Voorspellende marketinganalyses

Voorspellende marketinganalyses zijn de methodologie en het proces waarbij gegevens, statistische modellen en algoritmen worden gebruikt om toekomstige trends en resultaten in marketing te voorspellen. Het is bedoeld om bedrijven te voorzien van de informatie die ze nodig hebben om strategische beslissingen te nemen en hun marketingcampagnes te optimaliseren. Hier zijn enkele belangrijke aspecten van voorspellende marketinganalyses:

1. Gegevensverzameling en -verwerking:

   • De beginfase omvat verzameling van diverse gegevensgerelateerd aan marketingcampagnes, consumentengedrag, concurrenten, het economische klimaat en andere factoren die van invloed zijn op het bedrijf.

2. Voorspellende marketinganalyses. Data-analyse en onderzoek:

   • Voorspellende analyses maken gebruik van statistische analyse en machine learning-technieken om gegevens te verwerken en interpreteren. Dit omvat het identificeren van patronen, correlaties en trends.

3. Structuur van voorspellingsmodellen:

   • Op basis van data-analyse creëert voorspellende modellen. Dit kunnen tijdreeksen, regressiemodellen, machine learning-modellen, neurale netwerken en andere voorspellingsmethoden zijn.

4. Voorspellende marketinganalyses. Voorspelling van de resultaten van marketingcampagnes:

   • Voorspellende modellen kunnen worden gebruikt om de resultaten van huidige en toekomstige marketingcampagnes te voorspellen, inclusief het meten van de effectiviteit van advertenties, conversie, doelgroepbetrokkenheid en andere statistieken.

5. Optimalisatie van het marketingbudget:

   • Prognoses helpen bedrijven hun marketinguitgaven te optimaliseren door de beste kanalen en strategieën te identificeren om hun doelen tegen de laagste kosten te bereiken.

6. Voorspellende marketinganalyses. Analyse van klantgedrag:

   • Door het gedrag van klanten te voorspellen, kunt u uw marketing nauwkeuriger aanpassen strategie, waarbij rekening wordt gehouden met de individuele behoeften en voorkeuren van klanten.

7. Aanpassing aan marktveranderingen:

   • Prognoses helpen bedrijven snel te reageren op veranderingen in de marktomgeving en hun marketingstrategieën aan te passen aan nieuwe omstandigheden.

8. Risicobeoordeling:

   • Prognoses omvatten ook het beoordelen van mogelijke risico's en onzekerheden, waardoor een bedrijf beter geïnformeerde beslissingen kan nemen.

Voorspellende marketinganalyses worden steeds belangrijker in dynamische markten, waardoor bedrijven flexibeler en effectiever kunnen zijn in hun marketinginspanningen.

Lukt dit niet, dan kunnen klanten overstappen naar een ander bedrijf.

 

 

Om voor uw te creëren doelgroep best mogelijke kopersreis moet je ze eerst goed kennen en hun gedrag en acties op verschillende contactpunten begrijpen.

Alleen dan kunt u een echt gepersonaliseerde, naadloze ervaring creëren die uw prospects met succes door de verkooptrechter leidt. Als u deze vaardigheid onder de knie heeft, verbetert u voortdurend uw digitale marketinginspanningen en bouwt u online merkloyaliteit op.

Formulieren in ontwerp.

Een effectieve manier om een ​​unieke ervaring voor uw klanten te creëren, is door gebruik te maken van voorspellende analyses. Gebruik van kritisch Consumentengegevens kunnen u helpen toekomstig klantgedrag te voorspellen. Het opnemen van belangrijke bevindingen die u een dieper inzicht geven in consumententrends in uw marketingstrategieën, kan u een voorsprong geven op de concurrentie in uw branche.

De voorspellende analyse-industrie groeit met 23,2% per jaar, wat betekent dat bedrijven snel op deze trend inspelen. Als u deze strategieën niet in uw marketing gaat integreren, raakt u snel achter op uw concurrenten.

