Prediktiv markedsføringsanalyse

Prediktiv markedsføringsanalyse er metodikken og prosessen for å bruke data, statistiske modeller og algoritmer for å forutsi fremtidige trender og resultater innen markedsføring. Den har som mål å gi bedrifter den informasjonen de trenger for å ta strategiske beslutninger og optimalisere markedsføringskampanjer. Her er noen nøkkelaspekter ved prediktiv markedsføringsanalyse:

1. Datainnsamling og behandling:

   • Den innledende fasen inkluderer innsamling av ulike datarelatert til markedsføringskampanjer, forbrukeratferd, konkurrenter, det økonomiske miljøet og andre faktorer som påvirker virksomheten.

2. Prediktiv markedsføringsanalyse. Dataanalyse og forskning:

   • Prediktiv analyse bruker statistisk analyse og maskinlæringsteknikker for å behandle og tolke data. Dette inkluderer å identifisere mønstre, korrelasjoner og trender.

3. Struktur av prognosemodeller:

   • Basert på dataanalyse skaper prediktive modeller. Dette kan være tidsserier, regresjonsmodeller, maskinlæringsmodeller, nevrale nettverk og andre prognosemetoder.

4. Prediktiv markedsføringsanalyse. Prognose resultater av markedsføringskampanjer:

   • Prediktive modeller kan brukes til å forutsi resultatene av nåværende og fremtidige markedsføringskampanjer, inkludert måling av annonseringseffektivitet, konvertering, publikumsengasjement og andre beregninger.

5. Optimalisering av markedsføringsbudsjett:

   • Prognoser hjelper bedrifter med å optimalisere markedsføringsutgifter ved å identifisere de beste kanalene og strategiene for å nå målene sine til lavest mulig kostnad.

6. Prediktiv markedsføringsanalyse. Analyse av klientadferd:

   • Ved å forutsi kundeadferd kan du tilpasse markedsføringen mer nøyaktig strategi, under hensyntagen til kundenes individuelle behov og preferanser.

7. Tilpasning til markedsendringer:

   • Prognoser hjelper bedrifter med å reagere raskt på endringer i markedsmiljøet og tilpasse markedsføringsstrategiene til nye forhold.

8. Risikovurdering:

   • Prognoser innebærer også å vurdere mulige risikoer og usikkerheter, noe som gjør at en virksomhet kan ta mer informerte beslutninger.

Prediktiv markedsanalyse blir stadig viktigere i dynamiske markeder, og hjelper bedrifter med å være mer fleksible og effektive i sine markedsføringstiltak.

Hvis du mislykkes, kan klienter gå videre til andre virksomheter.

 

 

Å lage for din målgruppe best mulig kjøperreise, må du først kjenne dem godt og forstå deres oppførsel og handlinger ved ulike berøringspunkter.

Først da kan du skape en virkelig personlig, sømløs opplevelse som med suksess flytter potensielle kunder gjennom salgstrakten. Hvis du mestrer denne ferdigheten, vil du kontinuerlig forbedre din digitale markedsføringstiltak og bygge merkelojalitet på nettet.

Skjemaer i design.

En effektiv måte å skape en unik opplevelse for kundene dine på er å bruke prediktiv analyse. Bruk av kritiske forbrukerdata kan hjelpe deg med å forutsi fremtidig kundeadferd. Å inkludere nøkkelfunn som gir deg en dypere forståelse av forbrukertrender i markedsføringsstrategiene dine, kan føre deg foran konkurrentene i din bransje.

Industrien for prediktiv analyse vokser med en hastighet på 23,2 % per år, noe som betyr at selskaper raskt fanger opp denne trenden. Hvis du ikke begynner å inkorporere disse strategiene i markedsføringen din, vil du raskt falle bak konkurrentene dine.

 

 

Prediktiv markedsføringsanalyse

Når du kjenner dine nåværende og potensielle kunder godt, engasjere dem igjen og igjen, ikke bare ved å få dem dit de er, men ved å ta dem dit de ønsker å gå videre.

• I dag konkurrerer 90 % av bedriftene primært om kvaliteten på kundeservice.
• Prediktiv analyse kan hjelpe deg med å komme i kontakt med kunder på et dypere nivå, slik at du kan skille deg ut fra mengden og ligge i forkant av konkurrentene.
• Prediktiv analyse innebærer å bruke data for å forutsi fremtidig brukeratferd, hendelser og utfall.
• Du kan danne nøyaktige prognoser ved å studere historiske og nåværende data og statistikk.
• Reduser risiko ved å fjerne mye gjetting fra prosessene og strategiene dine. Mer nøyaktige prognoser kan føre til færre feil, raskere vekst og forbedret avkastning på investeringen til virksomheten din.

