Prediktív marketingelemzés

A prediktív marketingelemzés az adatok, statisztikai modellek és algoritmusok felhasználásának módszertana és folyamata a marketing jövőbeli trendjei és eredményei előrejelzésére. Célja, hogy a vállalkozások rendelkezésére álljon a stratégiai döntések meghozatalához és marketingkampányaik optimalizálásához szükséges információ. Íme néhány kulcsfontosságú szempont a prediktív marketingelemzésben:

1. Adatgyűjtés és feldolgozás:

   • A kezdeti szakasz magában foglalja különféle adatok gyűjtésea marketingkampányokhoz, a fogyasztói magatartáshoz, a versenytársakhoz, a gazdasági környezethez és a vállalkozást befolyásoló egyéb tényezőkhöz kapcsolódnak.

2. Prediktív marketingelemzés. Adatelemzés és kutatás:

   • A prediktív analitika statisztikai elemzést és gépi tanulási technikákat használ az adatok feldolgozásához és értelmezéséhez. Ez magában foglalja a minták, összefüggések és trendek azonosítását.

3. Az előrejelzési modellek felépítése:

   • Alapul az adatelemzés prediktív modelleket hoz létre. Ezek lehetnek idősorok, regressziós modellek, gépi tanulási modellek, neurális hálózatok és egyéb előrejelzési módszerek.

4. Prediktív marketingelemzés. A marketingkampányok eredményének előrejelzése:

   • A prediktív modellek felhasználhatók a jelenlegi és jövőbeli marketingkampányok eredményeinek előrejelzésére, beleértve a hirdetési hatékonyság mérését, a konverziót, a közönség elköteleződését és egyéb mutatókat.

5. Marketing költségvetés optimalizálása:

   • Az előrejelzések segítenek a vállalkozásoknak optimalizálni a marketingköltségeket azáltal, hogy meghatározzák a legjobb csatornákat és stratégiákat céljaik legalacsonyabb költséggel történő eléréséhez.

6. Prediktív marketingelemzés. Az ügyfél viselkedésének elemzése:

   • Az ügyfelek viselkedésének előrejelzése lehetővé teszi a marketing pontosabb testreszabását stratégia, figyelembe véve az ügyfelek egyéni igényeit és preferenciáit.

7. Alkalmazkodás a piaci változásokhoz:

   • Az előrejelzések segítenek a vállalatoknak gyorsan reagálni a piaci környezet változásaira, marketingstratégiájukat az új feltételekhez igazítani.

8. Kockázatértékelés:

   • Az előrejelzés magában foglalja a lehetséges kockázatok és bizonytalanságok felmérését is, ami lehetővé teszi a vállalkozás számára, hogy megalapozottabb döntéseket hozzon.

A prediktív marketingelemzés egyre fontosabbá válik a dinamikus piacokon, segítve a vállalatokat abban, hogy rugalmasabbak és hatékonyabbak legyenek marketingtevékenységeikben.

Ha kudarcot vall, az ügyfelek áttérhetnek más vállalkozásokra.

 

 

Hogy létrehozz magadnak célközönség A lehető legjobb vásárlói út során először jól ismernie kell őket, és meg kell értenie viselkedésüket és tevékenységüket a különböző érintkezési pontokon.

Csak így hozhat létre egy igazán személyre szabott, zökkenőmentes élményt, amely sikeresen mozgatja a potenciális ügyfeleket az értékesítési csatornán. Ha elsajátítja ezt a képességet, folyamatosan fejlesztheti digitális marketingtevékenységeit, és online márkahűséget építhet.

Formák a tervezésben.

Az egyik hatékony módja annak, hogy egyedi élményt teremtsen ügyfelei számára, a prediktív elemzés használata. A kritikus használata A fogyasztói adatok segíthetnek előre jelezni a jövőbeli vásárlói magatartást. A fogyasztói trendek mélyebb megértését biztosító kulcsfontosságú megállapítások marketingstratégiáiba történő beépítése az iparág versenytársai elé szoríthatja.

A prediktív analitikai iparág évi 23,2%-os ütemben növekszik, ami azt jelenti, hogy a vállalatok gyorsan felfogják ezt a trendet. Ha nem kezdi el beépíteni ezeket a stratégiákat a marketingjébe, gyorsan lemarad a versenytársaitól.