 

 

Voorspellende marketinganalyses

Als u uw huidige en potentiële klanten eenmaal goed kent, kunt u ze keer op keer betrekken, niet alleen door ze te brengen waar ze zijn, maar door ze naar de volgende bestemming te brengen.

• Tegenwoordig concurreert 90% van de ondernemingen voornamelijk om kwaliteit van de klantenservice.
• Met voorspellende analyses kunt u op een dieper niveau contact maken met klanten, zodat u zich kunt onderscheiden van de massa en de concurrentie voor kunt blijven.
• Voorspellende analyses omvatten het gebruik van gegevens om toekomstig gebruikersgedrag, gebeurtenissen en resultaten te voorspellen.
• U kunt nauwkeurige voorspellingen doen door historische en actuele gegevens en statistieken te bestuderen.
• Verminder risico's door veel giswerk uit uw processen en strategieën te verwijderen. Nauwkeurigere voorspellingen kunnen leiden tot minder fouten, snellere groei en verbetering rendement op de investering naar uw bedrijf.

Wat is voorspellende marketinganalyse?

Voorspellende marketinganalyses gebruiken gegevens om voorspellingen te doen over gebruikersgedrag en toekomstige gebeurtenissen en resultaten. Om voorspellingen te doen over uw klanten en marketingresultaten, verzamelt voorspellende analyse gegevens en gebruikt een combinatie van statistieken, voorspellende modellen, kunstmatige intelligentie (AI) en machinaal leren. U kunt nauwkeurige voorspellingen doen of bepalen hoe waarschijnlijk het is dat iets in de toekomst zal gebeuren door huidige en historische patronen in de gegevens te bestuderen.

Drie hoofdtypen bedrijfsanalisten:

• Beschrijvende analyse: Om toekomstige gebeurtenissen te voorspellen, kunt u beginnen met beschrijvende analyses (historische gegevens en prestaties) om te bepalen wat er al is gebeurd.
• Voorspellende analyse. Kijk vervolgens naar voorspellende analyses om te bepalen wat er in de toekomst kan gebeuren. Dit houdt in dat we naar gegevens uit het verleden kijken en algoritmen gebruiken om toekomstige gebeurtenissen te voorspellen.
• Prescriptieve analyses: Ten slotte kunt u beslissen wat u vervolgens gaat doen op basis van wat u al hebt gedaan of wat er al is gebeurd. Bepaal wat de beste handelwijze is door na te denken over wat het meest waarschijnlijk zal gebeuren.

Hoe werkt het voorspellende analyseproces?

Effectief gebruik van voorspellende analyses omvat een proces dat uit meerdere stappen bestaat. Het volgende diagram geeft u een overzicht van wat er in dit proces komt kijken (waarvoor mogelijk een ingenieur of data-analist nodig is).

• Begin met de juiste vragen: bepaal welke vragen u wilt beantwoorden of welk resultaat u hoopt te bereiken. Duidelijke vragen helpen u de juiste weg te vinden om de antwoorden te krijgen waarnaar u op zoek bent. Een voorbeeld zou kunnen zijn: “Welke Marketing Qualified Leads (MQL’s) zullen deze maand hoogstwaarschijnlijk een aankoop doen?”
• Verzamel de juiste gegevens: Ontwikkel een plan voor het verzamelen en organiseren van gegevens die u antwoorden op uw vragen zullen geven. Mogelijk moet u historische gegevens, demografische informatie en firmagrafische kenmerken gebruiken.
• Analyseer de verzamelde gegevens: uw gegevens analyseren om nuttige informatie te verkrijgen die u zal helpen conclusies te trekken over uw vragen (bijvoorbeeld beschrijvende analyses). U kunt dieper gaan door hier specifiekere vragen te stellen en in de gegevens te duiken om antwoorden te vinden.

