Prediktivna marketinška analitika

Prediktivna marketinška analitika je metodologija i proces korištenja podataka, statističkih modela i algoritama za predviđanje budućih trendova i ishoda u marketingu. Cilj mu je pružiti tvrtkama informacije koje su im potrebne za donošenje strateških odluka i optimiziranje marketinških kampanja. Evo nekih ključnih aspekata prediktivne marketinške analitike:

1. Prikupljanje i obrada podataka:

   • Početna faza uključuje prikupljanje raznih podatakavezano uz marketinške kampanje, ponašanje potrošača, konkurente, gospodarsko okruženje i druge čimbenike koji utječu na poslovanje.

2. Prediktivna marketinška analitika. Analiza podataka i istraživanje:

   • Prediktivna analitika koristi se statističkom analizom i tehnikama strojnog učenja za obradu i tumačenje podataka. To uključuje prepoznavanje obrazaca, korelacija i trendova.

3. Struktura modela prognoze:

   • Na temelju analiza podataka stvara prediktivne modele. To mogu biti vremenske serije, regresijski modeli, modeli strojnog učenja, neuronske mreže i druge metode predviđanja.

4. Prediktivna marketinška analitika. Predviđanje rezultata marketinških kampanja:

   • Prediktivni modeli mogu se koristiti za predviđanje rezultata trenutnih i budućih marketinških kampanja, uključujući mjerenje učinkovitosti oglašavanja, konverzije, angažmana publike i drugih metrika.

5. Optimizacija marketinškog proračuna:

   • Predviđanja pomažu tvrtkama da optimiziraju marketinšku potrošnju identificirajući najbolje kanale i strategije za postizanje svojih ciljeva uz najniži trošak.

6. Prediktivna marketinška analitika. Analiza ponašanja klijenata:

   • Predviđanje ponašanja kupaca omogućuje vam točniju prilagodbu marketinga strategija, uzimajući u obzir individualne potrebe i sklonosti klijenata.

7. Prilagodba tržišnim promjenama:

   • Predviđanja pomažu tvrtkama da brzo odgovore na promjene u tržišnom okruženju, prilagođavajući svoje marketinške strategije novim uvjetima.

8. Procjena rizika:

   • Predviđanje također uključuje procjenu mogućih rizika i neizvjesnosti, što omogućuje poduzeću donošenje informiranijih odluka.

Prediktivna marketinška analitika postaje sve važnija na dinamičnim tržištima, pomažući tvrtkama da budu fleksibilnije i učinkovitije u svojim marketinškim naporima.

Ako ne uspijete, klijenti mogu prijeći u druge tvrtke.

 

 

Za stvaranje za svoje ciljanu publiku najbolje moguće putovanje kupca, prvo ih morate dobro upoznati i razumjeti njihovo ponašanje i radnje na raznim dodirnim točkama.

Tek tada možete stvoriti istinski personalizirano, besprijekorno iskustvo koje uspješno vodi vaše izglede kroz prodajni lijevak. Ako svladate ovu vještinu, neprestano ćete poboljšavati svoje digitalne marketinške napore i izgraditi lojalnost marki na mreži.

Forme u dizajnu.

Jedan od učinkovitih načina za stvaranje jedinstvenog iskustva za vaše klijente je korištenje prediktivne analitike. Upotreba kritičnih podaci o potrošačima mogu vam pomoći u predviđanju budućeg ponašanja kupaca. Uključivanje ključnih nalaza koji vam daju dublje razumijevanje potrošačkih trendova u vaše marketinške strategije može vas gurnuti ispred konkurencije u vašoj industriji.

Industrija prediktivne analitike raste po stopi od 23,2% godišnje, što znači da tvrtke brzo hvataju ovaj trend. Ako ne počnete uključivati ​​ove strategije u svoj marketing, brzo ćete zaostajati za svojim konkurentima.

 

 

Prediktivna marketinška analitika

Nakon što dobro upoznate svoje sadašnje i potencijalne klijente, angažirajte ih uvijek iznova, ne samo tako što ćete ih dovesti tamo gdje jesu, već tako što ćete ih odvesti tamo gdje žele ići.

• Danas se 90% poduzeća prvenstveno natječe za kvaliteta usluge kupcima.
• Prediktivna analitika može vam pomoći da se povežete s klijentima na dubljoj razini kako biste se mogli istaknuti iz gomile i ostati ispred konkurencije.
• Prediktivna analitika uključuje korištenje podataka za predviđanje budućeg ponašanja korisnika, događaja i ishoda.
• Možete formirati točna predviđanja proučavanjem povijesnih i trenutnih podataka i statistike.
• Smanjite rizik uklanjanjem mnogo nagađanja iz svojih procesa i strategija. Točnije prognoze mogu dovesti do manje pogrešaka, bržeg rasta i poboljšanja povrat na investiciju vašem poslu.

