Prognozējošā mārketinga analīze

Prognozējošā mārketinga analītika ir datu, statistikas modeļu un algoritmu izmantošanas metodika un process, lai prognozētu mārketinga nākotnes tendences un rezultātus. Tās mērķis ir sniegt uzņēmumiem informāciju, kas nepieciešama stratēģisku lēmumu pieņemšanai un mārketinga kampaņu optimizēšanai. Šeit ir daži galvenie paredzamās mārketinga analīzes aspekti.

1. Datu vākšana un apstrāde:

   • Sākotnējā posmā ietilpst dažādu datu apkopošanakas saistīti ar mārketinga kampaņām, patērētāju uzvedību, konkurentiem, ekonomisko vidi un citiem faktoriem, kas ietekmē uzņēmējdarbību.

2. Prognozējošā mārketinga analīze. Datu analīze un izpēte:

   • Prognozējošā analītika izmanto statistisko analīzi un mašīnmācīšanās metodes, lai apstrādātu un interpretētu datus. Tas ietver modeļu, korelāciju un tendenču noteikšanu.

3. Prognožu modeļu struktūra:

   • Pamatojoties uz datu analīze rada paredzamus modeļus. Tās var būt laikrindas, regresijas modeļi, mašīnmācīšanās modeļi, neironu tīkli un citas prognozēšanas metodes.

4. Prognozējošā mārketinga analīze. Mārketinga kampaņu rezultātu prognozēšana:

   • Prognozējošus modeļus var izmantot, lai prognozētu pašreizējo un turpmāko mārketinga kampaņu rezultātus, tostarp mērot reklāmas efektivitāti, reklāmguvumus, auditorijas iesaisti un citus rādītājus.

5. Mārketinga budžeta optimizācija:

   • Prognozes palīdz uzņēmumiem optimizēt mārketinga izdevumus, nosakot labākos kanālus un stratēģijas, lai sasniegtu savus mērķus par viszemākajām izmaksām.

6. Prognozējošā mārketinga analīze. Klienta uzvedības analīze:

   • Klientu uzvedības prognozēšana ļauj precīzāk pielāgot mārketingu stratēģija, ņemot vērā klientu individuālās vajadzības un vēlmes.

7. Pielāgošanās tirgus izmaiņām:

   • Prognozes palīdz uzņēmumiem ātri reaģēt uz izmaiņām tirgus vidē, pielāgojot mārketinga stratēģijas jauniem apstākļiem.

8. Riska novērtēšana:

   • Prognozēšana ietver arī iespējamo risku un neskaidrību novērtēšanu, kas ļauj uzņēmumam pieņemt pārdomātākus lēmumus.

Prognozējošā mārketinga analīze ir kļuvusi arvien svarīgāka dinamiskos tirgos, palīdzot uzņēmumiem būt elastīgākiem un efektīvākiem mārketinga pasākumos.

Ja jums neizdosies, klienti var pāriet uz citiem uzņēmumiem.

 

 

Lai izveidotu jūsu mērķauditorija Labākais iespējamais pircēja ceļojums, jums vispirms ir labi jāzina un jāsaprot viņu uzvedība un darbības dažādos saskares punktos.

Tikai tad jūs varat izveidot patiesi personalizētu, vienmērīgu pieredzi, kas veiksmīgi virzīs jūsu potenciālos klientus caur pārdošanas piltuvi. Ja apgūsit šo prasmi, jūs pastāvīgi uzlabosit savus digitālā mārketinga pasākumus un veidosit zīmola lojalitāti tiešsaistē.

Veidlapas dizainā.

Viens efektīvs veids, kā radīt unikālu pieredzi saviem klientiem, ir izmantot paredzamo analīzi. Kritiskā izmantošana patērētāju dati var palīdzēt prognozēt klientu uzvedību nākotnē. Iekļaujot mārketinga stratēģijās galvenos atklājumus, kas sniedz dziļāku izpratni par patērētāju tendencēm, jūs varat sasniegt konkurentus savā nozarē.

Prognozējošās analītikas nozare aug par 23,2% gadā, kas nozīmē, ka uzņēmumi ātri pārtver šo tendenci. Ja jūs nesāksit iekļaut šīs stratēģijas savā mārketingā, jūs ātri atpaliksit no konkurentiem.