Voorspellende marketinganalyses.

• Gebruik statistieken om hypothesen te vormen: Nadat je de lijst met vragen hebt ingevuld en hypotheses hebt opgesteld, gebruik je statistieken om de conclusies die je hebt ontwikkeld te creëren en te testen. Test elke hypothese en vertrouw op de verkregen gegevens.
• Maak een voorspellend model: Na het testen en vervolgens testen of elimineren van elke hypothese op basis van uw statistische gegevens, kunt u een voorspellend model maken. Ook hier gebruik je statistieken om toekomstige gebeurtenissen, uitkomsten of klantgedrag te voorspellen. Mogelijk hebt u een ingenieur of data-analist nodig om deze stap te voltooien.
• Implementeer uw nieuwe model: Gebruik uw gegevens om bruikbare inzichten te verkrijgen en toekomstige marketing- en verkoopstrategieën en campagnes te begeleiden.
• Volg uw model in de loop van de tijd: volg en monitor nieuwe tactieken en campagnes die u inzet en rapporteer hierover hun effectiviteit na een tijdje. Pas indien nodig nieuwe modellen aan en maak nieuwe modellen. Houd er rekening mee dat externe variabelen (zoals seizoensvariaties) uw gegevens kunnen vertekenen. Het kan dus zijn dat u uw model van tijd tot tijd moet aanpassen of vervangen om het accuraat te houden.

Er zijn drie hoofdklassen van voorspellende modellen. Voorspellende marketinganalyses.

• Clustermodellering: dit voorspellende model kan u helpen klanten in verschillende groepen te segmenteren op basis van verschillende variabelen. Met clustermodellering kunt u specifieke mensen of demografische groepen targeten op basis van gedragsgegevens, eerdere productaankopen of merkinteracties.
• Modellering van neigingen: Dit model kan u helpen bepalen hoe waarschijnlijk het is dat verschillende consumenten actie ondernemen of uw merk verlaten. Waardevolle gegevens kunnen onder meer de neiging van een klant zijn om te kopen, te converteren, te veranderen, betrokken te raken of af te zien abonnementen, evenals de verwachte levensduurwaarde.
• Gezamenlijk (of aanbevolen) filteren: Op basis van klantgedrag uit het verleden kunt u een model ontwikkelen om nieuwe verkoopkansen te identificeren. Gebruik dit model om relevante advertenties, producten en services aan uw doelgroep aan te bevelen. Dit is handig voor upselling en cross-selling aan huidige klanten.

10 praktische manieren om voorspellende analyses in marketing te gebruiken

Hier zijn tien specifieke manieren om voorspellende analyses te gebruiken om uw marketinginspanningen te verbeteren en uw bedrijf te laten groeien.

1. Targeting en segmentering van uw doelgroep. Voorspellende marketinganalyses.

Met behulp van gedrags- en demografische informatie kunt u uw prospects en klanten segmenteren om nieuwe campagnes te creëren die zijn afgestemd op de plaats van uw doelgroep in het koperstraject. Door specifieke, gerichte campagnes te maken, kunt u potentiële klanten effectief door de verkooptrechter leiden en bestaande klanten verder betrekken.

 

 

Er zijn drie belangrijke manieren waarop u voorspellende analyses kunt gebruiken om uw doelgroep te targeten en te segmenteren:

• Affiniteitsanalyse: deze methode omvat het segmenteren van klanten op basis van gemeenschappelijke kenmerken.
• Simulatie van reactie: Door te kijken naar hoe klanten op bepaalde prikkels reageren, kun je voorspellen hoe waarschijnlijk het is dat toekomstige klanten op een vergelijkbare manier zullen reageren.
• Analyse uitstroom : Ook wel churn rate genoemd, vertelt churnanalyse u welk percentage klanten u in een bepaalde periode bent kwijtgeraakt. U kunt ook bepalen hoeveel potentiële omzet of kansen u hebt verloren door deze klanten te verliezen.

