para comprar.

A puntuación do cliente potencial consiste en asignar valores (puntuacións) ás persoas en función do lugar onde estean na viaxe do comprador (ou funil de vendas). Canto maior sexa a valoración que lle deas a un líder, máis cualificado estará. Os datos que utilizas para xerar puntuacións de clientes potenciales poden incluír a información que che envían formalmente, as accións que realizaron e como interactúan coa túa marca a través de diferentes canles.

Obtención de puntuacións para diferentes tipos de prospectos os clientes poden axudar aos seus departamentos de mercadotecnia e vendas para priorizar os correctos, centrándose nos que teñen máis probabilidades de converterse en futuros clientes. Ao anticiparse aos hábitos de compra futuros, o teu equipo pode coñecer aos clientes potenciais onde estean e guialos de forma eficaz para a seguinte etapa da súa viaxe. Análise predictiva de mercadotecnia.

Podes enviar clientes potenciales de alto rendemento directamente ao teu equipo de vendas. É posible que as entradas con puntuación baixa non teñan sentido. Aqueles cun GPA poden necesitar un impulso na dirección correcta (como participar en estratéxico campaña de marketing que os levará por el embudo).

 

 

5. Previsión do valor da vida do cliente

Usando os mesmos métodos descritos na sección "Segmentación e segmentación da súa audiencia", tamén pode predecir a vida útil o valor do seu cliente (CLV). Usando datos históricos, pode determinar que clientes son os máis rendibles e que actividades de mercadotecnia aportan máis retorno do investimento e que segmentos da túa audiencia son máis fieis.

Coñecer o teu CLV indicarache o valioso que é un cliente para a túa empresa ao longo da súa relación contigo. Tamén pode axudarche a estimar o valor que terán no futuro. Pode prever a duración prevista da súa relación e cantos ingresos xerará. Entón entenderás canto custa adquirir novos clientes e poderás planificar o teu negocio en consecuencia. orzamento de mercadotecnia e retorno esperado do investimento.

6. Captación de novos clientes. Análise predictiva de mercadotecnia.

Unha vez que o teu público estea segmentado, podes crear modelos de identidade utilizando os datos dos clientes. O teu obxectivo aquí é identificar clientes potenciales que sexan similares aos teus clientes actuais para que poidas orientalos de forma eficaz e convertelos en clientes potenciales e clientes.

7. Determinación do produto ou servizo máis axeitado

Usando unha combinación de datos de comportamento dos clientes, información de clientes potenciales e datos históricos de compras, podes comprender mellor o que queren de ti os teus clientes actuais. Despois podes usar esta información para predecir o que máis poden querer ou necesitar no futuro. Desenvolve novas ideas de produtos e servizos que sexan máis profundas e mellor aliñadas cos desexos e necesidades da túa base de clientes.

8. Upsell e cross-sell a clientes actuais. Análise predictiva de mercadotecnia.

Tamén podes usar os datos que recompilas sobre o comportamento de compra dos teus clientes para realizar compras cruzadas ou adicionais vendas para aumentar os beneficios. Ao identificar patróns de comportamento, pode comercializar os seus produtos de forma máis eficaz aos clientes actuais.

Identificación de potenciais clientes potenciales: tipos e fontes

Por exemplo, digamos que dirixe unha empresa de mercadotecnia que vende software de mercadotecnia de contidos e unha ferramenta complementaria para redes sociais. Descubriches que o 40% dos teus clientes que comezan por subscribirse ao teu programa de mercadotecnia de contidos engaden ferramenta social redes en seis a doce meses. Decides crear unha campaña de mercadotecnia específica dirixida aos clientes actuais de mercadotecnia de contidos durante un período de seis meses para aumentar as túas vendas ata un 60%.

9. Reducir a rotación de clientes.

A taxa de abandono é a taxa á que os clientes deixan de facer negocios contigo. Normalmente exprésase como porcentaxe de subscritores. Por exemplo, se dirixe unha empresa de mercadotecnia e rexistra clientes mediante contratos anuais, pódese definir como a porcentaxe de clientes repetidos que perde durante un determinado período de tempo. Análise predictiva de mercadotecnia.

O obxectivo é ter unha taxa de crecemento superior á taxa de abandono. Usando a análise preditiva, pode detectar sinais de advertencia que se producen antes de perder un cliente. Se hai unha tendencia, podes identificar onde e cando a túa empresa está a fallar. Recoñecer problemas potenciais pode axudarche a resolver de forma proactiva os problemas dos teus clientes antes de que os perdas.

10. Optimizar futuras campañas de mercadotecnia. Análise predictiva de mercadotecnia.

Canta máis información teñas, mellor poderás planificar e implementar as túas campañas de mercadotecnia. Unha mellor orientación e mensaxería poden axudarche a crear campañas máis sólidas e auténticas que conecten con clientes potenciais e clientes. Isto debería levar finalmente a resultados máis exitosos.

A analítica preditiva non só reduce o risco eliminando moitas conxecturas do seu proceso, senón que tamén pode levar a un crecemento máis rápido e unha mellora do ROI para a súa organización. O uso destas tácticas pode non garantir o éxito, pero poden aumentar as súas posibilidades de éxito informando as súas prácticas e decisións futuras.

Crea o contido axeitado para os clientes actuais e futuros

Usar análises preditivas só che axudará ata agora. Tamén necesitas mercadotecnia de contidos de calidade para involucrar aos consumidores en cada etapa da viaxe do comprador. Proporcionar aos teus clientes potenciales o contido axeitado no lugar e no momento axeitado é esencial para executar con éxito a súa estratexia de mercadotecnia dixital.

 

Imprenta АЗБУКА 

O liderado de pensamento é sinónimo de atención