 

 

Prognozējošā mārketinga analīze

Kad labi pazīstat savus pašreizējos un potenciālos klientus, piesaistiet tos atkal un atkal, ne tikai nogādājot viņus tur, kur viņi ir, bet arī aizvedot viņus tur, kur viņi vēlas doties tālāk.

• Mūsdienās 90% uzņēmumu galvenokārt sacenšas par klientu apkalpošanas kvalitāte.
• Prognozējošā analīze var palīdzēt jums sazināties ar klientiem dziļākā līmenī, lai jūs varētu izcelties no pūļa un palikt priekšā konkurentiem.
• Paredzamā analītika ietver datu izmantošanu, lai prognozētu turpmāko lietotāju uzvedību, notikumus un rezultātus.
• Precīzas prognozes varat veidot, izpētot vēsturiskos un pašreizējos datus un statistiku.
• Samaziniet risku, novēršot daudz minējumu no saviem procesiem un stratēģijām. Precīzākas prognozes var radīt mazāk kļūdu, ātrāku izaugsmi un uzlabot ienākumi no ieguldījumiem jūsu biznesam.

Kas ir prognozējošā mārketinga analīze?

Paredzamā mārketinga analītika izmanto datus, lai prognozētu lietotāju uzvedību un nākotnes notikumus un rezultātus. Lai prognozētu savus klientus un mārketinga rezultātus, paredzamā analītika iegūst datus un izmanto statistikas, paredzamās modelēšanas, mākslīgā intelekta (AI) un mašīnmācīšanās kombināciju. Izpētot pašreizējos un vēsturiskos datu modeļus, varat veikt precīzas prognozes vai noteikt, cik iespējams, ka kaut kas notiks nākotnē.

Trīs galvenie veidi biznesa analītiķi:

• Aprakstošā analīze: Lai paredzētu nākotnes notikumus, varat sākt ar aprakstošu analīzi — vēsturiskiem datiem un veiktspēju —, lai noteiktu, kas jau ir noticis.
• Prognozējošā analītika. Pēc tam apskatiet paredzamo analīzi, lai noteiktu, kas varētu notikt nākotnē. Tas ietver pagātnes datu apskati un algoritmu izmantošanu nākotnes notikumu prognozēšanai.
• Preskriptīvā analītika: visbeidzot, jūs varat izlemt, ko darīt tālāk, pamatojoties uz to, ko esat jau izdarījis vai kas jau ir noticis. Nosakiet labāko rīcības veidu, domājot par to, kas, visticamāk, notiks.

Kā darbojas prognozēšanas analītikas process?

Efektīva prognozēšanas analītikas izmantošana ietver daudzpakāpju procesu. Nākamajā diagrammā ir sniegts pārskats par to, kas notiek šajā procesā (kas var būt jāpabeidz inženierim vai datu analītiķim).

• Sāciet ar pareizajiem jautājumiem: noteikt, uz kādiem jautājumiem vēlaties atbildēt vai kādu rezultātu cerat sasniegt. Skaidri jautājumi palīdzēs jums noteikt pareizo ceļu, lai saņemtu meklētās atbildes. Piemērs varētu būt šāds: “Kuri mārketinga kvalificētie potenciālie klienti (MQL), visticamāk, veiks pirkumu šajā mēnesī?”
• Savāc pareizos datus: Izstrādājiet datu vākšanas un kārtošanas plānu, kas sniegs atbildes uz jūsu jautājumiem. Jums var būt nepieciešams izmantot vēsturiskos datus, demogrāfisko informāciju un firmogrāfiskos raksturlielumus.
• Analizējiet savāktos datus: analizējiet savus datus, lai iegūtu noderīgu informāciju, kas palīdzēs izdarīt secinājumus par jūsu jautājumiem (piemēram, aprakstošā analītika). Varat iedziļināties, šeit uzdodot konkrētākus jautājumus un iedziļinoties datos, lai atrastu atbildes.

Prognozējošā mārketinga analīze.