 

 

Prediktív marketingelemzés

Miután jól ismeri jelenlegi és potenciális ügyfeleit, ismételten vonzza meg őket, nemcsak azzal, hogy eljuttatja őket oda, ahol vannak, hanem úgy is, hogy elviszi őket oda, ahova szeretnének továbbmenni.

• Manapság a vállalkozások 90%-a elsősorban azért versenyez az ügyfélszolgálat minősége.
• A prediktív elemzés segítségével mélyebb szinten léphet kapcsolatba az ügyfelekkel, így kitűnhet a tömegből, és megelőzheti a versenytársakat.
• A prediktív elemzés magában foglalja az adatok felhasználását a jövőbeni felhasználói viselkedés, események és eredmények előrejelzésére.
• A múltbeli és aktuális adatok és statisztikák tanulmányozásával pontos előrejelzéseket készíthet.
• Csökkentse a kockázatot azáltal, hogy eltávolítja a sok találgatást folyamataiból és stratégiáiból. A pontosabb előrejelzések kevesebb hibához, gyorsabb növekedéshez és javuláshoz vezethetnek a beruházások megtérülése a vállalkozásodhoz.

Mi az a prediktív marketingelemzés?

A prediktív marketingelemzés az adatok segítségével előrejelzéseket készít a felhasználói viselkedésről, valamint a jövőbeli eseményekről és eredményekről. Az ügyfelekkel és a marketingeredményekkel kapcsolatos előrejelzések készítéséhez a prediktív analitika adatokat bányászik, és a statisztikák, a prediktív modellezés, a mesterséges intelligencia (AI) és a gépi tanulás kombinációját használja. Az adatok jelenlegi és történelmi mintáinak tanulmányozásával pontos előrejelzéseket készíthet, vagy meghatározhatja, hogy mekkora valószínűséggel fog történni valami a jövőben.

Három fő típus üzleti elemzők:

• Leíró elemzés: A jövőbeli események előrejelzéséhez kezdheti a leíró elemzéssel – a múltbeli adatokkal és a teljesítménnyel –, hogy meghatározza, mi történt már.
• Prediktív elemzés. Ezután tekintse meg a prediktív elemzést, hogy meghatározza, mi történhet a jövőben. Ez magában foglalja a múltbeli adatok megtekintését és algoritmusok használatát a jövőbeli események előrejelzésére.
• Előíró elemzés: végül a már megtett vagy már megtörténtek alapján eldöntheti, hogy mit tegyen. Határozza meg a legmegfelelőbb cselekvési módot úgy, hogy végiggondolja, mi fog történni a legvalószínűbb módon.

Hogyan működik a prediktív analitikai folyamat?

A prediktív analitika hatékony használata többlépcsős folyamatot foglal magában. A következő diagram áttekintést ad arról, hogy mi történik ebben a folyamatban (amelyhez szükség lehet egy mérnökre vagy adatelemzőre).

• Kezdje a megfelelő kérdésekkel: határozza meg, milyen kérdésekre szeretne választ adni, vagy milyen eredményt szeretne elérni. A világos kérdések segítenek feltérképezni a helyes utat a keresett válaszok megszerzéséhez. Példa lehet a következő: „Mely Marketing Minősített Leadek (MQL) vásárolnak leginkább ebben a hónapban?”
• Gyűjtsd össze a megfelelő adatokat: Készítsen tervet az adatok gyűjtésére és rendszerezésére, amely választ ad kérdéseire. Előfordulhat, hogy előzményadatokat, demográfiai információkat és firmográfiai jellemzőket kell használnia.
• Az összegyűjtött adatok elemzése: elemezze adatait, hogy hasznos információkhoz jusson, amelyek segítségével következtetéseket vonhat le kérdéseivel kapcsolatban (például leíró elemzés). Mélyebbre mehet, ha itt konkrétabb kérdéseket tesz fel, és az adatokba ásva választ talál.

Prediktív marketingelemzés.