Što je prediktivna marketinška analitika?

Prediktivna marketinška analitika koristi podatke za predviđanje ponašanja korisnika te budućih događaja i ishoda. Kako biste predvidjeli svoje klijente i marketinške rezultate, prediktivna analitika kopa podatke i koristi kombinaciju statistike, prediktivnog modeliranja, umjetne inteligencije (AI) i strojnog učenja. Možete napraviti točna predviđanja ili odrediti koliko je vjerojatno da će se nešto dogoditi u budućnosti proučavanjem trenutnih i povijesnih obrazaca u podacima.

Tri glavne vrste poslovni analitičari:

• Deskriptivna analitika: Da biste predvidjeli buduće događaje, možete započeti s deskriptivnom analitikom - povijesnim podacima i izvedbom - kako biste utvrdili što se već dogodilo.
• Prediktivna analitika. Zatim pogledajte prediktivnu analitiku kako biste odredili što bi se moglo dogoditi u budućnosti. To uključuje pregled prošlih podataka i korištenje algoritama za predviđanje budućih događaja.
• Preskriptivna analitika: konačno, možete odlučiti što ćete učiniti sljedeće na temelju onoga što ste već učinili ili što se već dogodilo. Odredite najbolji način djelovanja razmišljajući o tome što će se najvjerojatnije dogoditi.

Kako funkcionira proces prediktivne analize?

Učinkovito korištenje prediktivne analitike uključuje proces u više koraka. Sljedeći dijagram dat će vam pregled onoga što ulazi u ovaj proces (za koji može biti potreban inženjer ili analitičar podataka).

• Počnite s pravim pitanjima: odredite na koja pitanja želite odgovoriti ili kakav ishod želite postići. Jasna pitanja pomoći će vam da zacrtate pravi put do odgovora koje tražite. Primjer bi mogao biti: "Koji će marketinški kvalificirani potencijalni kupci (MQL) najvjerojatnije obaviti kupnju ovaj mjesec?"
• Prikupite prave podatke: Razvijte plan za prikupljanje i organiziranje podataka koji će vam dati odgovore na vaša pitanja. Možda ćete morati koristiti povijesne podatke, demografske podatke i firmografske karakteristike.
• Analizirajte prikupljene podatke: analizirati svoje podatke kako biste dobili korisne informacije koje će vam pomoći u donošenju zaključaka o vašim pitanjima (na primjer, deskriptivna analitika). Možete ići dublje postavljanjem konkretnijih pitanja ovdje i kopanjem po podacima kako biste pronašli odgovore.

Prediktivna marketinška analitika.

• Koristite statistiku za formiranje hipoteza: Nakon dovršetka popisa pitanja i stvaranja hipoteza, korištenje statistike za izradu i testiranje zaključaka koje ste razvili. Testirajte svaku hipotezu i vjerujte dobivenim podacima.
• Napravite prediktivni model: nakon testiranja, a zatim testiranja ili eliminiranja svake hipoteze na temelju vaših statističkih podataka, možete stvoriti prediktivni model. Ponovno ćete koristiti statistiku za predviđanje budućih događaja, ishoda ili ponašanja kupaca. Možda će vam trebati inženjer ili analitičar podataka da dovršite ovaj korak.
• Uvedite svoj novi model: Upotrijebite svoje podatke za dobivanje korisnih uvida i usmjeravanje budućih marketinških i prodajnih strategija i kampanja.
• Pratite svoj model tijekom vremena: pratiti i nadzirati nove taktike i kampanje koje primjenjujete i izvještavati o njima njihovu učinkovitost tijekom vremena. Po potrebi prilagoditi i izraditi nove modele. Imajte na umu da vanjske varijable (kao što su sezonske varijacije) mogu iskriviti vaše podatke, tako da ćete možda trebati prilagoditi ili zamijeniti svoj model s vremena na vrijeme kako bi bio točan.

Postoje tri glavne klase prediktivnih modela. Prediktivna marketinška analitika.

• Modeliranje klastera: ovaj prediktivni model može vam pomoći segmentirati kupce u različite skupine na temelju nekoliko varijabli. Modeliranje klastera omogućuje vam ciljanje određenih ljudi ili demografskih podataka na temelju podataka o ponašanju, prošlih kupnji proizvoda ili interakcija s markom.
• Modeliranje sklonosti: ovaj vam model može pomoći da odredite koliko je vjerojatno da će različiti potrošači poduzeti nešto ili napustiti vašu marku. Vrijedni podaci mogu uključivati ​​kupčevu sklonost kupnji, konverziji, napuštanju, angažmanu ili napuštanju pretplate, kao i projicirana životna vrijednost.
• Zajedničko (ili preporučeno) filtriranje: Koristeći prošlo ponašanje kupaca, možete razviti model za prepoznavanje novih prodajnih prilika. Koristite ovaj model da svojoj publici preporučite relevantne oglase, proizvode i usluge. Ovo je korisno za povećanje i unakrsnu prodaju trenutnim kupcima.