• Izmantojiet statistiku, lai izveidotu hipotēzes: Pēc jautājumu saraksta aizpildīšanas un hipotēžu izveidošanas, izmantojot statistiku, lai izveidotu un pārbaudītu savus izstrādātos secinājumus. Pārbaudiet katru hipotēzi un uzticieties iegūtajiem datiem.
• Izveidojiet paredzamo modeli: pēc katras hipotēzes pārbaudes un pēc tam testēšanas vai likvidēšanas, pamatojoties uz jūsu statistikas datiem, varat izveidot paredzamo modeli. Atkal izmantosiet statistiku, lai prognozētu nākotnes notikumus, rezultātus vai klientu uzvedību. Lai pabeigtu šo darbību, iespējams, būs nepieciešams inženieris vai datu analītiķis.
• Izvietojiet savu jauno modeli: Izmantojiet savus datus, lai gūtu praktisku ieskatu un vadītu turpmākās mārketinga un pārdošanas stratēģijas un kampaņas.
• Sekojiet savam modelim laika gaitā: izsekojiet un pārraugiet jaunas taktikas un kampaņas, kuras izvietojat un par kurām ziņojat to efektivitāti laika gaitā. Ja nepieciešams, pielāgojiet un izveidojiet jaunus modeļus. Ņemiet vērā, ka ārējie mainīgie (piemēram, sezonālās variācijas) var izkropļot jūsu datus, tāpēc, iespējams, ik pa laikam būs jāpielāgo vai jāaizstāj modelis, lai tas būtu precīzs.

Ir trīs galvenās paredzamo modeļu klases. Prognozējošā mārketinga analīze.

• Klasteru modelēšana: šis prognozēšanas modelis var palīdzēt segmentēt klientus dažādās grupās, pamatojoties uz vairākiem mainīgajiem. Klasteru modelēšana ļauj atlasīt konkrētus cilvēkus vai demogrāfiskos datus, pamatojoties uz uzvedības datiem, iepriekšējiem produktu pirkumiem vai zīmola mijiedarbību.
• Tieksmes modelēšana: šis modelis var palīdzēt noteikt, cik liela iespēja, ka dažādi patērētāji rīkosies vai pametīs jūsu zīmolu. Vērtīgi dati var ietvert klienta tieksmi pirkt, konvertēt, atmest, iesaistīties vai atteikties abonementi, kā arī prognozētā mūža vērtība.
• Sadarbības (vai ieteicamā) filtrēšana: Izmantojot iepriekšējo klientu uzvedību, varat izstrādāt modeli jaunu pārdošanas iespēju noteikšanai. Izmantojiet šo modeli, lai savai auditorijai ieteiktu atbilstošas ​​reklāmas, produktus un pakalpojumus. Tas ir noderīgi papildu pārdošanai un savstarpējai pārdošanai esošajiem klientiem.

10 praktiski veidi, kā izmantot prognozējošo analīzi mārketingā

Šeit ir desmit konkrēti veidi, kā izmantot prognozējošo analīzi, lai uzlabotu mārketinga pasākumus un attīstītu savu biznesu.

1. Mērķauditorijas atlase un segmentēšana. Prognozējošā mārketinga analīze.

Izmantojot uzvedības un demogrāfisko informāciju, varat segmentēt savus potenciālos klientus un klientus, lai izveidotu jaunas kampaņas, kas pielāgotas jūsu auditorijas atrašanās vietai pircēja ceļā. Konkrētu, mērķtiecīgu kampaņu izveide var palīdzēt efektīvi virzīt potenciālos klientus pa pārdošanas piltuvi un vēl vairāk piesaistīt pašreizējos klientus.

 

 

Ir trīs galvenie veidi, kā izmantot prognozējošo analīzi, lai mērķauditoriju atlasītu un segmentētu.

• Interešu analīze: šī metode ietver klientu segmentēšanu, pamatojoties uz kopīgiem atribūtiem.
• Reakcijas simulācija: Aplūkojot, kā klienti reaģē uz noteiktiem stimuliem, varat paredzēt, cik liela ir iespējamība, ka nākamie klienti reaģēs līdzīgi.
• Analīze aizplūšana : saukta arī par atteikšanās ātrumu, atteikšanās analīze parādīs, cik procentu klientu esat zaudējis noteiktā laika posmā. Varat arī noteikt, cik daudz potenciālo ieņēmumu vai iespēju esat zaudējis, zaudējot šos klientus.