• Használjon statisztikákat hipotézisek felállításához: A kérdéslista kitöltése és a hipotézisek felállítása után statisztikával készítse el és tesztelje le a következtetéseket. Teszteljen minden hipotézist, és bízzon a kapott adatokban.
• Hozzon létre egy prediktív modellt: az egyes hipotézisek tesztelése, majd tesztelése vagy kiküszöbölése a statisztikai adatai alapján létrehozhat egy prediktív modellt. Ismét statisztikákat fog használni a jövőbeli események, eredmények vagy az ügyfelek viselkedésének előrejelzésére. Ennek a lépésnek a végrehajtásához mérnökre vagy adatelemzőre lehet szüksége.
• Az új modell bevezetése: Használja adatait, hogy gyakorlati betekintést nyerjen, és irányítsa a jövőbeli marketing- és értékesítési stratégiákat és kampányokat.
• Kövesse nyomon modelljét idővel: nyomon követheti és figyelemmel kísérheti az új taktikákat és kampányokat, amelyeket bevezet és jelentéseket készít hatékonyságukat túlóra. Ha szükséges, állítsa be és hozzon létre új modelleket. Ne feledje, hogy a külső változók (például a szezonális ingadozások) torzíthatják az adatokat, ezért előfordulhat, hogy időnként módosítania vagy cserélnie kell a modellt a pontosság megőrzése érdekében.

A prediktív modelleknek három fő osztálya van. Prediktív marketingelemzés.

• Klaszter modellezés: ez a prediktív modell segíthet az ügyfelek különböző csoportokba bontásában több változó alapján. A fürtmodellezés lehetővé teszi, hogy konkrét embereket vagy demográfiai adatokat célozzon meg viselkedési adatok, korábbi termékvásárlások vagy márkainterakciók alapján.
• Hajlam modellezés: ez a modell segíthet meghatározni, hogy a különböző fogyasztók mennyire valószínű, hogy lépéseket tesznek vagy elhagyják a márkáját. Az értékes adatok magukban foglalhatják az ügyfél vásárlási, konverziós, lemondási, elköteleződési vagy elhagyási hajlandóságát. előfizetések, valamint a várható élettartamra vetített értéket.
• Együttműködésen alapuló (vagy ajánlott) szűrés: A múltbeli vásárlói magatartás felhasználásával modellt dolgozhat ki az új értékesítési lehetőségek azonosítására. Ezzel a modellel releváns hirdetéseket, termékeket és szolgáltatásokat ajánlhat közönségének. Ez hasznos a jelenlegi ügyfelek számára történő fel- és keresztértékesítéshez.

10 gyakorlati módszer a prediktív elemzés használatára a marketingben

Az alábbiakban tíz konkrét módszert mutatunk be a prediktív elemzés használatára marketingtevékenységének javítása és vállalkozása fejlesztése érdekében.

1. A közönség megcélzása és szegmentálása. Prediktív marketingelemzés.

Viselkedési és demográfiai információk felhasználásával szegmentálhatja a potenciális ügyfeleket, hogy új kampányokat hozzon létre, amelyek a vásárló útjára szabott közönségre vannak szabva. Konkrét, célzott kampányok létrehozásával hatékonyan mozgathatja a potenciális ügyfeleket az értékesítési csatornán, és még jobban bevonhatja a jelenlegi ügyfeleket.

 

 

Három fő módja van a prediktív elemzésnek a közönség megcélzására és szegmentálására:

• Affinitáselemzés: ez a módszer az ügyfelek szegmentálását foglalja magában közös jellemzők alapján.
• A reakció szimulációja: Ha megnézi, hogyan reagálnak az ügyfelek bizonyos ingerekre, megjósolhatja, mekkora a valószínűsége annak, hogy a jövőbeli ügyfelek hasonló módon reagálnak.
• Elemzés kiáramlás : A lemorzsolódási aránynak is nevezik, a lemorzsolódási elemzés megmutatja, hogy az ügyfelek hány százalékát veszítette el egy adott időszakban. Azt is meghatározhatja, hogy mennyi potenciális bevételtől vagy lehetőségtől veszített el az ügyfelek elvesztésével.