Hva er prediktiv markedsanalyse?

Prediktiv markedsføringsanalyse bruker data til å gi spådommer om brukeratferd og fremtidige hendelser og utfall. For å lage spådommer om kundene dine og markedsføringsresultater, utvinner prediktiv analyse data og bruker en kombinasjon av statistikk, prediktiv modellering, kunstig intelligens (AI) og maskinlæring. Du kan lage nøyaktige spådommer eller bestemme hvor sannsynlig det er at noe vil skje i fremtiden ved å studere nåværende og historiske mønstre i dataene.

Tre hovedtyper forretningsanalytikere:

• Beskrivende analyse: For å forutsi fremtidige hendelser kan du starte med beskrivende analyser – historiske data og ytelse – for å finne ut hva som allerede har skjedd.
• Prediktiv analyse. Se deretter på prediktiv analyse for å finne ut hva som kan skje i fremtiden. Dette innebærer å se på tidligere data og bruke algoritmer for å forutsi fremtidige hendelser.
• Preskriptiv analyse: til slutt kan du bestemme hva du skal gjøre videre basert på hva du allerede har gjort eller hva som allerede har skjedd. Bestem den beste handlingen ved å tenke på hva som er mest sannsynlig å skje.

Hvordan fungerer den prediktive analyseprosessen?

Effektiv bruk av prediktiv analyse innebærer en flertrinnsprosess. Følgende diagram vil gi deg en oversikt over hva som går inn i denne prosessen (som kan kreve en ingeniør eller dataanalytiker for å fullføre).

• Start med de riktige spørsmålene: bestemme hvilke spørsmål du vil svare på eller hvilket resultat du håper å oppnå. Tydelige spørsmål vil hjelpe deg å finne den rette veien for å få svarene du leter etter. Et eksempel kan være: "Hvilke Marketing Qualified Leads (MQLs) er mest sannsynlige for å foreta et kjøp denne måneden?"
• Samle inn riktige data: Utvikle en plan for innsamling og organisering av data som vil gi deg svar på spørsmålene dine. Du må kanskje bruke historiske data, demografisk informasjon og firmografiske egenskaper.
• Analyser de innsamlede dataene: analyser dataene dine for å få nyttig informasjon som vil hjelpe deg med å konkludere om spørsmålene dine (for eksempel beskrivende analyser). Du kan gå dypere ved å stille mer spesifikke spørsmål her og grave i dataene for å finne svar.

Prediktiv markedsanalyse.

• Bruk statistikk for å lage hypoteser: Etter å ha fylt ut listen med spørsmål og laget hypoteser, bruk statistikk for å lage og teste konklusjonene du har utviklet. Test hver hypotese og stol på dataene som er oppnådd.
• Lag en prediktiv modell: etter å ha testet og deretter testet eller eliminert hver hypotese basert på dine statistiske data, kan du lage en prediktiv modell. Igjen vil du bruke statistikk til å forutsi fremtidige hendelser, utfall eller kundeadferd. Det kan hende du trenger en ingeniør eller dataanalytiker for å fullføre dette trinnet.
• Implementer din nye modell: Bruk dataene dine til å få praktisk innsikt og veilede fremtidige markedsførings- og salgsstrategier og kampanjer.
• Spor modellen din over tid: spore og overvåke nye taktikker og kampanjer du distribuerer og rapporterer om deres effektivitet over tid. Om nødvendig, juster og lag nye modeller. Husk at eksterne variabler (som sesongvariasjoner) kan skjeve dataene dine, så det kan hende du må justere eller erstatte modellen fra tid til annen for å holde den nøyaktig.

Det er tre hovedklasser av prediktive modeller. Prediktiv markedsanalyse.

• Klyngemodellering: denne prediktive modellen kan hjelpe deg med å segmentere kunder i ulike grupper basert på flere variabler. Klyngemodellering lar deg målrette mot bestemte personer eller demografi basert på atferdsdata, tidligere produktkjøp eller interaksjoner med en merkevare.
• Tilbøyelighetsmodellering: denne modellen kan hjelpe deg med å finne ut hvor sannsynlig det er at ulike forbrukere tar grep eller forlater merkevaren din. Verdifulle data kan inkludere en kundes tilbøyelighet til å kjøpe, konvertere, churn, engasjere seg eller forlate abonnement, samt anslått levetidsverdi.
• Samarbeidende (eller anbefalt) filtrering: Ved å bruke tidligere kundeadferd kan du utvikle en modell for å identifisere nye salgsmuligheter. Bruk denne modellen til å anbefale relevante annonser, produkter og tjenester til målgruppen din. Dette er nyttig for mersalg og krysssalg til nåværende kunder.