2. Mērķtiecīga satura izplatīšana

Uzzinot, kāda veida saturs vislabāk rezonē ar jūsu auditoriju (vai dažādiem auditorijas segmentiem) un kādus kanālus viņi izmanto visbiežāk, var palīdzēt pieņemt turpmākus satura mārketinga lēmumus. Pielāgojot satura izveides un izplatīšanas stratēģijas, varat nodrošināt personalizētāku pieredzi saviem potenciālajiem klientiem, lai palielinātu iespējamību, ka viņi pārvietosies pa pārdošanas piltuvi un kļūs par klientiem.

3. Klientu uzvedības prognozēšana. Prognozējošā mārketinga analīze.

Apvienojot datus no pagātnes kampaņām ar demogrāfisko informāciju, ko esat savācis par saviem klientiem, varat izveidot modeli, kas var palīdzēt paredzēt klientu rīcību nākotnē. Novērtējiet klientus, pamatojoties uz to, cik liela ir iespēja, ka viņi veiks pirkumu vai veiks noteiktu darbību, lai zinātu, kad un kā sazināties ar viņiem mārketinga jomā.

4. Paredzētais vadošais rezultāts.

Bez atbilstoša procesa jūs varētu tērēt ievērojamu laiku un resursus, dzenājot cilvēkus, kurus pat neinteresē jūsu piedāvātais. Vadības gūšana var palīdzēt jums no tā izvairīties, kvalificējot potenciālos pirkumus un piešķirot tiem prioritāti, pamatojoties uz to interesi, steidzamību un tiesībām iegādāties.

Potenciālā pirkuma vērtēšana ietver vērtību (vērtējumu) piešķiršanu cilvēkiem, pamatojoties uz to, kur viņi atrodas pircēja ceļā (vai pārdošanas piltuvē). Jo augstāku vērtējumu piešķirsiet līderim, jo ​​kvalificētāks viņš būs. Dati, ko izmantojat, lai ģenerētu potenciālo pirkumu rādītājus, var ietvert informāciju, ko viņi jums oficiāli nosūta, veiktās darbības un to, kā viņi mijiedarbojas ar jūsu zīmolu dažādos kanālos.

Rezultātu iegūšana par dažāda veida potenciālajiem klientiem klienti var palīdzēt jūsu mārketinga nodaļām un pārdošanu, lai noteiktu prioritāti pareizajiem, koncentrējoties uz tiem, kuri, visticamāk, kļūs par nākamajiem klientiem. Paredzot nākotnes iepirkšanās paradumus, jūsu komanda var satikt potenciālos klientus tur, kur viņi atrodas, un efektīvi virzīt viņus uz nākamo sava ceļojuma posmu. Prognozējošā mārketinga analīze.

Jūs varat nosūtīt augstas veiktspējas potenciālos pirkumus tieši savai pārdošanas komandai. Zema punktu skaita ierakstiem var nebūt jēgas. Tiem, kuriem ir GPA, var būt nepieciešams virziens pareizajā virzienā (piemēram, piedalīties stratēģiski mārketinga kampaņu, kas viņus aizvedīs pa piltuvi).

 

 

5. Klienta mūža vērtības prognozēšana

Izmantojot tās pašas metodes, kas aprakstītas sadaļā “Mērķauditorijas atlase un segmentēšana”, varat arī paredzēt kalpošanas laiku. jūsu klienta vērtību (CLV). Izmantojot vēsturiskos datus, varat noteikt, kuri klienti ir visrentablākie, kuras mārketinga aktivitātes sniedz visvairāk ienākumi no ieguldījumiem un kuri jūsu auditorijas segmenti ir lojālākie.

Zinot savu CLV, jūs varēsiet uzzināt, cik klients ir vērtīgs jūsu uzņēmumam visu attiecību laikā ar jums. Tas var arī palīdzēt novērtēt, cik vērtīgi tie būs nākotnē. Jūs varat paredzēt jūsu attiecību paredzamo ilgumu un to, cik lielus ienākumus tas radīs. Pēc tam jūs sapratīsit, cik maksā jaunu klientu iegūšana, un varēsit attiecīgi plānot savu biznesu. mārketinga budžets un paredzamo ieguldījumu atdevi.

6. Jaunu klientu piesaiste. Prognozējošā mārketinga analīze.

Kad auditorija ir segmentēta, varat izveidot identitātes modeļus, izmantojot klientu datus. Jūsu mērķis šeit ir identificēt potenciālos klientus, kas ir līdzīgi jūsu pašreizējiem klientiem, lai jūs varētu efektīvi atlasīt viņus un pārvērst tos par potenciālajiem pirkumiem un klientiem.