10 praktičnih načina korištenja prediktivne analize u marketingu

Evo deset specifičnih načina korištenja prediktivne analitike za poboljšanje vaših marketinških napora i rast vašeg poslovanja.

1. Ciljanje i segmentiranje vaše publike. Prediktivna marketinška analitika.

Koristeći podatke o ponašanju i demografske podatke, možete segmentirati svoje izglede i kupce kako biste izradili nove kampanje prilagođene mjestu na kojem se nalazi vaša publika na putovanju kupca. Stvaranje specifičnih, ciljanih kampanja može vam pomoći da učinkovito pomaknete potencijalne klijente kroz tok prodaje i dodatno angažirate trenutne kupce.

 

 

Postoje tri glavna načina korištenja prediktivne analitike za ciljanje i segmentiranje publike:

• Analiza afiniteta: ova metoda uključuje segmentiranje kupaca na temelju zajedničkih atributa.
• Simulacija reakcije: Promatrajući kako kupci reagiraju na određene podražaje, možete predvidjeti koliko je vjerojatno da će budući kupci reagirati na sličan način.
• Analiza odljev : Također se naziva stopa odljeva, analiza odljeva će vam reći koji ste postotak kupaca izgubili u određenom razdoblju. Također možete odrediti koliko ste potencijalnog prihoda ili prilike izgubili gubitkom ovih kupaca.

2. Distribucija ciljanog sadržaja

Učenje koje vrste sadržaja najbolje odjekuju kod vaše publike (ili različitih segmenata publike) i koje kanale najčešće koriste može pomoći u donošenju budućih odluka o marketingu sadržaja. Prilagodbom svojih strategija stvaranja i distribucije sadržaja možete pružiti personaliziranije iskustvo svojim potencijalnim kupcima kako biste povećali vjerojatnost da će proći kroz tok prodaje i pretvoriti ih u kupce.

3. Predviđanje ponašanja kupaca. Prediktivna marketinška analitika.

Kombiniranjem podataka iz prošlih kampanja s demografskim informacijama koje ste prikupili o svojim klijentima, možete izgraditi model koji može pomoći u predviđanju budućeg ponašanja kupaca. Ocijenite kupce na temelju toga kolika je vjerojatnost da će izvršiti kupnju ili poduzeti određenu radnju kako biste znali kada i kako im pristupiti s marketingom.

4. Predviđeni vodeći rezultat.

Bez odgovarajućeg procesa mogli biste izgubiti dosta vremena i resursa jureći za ljudima koji uopće nisu zainteresirani za ono što nudite. Vodeći rezultat može vam pomoći da to izbjegnete kvalificiranjem i davanjem prioriteta potencijalnim kupcima na temelju njihovog interesa, hitnosti i ovlaštenja za kupnju.

Bodovanje potencijalnih klijenata uključuje dodjeljivanje vrijednosti (bodova) ljudima na temelju toga gdje se nalaze u kupčevom putu (ili prodajnom toku). Što veću ocjenu date vođi, on će biti kvalificiraniji. Podaci koje upotrebljavate za generiranje rezultata potencijalnih kupaca mogu uključivati ​​informacije koje su vam službeno poslali, radnje koje su poduzeli i način na koji su u interakciji s vašim brendom na različitim kanalima.

Dobivanje rezultata za različite vrste potencijalnih klijenata kupci mogu pomoći vašim marketinškim odjelima i prodaje kako bi dali prioritet pravima, fokusirajući se na one koji će najvjerojatnije postati budući kupci. Predviđanjem budućih kupovnih navika, vaš tim može upoznati potencijalne kupce tamo gdje se nalaze i učinkovito ih voditi do sljedeće faze njihova putovanja. Prediktivna marketinška analitika.

Potencijalne klijente s visokom izvedbom možete poslati izravno svom prodajnom timu. Unosi s niskim bodovanjem možda uopće nemaju smisla. Oni s GPA-om možda će trebati poticaj u pravom smjeru (kao što je sudjelovanje u strateški marketinška kampanja koja će ih odvesti niz lijevak).

 

 

5. Predviđanje dugotrajne vrijednosti kupca

Koristeći iste metode opisane u odjeljku "Ciljanje i segmentiranje vaše publike", također možete predvidjeti životni vijek vrijednost vašeg kupca (CLV). Pomoću povijesnih podataka možete utvrditi koji su kupci najprofitabilniji, koje marketinške aktivnosti donose najviše povrat na investiciju i koji segmenti vaše publike su najvjerniji.

