Прогнозная маркетинговая аналитика — это методология и процесс использования данных, статистических моделей и алгоритмов для предсказания будущих тенденций и результатов в области маркетинга. Она направлена на предоставление бизнесам информации, необходимой для принятия стратегических решений и оптимизации маркетинговых кампаний. Вот несколько ключевых аспектов прогнозной маркетинговой аналитики:

  1. Сбор и обработка данных:

    • Начальный этап включает в себя сбор разнообразных данных, связанных с маркетинговыми кампаниями, потребительским поведением, конкурентами, экономической средой и другими факторами, влияющими на бизнес.
  2. Прогнозная маркетинговая аналитика . Анализ и исследование данных:

    • Прогнозная аналитика использует методы статистического анализа и машинного обучения для обработки и интерпретации данных. Это включает в себя выявление закономерностей, корреляций и трендов.
  3. Строение прогнозных моделей:

  4. Прогнозная маркетинговая аналитика . Прогнозирование результатов маркетинговых кампаний:

    • Прогнозные модели могут использоваться для предсказания результатов текущих и будущих маркетинговых кампаний, включая оценку эффективности рекламы, конверсии, вовлеченности аудитории и других метрик.
  5. Оптимизация бюджета маркетинга:

    • Прогнозы помогают бизнесам оптимизировать расходы на маркетинг, определяя наилучшие каналы и стратегии для достижения поставленных целей при минимальных затратах.
  6. Прогнозная маркетинговая аналитика . Анализ клиентского поведения:

    • Предсказание клиентского поведения позволяет более точно настраивать маркетинговые стратегии, учитывая индивидуальные потребности и предпочтения клиентов.
  7. Адаптация к изменениям рынка:

    • Прогнозы помогают компаниям быстро реагировать на изменения в рыночной среде, адаптируя свои маркетинговые стратегии под новые условия.
  8. Оценка рисков:

    • Прогнозирование также включает в себя оценку возможных рисков и неопределенностей, что позволяет бизнесу более осознанно принимать решения.

Прогнозная маркетинговая аналитика становится все более важной в условиях динамичного рынка, помогая компаниям быть более гибкими и эффективными в своих маркетинговых усилиях.

Если вы потерпите неудачу, клиенты могут заняться другим бизнесом.

По данным SuperOffice, 90% предприятий конкурируют в основном за счет качества обслуживания клиентов (CX). Серьезное отношение к CX — отличный способ выделиться из шума, который пропитывает вашу отрасль, и помочь вам завоевать постоянных клиентов.

прогнозная маркетинговая аналитика 1

 

 

Чтобы создать для вашей целевой аудитории наилучший возможный путь покупателя, вы должны сначала хорошо их знать и понимать их поведение и действия в различных точках соприкосновения.

Только тогда вы сможете создать действительно персонализированный, цельный опыт, который будет успешно направлять ваших потенциальных клиентов по воронке продаж. Если вы овладеете этим навыком, вы будете постоянно улучшать свои усилия в области цифрового маркетинга и повышать лояльность к бренду в Интернете.

Формы в дизайне.

Один из эффективных способов создания уникального опыта для ваших клиентов — использование прогнозной аналитики. Использование критически важных данных о потребителях может помочь вам предсказать будущее поведение клиентов. Включение ключевых результатов, которые дадут вам более глубокое понимание потребительских тенденций, в ваши маркетинговые стратегии, может подтолкнуть вас к опережению конкурентов в вашей отрасли.

Индустрия прогнозной аналитики растет со скоростью 23,2% в год, что означает, что компании быстро улавливают эту тенденцию. Если вы не начнете внедрять эти стратегии в свой маркетинг, вы быстро отстанете от конкурентов.

Индустрия прогнозной аналитики

 

 

Прогнозная маркетинговая аналитика

Как только вы хорошо узнаете своих нынешних и потенциальных клиентов, привлекайте их снова и снова, не только доставляя их туда, где они есть, но и направляя их туда, куда они хотят идти дальше.

  • Сегодня 90% предприятий конкурируют, прежде всего, за качество обслуживания клиентов.
  • Прогнозная аналитика может помочь вам установить контакт с клиентами на более глубоком уровне, чтобы вы могли выделиться из толпы и опередить конкурентов.
  • Прогнозная аналитика предполагает использование данных для прогнозирования будущего поведения, событий и результатов пользователей.
  • Вы можете формировать точные прогнозы, изучая исторические и текущие данные и статистику.
  • Уменьшите риски, избавившись от множества предположений из ваших процессов и стратегий. Более точные прогнозы могут привести к меньшему количеству ошибок, более быстрому росту и повышению рентабельности инвестиций в ваш бизнес.