10 praktiske måter å bruke prediktiv analyse i markedsføring

Her er ti spesifikke måter å bruke prediktiv analyse på for å forbedre markedsføringstiltak og utvide virksomheten din.

1. Målretting og segmentering av publikum. Prediktiv markedsanalyse.

Ved å bruke atferdsmessig og demografisk informasjon kan du segmentere potensielle kunder og kunder for å lage nye kampanjer som er skreddersydd for hvor målgruppen din er på kjøperens reise. Å lage spesifikke, målrettede kampanjer kan hjelpe deg effektivt å flytte potensielle kunder gjennom salgstrakten og engasjere nåværende kunder ytterligere.

 

 

Det er tre hovedmåter å bruke prediktiv analyse for å målrette og segmentere målgruppen din:

• Affinitetsanalyse: denne metoden innebærer å segmentere kunder basert på vanlige attributter.
• Simulering av reaksjon: Ved å se på hvordan kunder reagerer på visse stimuli, kan du forutsi hvor sannsynlig det er at fremtidige kunder vil reagere på en lignende måte.
• Analyse utflod : også kalt churn rate, churn-analyse vil fortelle deg hvor mange prosent av kundene du har mistet over en gitt periode. Du kan også finne ut hvor mye potensiell inntekt eller mulighet du har mistet ved å miste disse kundene.

2. Distribusjon av målrettet innhold

Å lære hvilke typer innhold som resonerer best med målgruppen din (eller ulike målgruppesegmenter) og hvilke kanaler de bruker oftest, kan bidra til å informere fremtidige beslutninger om innholdsmarkedsføring. Ved å tilpasse strategiene for innholdsskaping og distribusjon, kan du gi en mer personlig opplevelse for potensielle kunder for å øke sannsynligheten for at de beveger seg gjennom salgstrakten og konverterer dem til kunder.

3. Prognose kundeatferd. Prediktiv markedsanalyse.

Ved å kombinere data fra tidligere kampanjer med den demografiske informasjonen du har samlet inn om kundene dine, kan du bygge en modell som kan bidra til å forutsi fremtidig kundeadferd. Poeng kunder basert på hvor sannsynlig det er at de foretar et kjøp eller foretar en bestemt handling, slik at du vet når og hvordan du skal nærme dem med markedsføring.

4. Predikert ledelsesscore.

Uten en skikkelig prosess kan du kaste bort betydelig tid og ressurser på å jage folk som ikke engang er interessert i det du har å tilby. Ledelsesscoring kan hjelpe deg å unngå dette ved å kvalifisere og prioritere potensielle kunder basert på deres interesse, haster og autoritet til å kjøpe.

Lead scoring innebærer å tildele verdier (score) til folk basert på hvor de er i kjøperens reise (eller salgstrakt). Jo høyere vurdering du gir til en leder, jo mer kvalifisert vil han være. Dataene du bruker til å generere potensielle poeng kan inkludere informasjonen de formelt sender deg, handlingene de tok og hvordan de samhandler med merkevaren din på tvers av ulike kanaler.

Innhenting av poeng for ulike typer prospekter kunder kan hjelpe markedsavdelingene dine og salg for å prioritere de riktige, med fokus på de som mest sannsynlig vil bli fremtidige kunder. Ved å forutse fremtidige kjøpsvaner, kan teamet ditt møte potensielle kunder der de er og effektivt veilede dem til neste trinn av reisen. Prediktiv markedsanalyse.

Du kan sende potensielle kunder med høy ytelse direkte til salgsteamet ditt. Oppføringer med lav poengsum gir kanskje ikke mening i det hele tatt. De med en GPA kan trenge et dytt i riktig retning (som å delta i strategisk markedsføringskampanje som vil ta dem ned i trakten).

 

 

5. Forutsi kundens levetidsverdi

Ved å bruke de samme metodene som er beskrevet i delen «Målretting og segmentering av målgruppen din», kan du også forutsi levetiden kundens verdi (CLV). Ved å bruke historiske data kan du finne ut hvilke kunder som er mest lønnsomme, hvilke markedsaktiviteter som gir mest avkastning på investeringen og hvilke segmenter av publikummet ditt som er mest lojale.