2. Verspreiding van gerichte inhoud

Door te leren welke soorten inhoud het beste aanslaan bij uw publiek (of verschillende doelgroepsegmenten) en welke kanalen zij het vaakst gebruiken, kan dit toekomstige beslissingen over contentmarketing helpen onderbouwen. Door uw strategieën voor het maken en distribueren van inhoud aan te passen, kunt u uw prospects een meer gepersonaliseerde ervaring bieden, waardoor de kans groter wordt dat ze door de verkooptrechter gaan en ze in klanten omzetten.

3. Voorspellen van klantgedrag. Voorspellende marketinganalyses.

Door gegevens uit eerdere campagnes te combineren met de demografische informatie die u over uw klanten heeft verzameld, kunt u een model bouwen waarmee u toekomstig klantgedrag kunt voorspellen. Scoor klanten op basis van hoe waarschijnlijk het is dat ze een aankoop doen of een bepaalde actie ondernemen, zodat u weet wanneer en hoe u ze met marketing kunt benaderen.

4. Voorspelde leadscore.

Zonder een goed proces zou je veel tijd en middelen kunnen verspillen aan het achtervolgen van mensen die niet eens geïnteresseerd zijn in wat je te bieden hebt. Leadscore kan u helpen dit te voorkomen door leads te kwalificeren en te prioriteren op basis van hun interesse, urgentie en bevoegdheid om te kopen.

Bij lead scoring gaat het om het toekennen van waarden (scores) aan mensen op basis van waar ze zich bevinden in de kopersreis (of verkooptrechter). Hoe hoger de beoordeling die u aan een leider geeft, hoe beter hij gekwalificeerd zal zijn. De gegevens die u gebruikt om leadscores te genereren, kunnen de informatie omvatten die zij u formeel sturen, de acties die zij hebben ondernomen en de manier waarop zij via verschillende kanalen met uw merk omgaan.

Scores verkrijgen voor verschillende soorten prospects klanten kunnen uw marketingafdelingen helpen en verkoop om prioriteit te geven aan de juiste, waarbij de nadruk ligt op degenen die het meest waarschijnlijk toekomstige klanten zullen worden. Door te anticiperen op toekomstige koopgewoonten kan uw team potentiële klanten ontmoeten waar ze zich bevinden en hen effectief naar de volgende fase van hun reis begeleiden. Voorspellende marketinganalyses.

U kunt goed presterende leads rechtstreeks naar uw verkoopteam sturen. Laag scorende inzendingen hebben misschien helemaal geen zin. Degenen met een GPA hebben mogelijk een duwtje in de goede richting nodig (zoals deelname aan strategisch marketingcampagne die hen in de trechter brengt).

 

 

5. Voorspelling van de levenslange klantwaarde

Met behulp van dezelfde methoden die worden beschreven in het gedeelte 'Uw doelgroep targeten en segmenteren', kunt u ook de levensduur voorspellen de waarde van uw klant (CLV). Met behulp van historische data kun je bepalen welke klanten het meest winstgevend zijn, welke marketingactiviteiten het meeste opleveren rendement op de investering en welke segmenten van uw publiek het meest loyaal zijn.

Als u uw CLV kent, weet u hoe waardevol een klant voor uw bedrijf is tijdens de relatie met u. Het kan u ook helpen inschatten hoe waardevol ze in de toekomst zullen zijn. U kunt de verwachte duur van uw relatie voorspellen en hoeveel inkomen deze zal opleveren. U begrijpt dan hoeveel het kost om nieuwe klanten te werven en u kunt uw activiteiten dienovereenkomstig plannen. budget voor marketing en het verwachte rendement op de investering.