Что такое прогнозная маркетинговая аналитика?

Предиктивная маркетинговая аналитика использует данные, чтобы делать прогнозы о поведении пользователей, а также о будущих событиях и результатах. Чтобы формировать прогнозы о ваших клиентах и ​​результатах маркетинга, прогнозная аналитика добывает данные и использует комбинацию статистики, прогнозного моделирования, искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения. Вы можете составить точные прогнозы или определить, насколько вероятно, что что-то может произойти в будущем, изучая текущие и исторические закономерности в данных.

Три основных типа бизнес-аналитики:

  • Описательная аналитика: чтобы предсказать будущие события, вы можете начать с описательной аналитики — исторических данных и производительности — чтобы определить, что уже произошло.
  • Предиктивная аналитика. Затем взгляните на прогнозную аналитику, чтобы определить, что может произойти в будущем. Это включает в себя просмотр прошлых данных и использование алгоритмов для прогнозирования будущих событий.
  • Предписывающая аналитика: наконец, вы можете решить, что делать дальше, исходя из того, что вы уже сделали или что уже произошло. Определите наилучший курс действий, подумав о том, что с наибольшей вероятностью может произойти.

Как работает процесс прогнозной аналитики?

Эффективное использование прогнозной аналитики предполагает многоэтапный процесс. Следующая схема даст вам обзор того, что входит в этот процесс (для завершения которого может потребоваться инженер или аналитик данных).

  • Начните с правильных вопросов: определите, на какие вопросы вы хотите ответить или какого результата вы надеетесь достичь. Четкие вопросы помогут вам наметить правильный путь к получению ответов, которые вы ищете. Примером может быть: «Какие лиды, прошедшие квалификацию по маркетингу (MQL), с наибольшей вероятностью совершат покупку в этом месяце?»
  • Собирайте правильные данные: разработайте план сбора и систематизации данных, которые дадут вам ответы на ваши вопросы. Возможно, вам потребуется использовать исторические данные, демографическую информацию и фирмографические характеристики.
  • Проанализируйте собранные данные: проанализируйте свои данные, чтобы получить полезную информацию, которая поможет вам сформировать выводы по вашим вопросам (например, описательная аналитика). Вы можете пойти глубже, задав здесь более конкретные вопросы и копаясь в данных, чтобы найти ответы.

Прогнозная маркетинговая аналитика.

  • Используйте статистические данные для формирования гипотез: После завершения списка вопросов и создания гипотез, статистики использования для создания и тестирования выводы вы разработали. Проверьте каждую гипотезу и доверяйте полученным данным.
  • Создайте прогностическую модель: после тестирования и последующей проверки или исключения каждой гипотезы на основе ваших статистических данных вы можете создать прогностическую модель. Опять же, вы будете использовать статистику для прогнозирования будущих событий, результатов или поведения клиентов. Для завершения этого этапа вам может потребоваться инженер или аналитик данных.
  • Разверните свою новую модель: используйте свои данные для получения практических сведений и для направления будущих маркетинговых и торговых стратегий и кампаний.
  • Отслеживайте свою модель с течением времени: отслеживайте и отслеживайте новые тактики и кампании, которые вы развертываете, и сообщайте об их эффективности с течением времени. При необходимости корректируйте и создавайте новые модели. Имейте в виду, что внешние переменные (например, сезонные колебания) могут искажать ваши данные, поэтому вам может потребоваться время от времени корректировать или заменять вашу модель, чтобы она оставалась точной.

Есть три основных класса прогнозных моделей.   Прогнозная маркетинговая аналитика.

  • Кластерное моделирование: эта прогнозная модель может помочь вам сегментировать клиентов на разные группы на основе нескольких переменных. Кластерное моделирование позволяет вам ориентироваться на конкретных людей или демографию на основе данных о поведении, прошлых покупок продуктов или взаимодействия с брендом.
  • Моделирование склонности: эта модель может помочь вам определить, насколько вероятно, что разные потребители совершат действие или откажутся от вашего бренда. Ценные данные могут включать в себя склонность клиента к покупке, конверсии, оттоку, вовлечению или отказу от подписки, а также прогнозируемую пожизненную ценность.
  • Совместная (или рекомендуемая) фильтрация: используя прошлое поведение клиентов, вы можете разработать модель для выявления новых возможностей продаж. Используйте эту модель, чтобы рекомендовать вашей аудитории релевантные объявления, продукты и услуги. Это полезно для дополнительных продаж и перекрестных продаж текущим клиентам.