2. Célzott tartalom terjesztése

Ha megtanulja, hogy milyen típusú tartalmak rezonálnak a legjobban közönségével (vagy különböző közönségszegmenseivel), és milyen csatornákat használnak leggyakrabban, az segíthet a jövőbeli tartalommarketing-döntésekben. A tartalomlétrehozási és -terjesztési stratégiák testreszabásával személyre szabottabb élményt nyújthat a potenciális ügyfeleknek, így növelve annak valószínűségét, hogy áthaladnak az értékesítési csatornán, és vásárlókká válnak.

3. Vevői viselkedés előrejelzése. Prediktív marketingelemzés.

A múltbeli kampányokból származó adatok és az ügyfelekről összegyűjtött demográfiai adatok kombinálásával olyan modellt hozhat létre, amely segíthet előre jelezni az ügyfelek jövőbeli viselkedését. Pontozzon az ügyfeleket az alapján, hogy mekkora valószínűséggel vásárolnak vagy hajtanak végre egy bizonyos műveletet, hogy tudja, mikor és hogyan forduljon hozzájuk marketinggel.

4. Előre jelzett vezető pontszám.

Megfelelő folyamat nélkül jelentős időt és erőforrásokat pazarolhat olyan emberek üldözésére, akiket nem is érdekel, amit kínál. Vezető pontozás segíthet elkerülni ezt azáltal, hogy a potenciális ügyfeleket érdeklődésük, sürgősségük és vásárlási jogosultságuk alapján minősíti és rangsorolja.

A potenciális ügyfelek pontozása azt jelenti, hogy értékeket (pontszámokat) rendelnek az emberekhez az alapján, hogy hol tartanak a vevő útján (vagy értékesítési csatornán). Minél magasabb minősítést adsz egy vezetőnek, annál képzettebb lesz. A potenciális ügyfelek pontszámainak generálásához felhasznált adatok magukban foglalhatják az általuk hivatalosan elküldött információkat, az általuk végrehajtott tevékenységeket, valamint azt, hogy hogyan lépnek kapcsolatba a márkával a különböző csatornákon.

Pontszámok megszerzése különböző típusú potenciális ügyfelek számára az ügyfelek segíthetnek a marketing osztályoknak és az értékesítést, hogy a megfelelő ügyfeleket helyezze előtérbe, azokra összpontosítva, akik nagy valószínűséggel jövőbeli vásárlókká válnak. A jövőbeli vásárlási szokások előrejelzésével csapata ott találkozhat a potenciális ügyfelekkel, ahol vannak, és hatékonyan elvezetheti őket útjuk következő szakaszához. Prediktív marketingelemzés.

A nagy teljesítményű potenciális ügyfeleket közvetlenül az értékesítési csapatának küldheti el. Az alacsony pontszámú bejegyzéseknek egyáltalán nincs értelme. A GPA-val rendelkezőknek szükségük lehet a megfelelő irányba történő lökésre (például részvételre stratégiai marketing kampány, amely végigvezeti őket a csatornán).

 

 

5. Vevő élettartam-értékének előrejelzése

A „Közönség célzása és szegmentálása” részben leírt módszerekkel megjósolhatja az élettartamot is. ügyfele értéke (CLV). A múltbeli adatok segítségével meghatározhatja, hogy mely ügyfelek a legjövedelmezőbbek, mely marketingtevékenységek hoznak a legtöbbet a beruházások megtérülése és a közönség mely szegmensei a leghűségesebbek.

A CLV ismerete megmutatja, mennyire értékes egy ügyfél a vállalkozása számára az Önnel való kapcsolat során. Segíthet abban is, hogy megbecsülje, mennyire lesznek értékesek a jövőben. Megjósolhatja kapcsolata várható hosszát és azt, hogy mennyi bevételt fog generálni. Ekkor megérti, mennyibe kerül új ügyfelek megszerzése, és ennek megfelelően tervezheti meg vállalkozását. marketing költségvetés és a befektetés várható megtérülése.

6. Új ügyfelek vonzása. Prediktív marketingelemzés.

A közönség szegmentálása után identitásmodelleket hozhat létre ügyféladatok felhasználásával. Itt az a célja, hogy azonosítsa azokat a potenciális ügyfeleket, akik hasonlóak jelenlegi ügyfeleihez, így hatékonyan megcélozhatja őket, és potenciális ügyfelekké és ügyfelekké alakíthatja őket.