6. Nieuwe klanten aantrekken. Voorspellende marketinganalyses.

Zodra uw doelgroep is gesegmenteerd, kunt u identiteitsmodellen maken op basis van klantgegevens. Uw doel hier is om potentiële klanten te identificeren die vergelijkbaar zijn met uw huidige klanten, zodat u ze effectief kunt targeten en omzetten in leads en klanten.

7. Bepalen van het meest geschikte product of dienst

Door een combinatie van gegevens over klantgedrag, leadinformatie en historische aankoopgegevens te gebruiken, kunt u beter begrijpen wat uw huidige klanten van u willen. Je kunt deze informatie vervolgens gebruiken om te voorspellen wat ze in de toekomst nog meer willen of nodig hebben. Ontwikkel nieuwe product- en service-ideeën die dieper zijn en beter aansluiten bij de wensen en behoeften van uw klantenbestand.

8. Upsell en cross-sell aan huidige klanten. Voorspellende marketinganalyses.

De gegevens die u verzamelt over het koopgedrag van uw klanten kunt u ook voor kruis- of aanvullend gebruik gebruiken Sales om de winst te vergroten. Door gedragspatronen te identificeren, kunt u uw producten effectiever onder de aandacht van huidige klanten brengen.

Potentiële verkoopleads identificeren - typen en bronnen

Stel dat u bijvoorbeeld een marketingbedrijf runt dat contentmarketingsoftware en een add-ontool verkoopt sociale netwerken. U heeft ontdekt dat 40% van uw klanten die zich beginnen te abonneren op uw contentmarketingprogramma, meer toevoegen sociaal instrument netwerken in zes tot twaalf maanden. U besluit een specifieke marketingcampagne op te zetten die zich richt op huidige contentmarketingklanten over een periode van zes maanden om uw upselling met wel 60% te verhogen.

9. Het terugdringen van het klantverloop.

Het verlooppercentage is de snelheid waarmee klanten stoppen met zaken met u te doen. Dit wordt meestal uitgedrukt als een percentage van het aantal abonnees. Als u bijvoorbeeld een marketingbedrijf runt en klanten binnenhaalt via jaarcontracten, kan dit worden gedefinieerd als het percentage terugkerende klanten dat u gedurende een bepaalde periode verliest. Voorspellende marketinganalyses.

Het doel is om een ​​hoger groeipercentage te bereiken dan het churnpercentage. Met behulp van voorspellende analyses kunt u waarschuwingssignalen herkennen die zich voordoen voordat u zelfs maar een klant verliest. Als er een trend is, kunt u vaststellen waar en wanneer het fout gaat met uw bedrijf. Door potentiële problemen te herkennen, kunt u de problemen van uw klanten proactief oplossen voordat u ze kwijtraakt.

10. Optimaliseer toekomstige marketingcampagnes. Voorspellende marketinganalyses.

Hoe meer informatie u heeft, hoe beter u uw marketingcampagnes kunt plannen en uitvoeren. Betere targeting en berichtgeving kunnen u helpen robuustere en authentiekere campagnes te creëren die verbinding maken met potentiële klanten en klanten. Dit moet uiteindelijk leiden tot meer succesvolle resultaten.

Predictive analytics vermindert niet alleen de risico's doordat u veel giswerk uit uw proces haalt, maar kan ook leiden tot snellere groei en een betere ROI voor uw organisatie. Het gebruik van deze tactieken garandeert misschien geen succes, maar ze kunnen uw kansen op succes vergroten door uw toekomstige praktijken en beslissingen te informeren.

Creëer de juiste content voor huidige en toekomstige klanten

Het gebruik van voorspellende analyses zal u tot nu toe alleen maar helpen. Je hebt ook hoogwaardige contentmarketing nodig om consumenten in elke fase van het koperstraject te betrekken. Het is essentieel om uw leads op het juiste moment van de juiste inhoud op de juiste plaats te voorzien het succesvol uitvoeren van uw digitale marketingstrategie.

 

Drukkerij АЗБУКА 

Thought leadership is synoniem met aandacht