10 практических способов использования прогнозной аналитики в маркетинге

Вот десять конкретных способов использования прогнозной аналитики для улучшения ваших маркетинговых усилий и развития вашего бизнеса.

1. Таргетинг и сегментирование вашей аудитории. Прогнозная маркетинговая аналитика.

Используя поведенческую и демографическую информацию, вы можете сегментировать своих потенциальных клиентов и клиентов для создания новых кампаний, адаптированных к тому, где ваша аудитория находится на пути покупателя. Создание конкретных целевых кампаний может помочь вам эффективно продвигать потенциальных клиентов по воронке продаж и в дальнейшем привлекать текущих клиентов.

Прогнозная маркетинговая аналитика. Таргетинг

 

 

Есть три основных способа использования прогнозной аналитики для таргетинга и сегментации вашей аудитории:

  • Анализ сродства: этот метод включает сегментирование клиентов на основе общих атрибутов.
  • Моделирование реакции: глядя на то, как клиенты реагируют на определенные стимулы, вы можете предсказать, насколько вероятно, что будущие клиенты отреагируют аналогичным образом.
  • Анализ оттока : также называемый коэффициентом оттока, анализ оттока покажет вам, какой процент клиентов вы потеряли за определенный период. Вы также можете определить, какой потенциальный доход или возможность вы потеряли из-за потери этих клиентов.

2. Распространение целевого контента

Изучение того, какие типы контента лучше всего резонируют с вашей аудиторией (или различными сегментами аудитории) и какие каналы они используют чаще всего, может помочь в принятии будущих решений по контент-маркетингу . Настраивая стратегии создания и распространения контента, вы можете предоставить более персонализированный опыт для потенциальных клиентов, чтобы повысить вероятность их продвижения по воронке продаж и превращения их в клиентов.

3. Прогнозирование поведения клиентов. Прогнозная маркетинговая аналитика.

Объединив данные прошлых кампаний с собранной вами демографической информацией о своих клиентах, вы можете построить модель, которая поможет прогнозировать поведение клиентов в будущем. Оценивайте клиентов на основе того, насколько вероятно, что они совершат покупку или совершат определенное действие, чтобы вы знали, когда и как подойти к ним с помощью маркетинга.

4. Прогнозируемая оценка потенциальных клиентов.

Без надлежащего процесса вы можете потратить значительное время и ресурсы на преследование людей, которым даже неинтересно то, что вы предлагаете. Оценка потенциальных клиентов может помочь вам избежать этого, квалифицируя потенциальных клиентов и расставляя приоритеты на основе их интереса, срочности и полномочий на покупку.

Оценка потенциальных клиентов включает в себя присвоение значений (баллов) людям в зависимости от того, на каком этапе пути покупателя они находятся (или в воронке продаж). Чем выше оценка, которую вы дадите лидерству, тем более квалифицированным он будет. Данные, которые вы используете для генерации оценки потенциальных клиентов, могут включать информацию, которую они официально отправляют вам, действия, которые они предприняли, и то, как они взаимодействуют с вашим брендом по различным каналам.

Получение оценок для различных типов потенциальных клиентов может помочь вашим отделам маркетинга и продаж определить приоритетность правильных, сосредоточив внимание на тех, которые с наибольшей вероятностью станут будущими клиентами. Прогнозируя будущие покупательские привычки, ваша команда может находить потенциальных клиентов там, где они есть, и эффективно вести их к следующему этапу их пути. Прогнозная маркетинговая аналитика.

Вы можете отправлять потенциальных клиентов с высокими показателями прямо в отдел продаж. Заходы с низкими показателями могут вообще не иметь смысла. Тем, у кого средний балл, может потребоваться толчок в правильном направлении (например, участие в стратегической маркетинговой кампании, которая приведет их вниз по воронке).

Прогнозируемая оценка клиентов.

 

 

5. Прогнозирование жизненной ценности клиента

Используя те же методы, которые описаны в разделе «Таргетинг и сегментация вашей аудитории», вы также можете спрогнозировать жизненную ценность вашего клиента (CLV). Используя исторические данные, вы можете определить, какие клиенты являются наиболее прибыльными, какие маркетинговые мероприятия приносят наибольшую рентабельность инвестиций и какие сегменты вашей аудитории являются наиболее лояльными.