Poznavanje vašeg CLV-a reći će vam koliko je klijent vrijedan vašem poslovanju tijekom svog odnosa s vama. Također vam može pomoći da procijenite koliko će oni biti vrijedni u budućnosti. Možete predvidjeti očekivanu duljinu vaše veze i koliki će prihod donijeti. Tada ćete shvatiti koliko košta stjecanje novih klijenata i moći ćete planirati svoje poslovanje u skladu s tim. marketinški proračun i očekivani povrat ulaganja.

6. Privlačenje novih klijenata. Prediktivna marketinška analitika.

Nakon što je vaša publika segmentirana, možete izraditi modele identiteta pomoću podataka o korisnicima. Vaš je cilj ovdje identificirati potencijalne klijente koji su slični vašim trenutnim klijentima kako biste ih mogli učinkovito ciljati i pretvoriti u potencijalne kupce i klijente.

7. Određivanje najprikladnijeg proizvoda ili usluge

Koristeći kombinaciju podataka o ponašanju kupaca, informacija o potencijalnim kupcima i povijesnih podataka o kupnji, možete bolje razumjeti što vaši trenutni kupci žele od vas. Zatim možete upotrijebiti te informacije da predvidite što bi još mogli željeti ili trebati u budućnosti. Razvijte nove ideje o proizvodima i uslugama koje su dublje i bolje usklađene sa željama i potrebama vaše korisničke baze.

8. Upsell i cross-sell trenutnim kupcima. Prediktivna marketinška analitika.

Također možete koristiti podatke koje prikupite o kupovnom ponašanju svojih kupaca za unakrsno ili dodatno prodajni za povećanje profita. Prepoznavanjem obrazaca u ponašanju možete učinkovitije plasirati svoje proizvode trenutnim kupcima.

Identificiranje potencijalnih potencijalnih kupaca - vrste i izvori

Na primjer, recimo da vodite marketinšku tvrtku koja prodaje softver za sadržajni marketing i dodatni alat za društvene mreže. Utvrdili ste da 40% vaših kupaca koji započnu s pretplatom na vaš sadržajni marketinški program dodaju društveni alat mreže za šest do dvanaest mjeseci. Odlučili ste izraditi određenu marketinšku kampanju koja cilja trenutne klijente sadržajnog marketinga tijekom razdoblja od šest mjeseci kako biste povećali prodaju do 60%.

9. Smanjenje odljeva kupaca.

Stopa odljeva je stopa pri kojoj kupci prestaju poslovati s vama. To se obično izražava kao postotak pretplatnika. Na primjer, ako vodite marketinšku tvrtku i upisujete klijente putem godišnjih ugovora, to se može definirati kao postotak ponovljenih klijenata koje gubite tijekom određenog vremenskog razdoblja. Prediktivna marketinška analitika.

Cilj je imati veću stopu rasta od stope odljeva. Koristeći prediktivnu analitiku, možete uočiti znakove upozorenja koji se pojavljuju prije nego uopće izgubite klijenta. Ako postoji trend, možete utvrditi gdje i kada vaše poslovanje ide po zlu. Prepoznavanje potencijalnih problema može vam pomoći da proaktivno riješite probleme svojih kupaca prije nego što ih izgubite.

10. Optimizirajte buduće marketinške kampanje. Prediktivna marketinška analitika.

Što više informacija imate, to bolje možete planirati i provoditi svoje marketinške kampanje. Bolje ciljanje i slanje poruka mogu vam pomoći da stvorite robusnije i autentičnije kampanje koje se povezuju s potencijalnim klijentima. To bi u konačnici trebalo dovesti do uspješnijih rezultata.

Prediktivna analitika ne samo da smanjuje rizik uklanjajući mnogo nagađanja iz vašeg procesa, već također može dovesti do bržeg rasta i poboljšanog ROI-a za vašu organizaciju. Korištenje ovih taktika možda ne jamči uspjeh, ali može povećati vaše šanse za uspjeh informirajući vaše buduće prakse i odluke.

Stvorite pravi sadržaj za sadašnje i buduće klijente

Korištenje prediktivne analitike pomoći će vam samo do sada. Potreban vam je i kvalitetan sadržajni marketing kako biste uključili potrošače u svakoj fazi kupčevog putovanja. Nužno je osigurati potencijalnim kupcima pravi sadržaj na pravom mjestu u pravo vrijeme uspješno provođenje vaše digitalne marketinške strategije.

 

Tiskara АЗБУКА 

Misaono vodstvo je sinonim za pozornost