7. A legmegfelelőbb termék vagy szolgáltatás meghatározása

Az ügyfelek viselkedési adatainak, potenciális ügyfelek információinak és korábbi vásárlási adatainak kombinációjával jobban megértheti, hogy jelenlegi ügyfelei mit szeretnének Öntől. Ezt az információt ezután felhasználhatja arra, hogy előre jelezze, mire lehet még szükségük, vagy mire lesz szükségük a jövőben. Új termék- és szolgáltatásötleteket dolgozzon ki, amelyek mélyebbek és jobban igazodnak az Ön ügyfélkörének szükségleteihez.

8. Felértékesítés és keresztértékesítés jelenlegi ügyfelek számára. Prediktív marketingelemzés.

Az ügyfelek vásárlási viselkedéséről gyűjtött adatokat kereszt- vagy kiegészítő célokra is felhasználhatja Sales a profit növelésére. A viselkedésminták azonosításával hatékonyabban értékesítheti termékeit a jelenlegi vásárlók számára.

A potenciális értékesítési potenciális ügyfelek azonosítása – típusok és források

Tegyük fel például, hogy egy marketingcéget üzemeltet, amely tartalommarketing-szoftvert és egy kiegészítő eszközt árul közösségi hálózatok. Azt tapasztalta, hogy ügyfelei 40%-a, akik először feliratkoznak az Ön tartalommarketing-programjára, hozzátesz társadalmi eszköz hat-tizenkét hónapon belül. Úgy dönt, hogy létrehoz egy konkrét marketingkampányt, amely a jelenlegi tartalommarketing-ügyfeleket célozza meg egy hat hónapos időszak alatt, hogy akár 60%-kal is növelje az értékesítést.

9. Az ügyfelek lemorzsolódásának csökkentése.

A lemorzsolódási arány az az arány, amelynél az ügyfelek abbahagyják az üzletkötést Önnel. Ezt általában az előfizetők százalékában fejezik ki. Például, ha egy marketingcéget üzemeltet, és éves szerződésekkel köt ügyfeleket, ez meghatározható az ismétlődő ügyfelek százalékos arányaként, amelyeket egy bizonyos időszak alatt elveszít. Prediktív marketingelemzés.

A cél az, hogy a növekedési ütem magasabb legyen, mint a lemorzsolódás. A prediktív analitika segítségével észreveheti azokat a figyelmeztető jeleket, amelyek még azelőtt jelentkeznek, hogy elveszítené az ügyfelet. Ha van trend, akkor azonosíthatja, hol és mikor megy rosszul a vállalkozás. A lehetséges problémák felismerése segíthet proaktív módon megoldani ügyfelei problémáit, mielőtt elveszítené őket.

10. Optimalizálja a jövőbeli marketingkampányokat. Prediktív marketingelemzés.

Minél több információval rendelkezik, annál jobban meg tudja tervezni és végrehajtani marketingkampányait. A jobb célzás és üzenetküldés segíthet robusztusabb és hitelesebb kampányok létrehozásában, amelyek kapcsolatba lépnek a potenciális ügyfelekkel. Ennek végső soron sikeresebb eredményekhez kell vezetnie.

A prediktív elemzés nemcsak a kockázatot csökkenti azáltal, hogy sok találgatást kivon a folyamatból, hanem gyorsabb növekedést és jobb ROI-t is eredményezhet szervezete számára. Ezeknek a taktikáknak a használata nem biztos, hogy garantálja a sikert, de növelhetik a siker esélyeit azáltal, hogy tájékoztatják a jövőbeli gyakorlatokról és döntésekről.

Készítsen megfelelő tartalmat jelenlegi és jövőbeli ügyfelek számára

A prediktív elemzés használata egyelőre csak segít. Minőségi tartalommarketingre is szüksége van ahhoz, hogy a fogyasztókat a vevő útjának minden szakaszában lekösse. Elengedhetetlen, hogy potenciális ügyfeleket a megfelelő tartalommal, a megfelelő helyen, a megfelelő időben biztosítsa sikeresen végrehajtja digitális marketing stratégiáját.

 

Nyomda АЗБУКА 

A gondolatvezetés a figyelem szinonimája