Зная свой CLV, вы узнаете, насколько ценен клиент для вашего бизнеса на протяжении его взаимоотношений с вами. Это также может помочь вам оценить, насколько они будут ценными в будущем. Вы можете предсказать ожидаемую продолжительность ваших отношений и какой доход они принесут. Затем вы поймете, сколько стоит привлечение новых клиентов, и сможете соответствующим образом спланировать свой маркетинговый бюджет и ожидаемую рентабельность инвестиций.

6. Привлечение новых клиентов. Прогнозная маркетинговая аналитика.

После сегментации аудитории вы можете создавать модели идентификации, используя данные о клиентах. Ваша цель здесь — выявить потенциальных клиентов, которые похожи на ваших текущих клиентов, чтобы вы могли эффективно нацеливать их и превращать их в потенциальных клиентов и клиентов.

7. Определение наиболее подходящего продукта или услуги

Используя комбинацию данных о поведении клиентов, информации о потенциальных клиентах и ​​исторических данных о покупках, вы можете лучше понять, чего от вас хотят ваши текущие клиенты. Затем вы можете использовать эту информацию, чтобы предсказать, что еще они могут хотеть или нуждаться в будущем. Разрабатывайте новые идеи продуктов и услуг, которые глубже и лучше соответствуют желаниям и потребностям вашей клиентской базы.

8. Дополнительные продажи и перекрестные продажи текущим клиентам. Прогнозная маркетинговая аналитика.

Вы также можете использовать собранные вами данные о покупательском поведении ваших клиентов для перекрестных или дополнительных продаж для увеличения прибыли. Выявляя закономерности в поведении, вы можете более эффективно продавать свои товары текущим клиентам.

Определение потенциального лидера по продажам — типы и источники

Например, предположим, что вы управляете маркетинговой фирмой, которая продает программное обеспечение для контент-маркетинга и дополнительный инструмент для социальных сетей. Вы обнаружили, что 40% ваших клиентов, которые начинают с подписки на вашу программу контент-маркетинга, добавляют инструмент социальных сетей через шесть-двенадцать месяцев. Вы решаете создать конкретную маркетинговую кампанию, нацеленную на текущих клиентов по контент-маркетингу в течение шестимесячного периода, чтобы увеличить свой апселл до 60%.

9. Снижение оттока клиентов.

Коэффициент оттока — это скорость, с которой клиенты перестают вести с вами дела. Обычно это выражается в процентах от подписчиков. Например, если вы управляете маркетинговой фирмой и подписываете клиентов через годовые контракты, это можно определить как процент постоянных клиентов, которых вы теряете в течение определенного периода времени. Прогнозная маркетинговая аналитика.

Цель состоит в том, чтобы иметь более высокие темпы роста, чем уровень оттока. Используя предиктивную аналитику, вы можете обнаружить тревожные сигналы, которые возникают еще до того, как вы потеряете клиента. Если есть тенденция, вы можете определить, где и когда ваш бизнес идет не так. Распознавание потенциальных проблем может помочь вам проактивно решать проблемы ваших клиентов, прежде чем вы их потеряете.

10. Оптимизация будущих маркетинговых кампаний. Прогнозная маркетинговая аналитика.

Чем больше у вас информации, тем лучше вы сможете планировать и реализовывать свои маркетинговые кампании . Более точный таргетинг и обмен сообщениями могут помочь вам создать более надежные и аутентичные кампании, которые связаны с потенциальными клиентами и клиентами. В конечном итоге это должно привести к более успешным результатам.

Прогнозная аналитика не только снижает риски, избавляя вас от множества догадок из вашего процесса, но также может привести к более быстрому росту и повышению рентабельности инвестиций в вашей организации. Использование этих тактик может не гарантировать успеха, но они могут увеличить ваши шансы на успех за счет информирования о ваших будущих практиках и решениях.

Создавайте правильный контент для текущих и будущих клиентов

Использование прогнозной аналитики поможет вам только на определенном этапе. Вам также необходим качественный контент-маркетинг, чтобы привлекать потребителей на каждом этапе пути покупателя. Предоставление вашим лидам нужного контента в нужном месте в нужное время имеет важное значение для успешного выполнения вашей стратегии цифрового маркетинга.

 

Типография АЗБУКА 

Лидерство в мыслях — синоним внимания