Å kjenne din CLV vil fortelle deg hvor verdifull en kunde er for virksomheten din i løpet av forholdet til deg. Det kan også hjelpe deg å anslå hvor verdifulle de vil være i fremtiden. Du kan forutsi forventet lengde på forholdet ditt og hvor mye inntekt det vil generere. Du vil da forstå hvor mye det koster å skaffe nye kunder og kan planlegge virksomheten din deretter. markedsføringsbudsjett og forventet avkastning på investeringen.

6. Tiltrekke nye kunder. Prediktiv markedsanalyse.

Når målgruppen din er segmentert, kan du lage identitetsmodeller ved hjelp av kundedata. Målet ditt her er å identifisere potensielle kunder som ligner på dine nåværende kunder, slik at du effektivt kan målrette dem og konvertere dem til potensielle kunder og kunder.

7. Bestemme det mest passende produktet eller tjenesten

Ved å bruke en kombinasjon av kundeatferdsdata, kundeemneinformasjon og historiske kjøpsdata kan du bedre forstå hva dine nåværende kunder ønsker fra deg. Du kan deretter bruke denne informasjonen til å forutsi hva annet de måtte ønske eller trenger i fremtiden. Utvikle nye produkt- og tjenesteideer som er dypere og bedre tilpasset ønsker og behov til kundebasen din.

8. Mersalg og krysssalg til nåværende kunder. Prediktiv markedsanalyse.

Du kan også bruke dataene du samler inn om dine kunders kjøpsatferd til kryss- eller tilleggstjenester Salg å øke fortjenesten. Ved å identifisere atferdsmønstre kan du markedsføre produktene dine mer effektivt til nåværende kunder.

Identifisere potensielle salgsemner – typer og kilder

La oss for eksempel si at du driver et markedsføringsfirma som selger programvare for innholdsmarkedsføring og et tilleggsverktøy for sosiale nettverk. Du fant ut at 40 % av kundene dine som starter med å abonnere på innholdsmarkedsføringsprogrammet legger til sosialt verktøy nettverk om seks til tolv måneder. Du bestemmer deg for å lage en spesifikk markedsføringskampanje rettet mot nåværende innholdsmarkedsføringskunder over en seksmånedersperiode for å øke mersalget med opptil 60 %.

9. Redusere kundeavgang.

Churn rate er hastigheten der kunder slutter å gjøre forretninger med deg. Dette uttrykkes vanligvis som en prosentandel av abonnenter. Hvis du for eksempel driver et markedsføringsfirma og registrerer kunder gjennom årskontrakter, kan dette defineres som prosentandelen av gjentatte kunder du mister over en viss tidsperiode. Prediktiv markedsanalyse.

Målet er å ha en høyere vekstrate enn churn rate. Ved å bruke prediktiv analyse kan du oppdage advarselsskilt som oppstår før du mister en kunde. Hvis det er en trend, kan du identifisere hvor og når virksomheten din går galt. Å gjenkjenne potensielle problemer kan hjelpe deg å proaktivt løse kundenes problemer før du mister dem.

10. Optimaliser fremtidige markedsføringskampanjer. Prediktiv markedsanalyse.

Jo mer informasjon du har, desto bedre kan du planlegge og implementere markedsføringskampanjene dine. Bedre målretting og budskap kan hjelpe deg med å lage mer robuste og autentiske kampanjer som kobler til potensielle kunder og kunder. Dette bør til syvende og sist føre til mer vellykkede resultater.

Ikke bare reduserer prediktiv analyse risiko ved å ta mye av gjettingen ut av prosessen, men det kan også føre til raskere vekst og forbedret avkastning for organisasjonen din. Å bruke disse taktikkene garanterer kanskje ikke suksess, men de kan øke sjansene for suksess ved å informere om fremtidige praksiser og beslutninger.

Lag riktig innhold for nåværende og fremtidige kunder

Å bruke prediktiv analyse vil bare hjelpe deg så langt. Du trenger også kvalitetsinnholdsmarkedsføring for å engasjere forbrukerne i alle stadier av kjøperens reise. Det er viktig å gi potensielle kunder riktig innhold på rett sted til rett tid vellykket gjennomføring av din digitale markedsføringsstrategi.

 

Trykkeri АЗБУКА 

Tankeledelse er synonymt med oppmerksomhet