7. Piemērotākā produkta vai pakalpojuma noteikšana

Izmantojot klientu uzvedības datu, potenciālo pirkumu informācijas un vēsturisko pirkumu datu kombināciju, varat labāk izprast, ko jūsu pašreizējie klienti no jums vēlas. Pēc tam varat izmantot šo informāciju, lai paredzētu, ko viņi vēlēsies vai vajadzēs nākotnē. Izstrādājiet jaunas produktu un pakalpojumu idejas, kas ir dziļākas un labāk saskaņotas ar jūsu klientu bāzes vēlmēm un vajadzībām.

8. Papildpārdošana un šķērspārdošana esošajiem klientiem. Prognozējošā mārketinga analīze.

Varat arī izmantot datus, ko apkopojat par savu klientu pirkšanas paradumiem, savstarpējai vai papildu nolūkiem pārdošana lai palielinātu peļņu. Nosakot uzvedības modeļus, jūs varat efektīvāk tirgot savus produktus esošajiem klientiem.

Potenciālo pārdošanas potenciālo pircēju identificēšana — veidi un avoti

Piemēram, pieņemsim, ka jūs vadāt mārketinga uzņēmumu, kas pārdod satura mārketinga programmatūru un pievienojumprogrammu sociālie tīkli. Jūs atklājāt, ka 40% jūsu klientu, kuri sāk ar jūsu satura mārketinga programmas abonēšanu, pievieno sociālais instruments tīklus sešu līdz divpadsmit mēnešu laikā. Jūs nolemjat sešu mēnešu laikā izveidot īpašu mārketinga kampaņu, kuras mērķauditorija ir pašreizējie satura mārketinga klienti, lai palielinātu savu pārdošanas apjomu līdz pat 60%.

9. Klientu skaita samazināšana.

Atteikšanās līmenis ir ātrums, pēc kura klienti pārtrauc darījumus ar jums. To parasti izsaka procentos no abonentiem. Piemēram, ja jūs vadāt mārketinga firmu un reģistrējat klientus, slēdzot ikgadējos līgumus, to var definēt kā to atkārtoto klientu procentuālo daļu, kurus jūs zaudējat noteiktā laika periodā. Prognozējošā mārketinga analīze.

Mērķis ir panākt augstāku pieauguma tempu nekā atteikšanās rādītājs. Izmantojot paredzamo analīzi, varat pamanīt brīdinājuma zīmes, kas parādās, pirms pat zaudējat klientu. Ja ir tendence, varat noteikt, kur un kad jūsu uzņēmumam iet nepareizi. Potenciālo problēmu atpazīšana var palīdzēt proaktīvi atrisināt klientu problēmas, pirms tās pazaudējat.

10. Optimizējiet turpmākās mārketinga kampaņas. Prognozējošā mārketinga analīze.

Jo vairāk informācijas jums ir, jo labāk varat plānot un īstenot savas mārketinga kampaņas. Labāka mērķauditorijas atlase un ziņojumapmaiņa var palīdzēt izveidot stabilākas un autentiskākas kampaņas, kas sazinās ar potenciālajiem klientiem un klientiem. Tam galu galā vajadzētu novest pie veiksmīgākiem rezultātiem.

Prognozējošā analīze ne tikai samazina risku, novēršot daudzus minējumus jūsu procesā, bet arī var veicināt jūsu organizācijas ātrāku izaugsmi un uzlabotu IA. Šīs taktikas izmantošana var negarantēt panākumus, taču tās var palielināt jūsu izredzes gūt panākumus, informējot par jūsu turpmāko praksi un lēmumiem.

Izveidojiet pareizo saturu esošajiem un nākamajiem klientiem

Prognozējošās analīzes izmantošana līdz šim jums tikai palīdzēs. Jums ir nepieciešams arī kvalitatīvs satura mārketings, lai piesaistītu patērētājus katrā pircēja ceļojuma posmā. Ir svarīgi nodrošināt potenciālos pirkumus ar pareizo saturu pareizajā vietā un laikā veiksmīgi īstenot savu digitālā mārketinga stratēģiju.

 

Tipogrāfija АЗБУКА 

Domas vadība ir uzmanības sinonīms