Análise Preditiva de Marketing

A análise preditiva de marketing é a metodologia e o processo de uso de dados, modelos estatísticos e algoritmos para prever tendências e resultados futuros em marketing. Tem como objetivo fornecer às empresas as informações de que necessitam para tomar decisões estratégicas e otimizar suas campanhas de marketing. Aqui estão alguns aspectos principais da análise de marketing preditiva:

1. Coleta e processamento de dados:

   • A fase inicial inclui coleta de vários dadosrelacionadas a campanhas de marketing, comportamento do consumidor, concorrentes, ambiente econômico e outros fatores que afetam o negócio.

2. Análise de marketing preditiva. Análise e pesquisa de dados:

   • A análise preditiva usa análise estatística e técnicas de aprendizado de máquina para processar e interpretar dados. Isso inclui a identificação de padrões, correlações e tendências.

3. Estrutura dos modelos de previsão:

   • Com base nas a análise de dados cria modelos preditivos. Podem ser séries temporais, modelos de regressão, modelos de aprendizado de máquina, redes neurais e outros métodos de previsão.

4. Análise de marketing preditiva. Previsão dos resultados das campanhas de marketing:

   • Os modelos preditivos podem ser usados ​​para prever os resultados de campanhas de marketing atuais e futuras, incluindo a medição da eficácia da publicidade, conversão, envolvimento do público e outras métricas.

5. Otimização do orçamento de marketing:

   • As previsões ajudam as empresas a otimizar os gastos com marketing, identificando os melhores canais e estratégias para atingir seus objetivos com o menor custo.

6. Análise de marketing preditiva. Análise do comportamento do cliente:

   • Prever o comportamento do cliente permite que você personalize o marketing com mais precisão estratégia, tendo em conta as necessidades e preferências individuais dos clientes.

7. Adaptação às mudanças do mercado:

   • As previsões ajudam as empresas a responder rapidamente às mudanças no ambiente de mercado, adaptando as suas estratégias de marketing às novas condições.

8. Avaliação de risco:

   • A previsão também envolve a avaliação de possíveis riscos e incertezas, o que permite que uma empresa tome decisões mais informadas.

A análise preditiva de marketing está se tornando cada vez mais importante em mercados dinâmicos, ajudando as empresas a serem mais flexíveis e eficazes em seus esforços de marketing.

Se você falhar, os clientes poderão migrar para outros negócios.

 

 

Para criar para o seu público-alvo melhor jornada de comprador possível, você deve primeiro conhecê-los bem e compreender seu comportamento e ações em vários pontos de contato.

Só então você poderá criar uma experiência verdadeiramente personalizada e contínua que conduza com sucesso seus clientes potenciais através do funil de vendas. Se você dominar essa habilidade, melhorará continuamente seus esforços de marketing digital e construirá fidelidade à marca online.

Formulários em design.

Uma maneira eficaz de criar uma experiência única para seus clientes é usar análises preditivas. Uso de crítica os dados do consumidor podem ajudá-lo a prever o comportamento futuro do cliente. Incorporar as principais descobertas que proporcionam uma compreensão mais profunda das tendências do consumidor em suas estratégias de marketing pode colocá-lo à frente da concorrência em seu setor.

A indústria de análise preditiva está a crescer a uma taxa de 23,2% ao ano, o que significa que as empresas estão a aderir rapidamente a esta tendência. Se você não começar a incorporar essas estratégias em seu marketing, rapidamente ficará para trás em relação aos concorrentes.

 

 

Análise Preditiva de Marketing

Depois de conhecer bem seus clientes atuais e potenciais, envolva-os continuamente, não apenas levando-os onde estão, mas levando-os para onde desejam ir em seguida.

• Hoje, 90% das empresas competem principalmente por qualidade do atendimento ao cliente.
• A análise preditiva pode ajudá-lo a se conectar com os clientes em um nível mais profundo para que você possa se destacar na multidão e ficar à frente da concorrência.
• A análise preditiva envolve o uso de dados para prever o comportamento, eventos e resultados futuros do usuário.
• Você pode formar previsões precisas estudando dados e estatísticas históricas e atuais.
• Reduza os riscos eliminando muitas suposições de seus processos e estratégias. Previsões mais precisas podem levar a menos erros, crescimento mais rápido e melhoria retorno do investimento para o seu negócio.

O que é análise de marketing preditiva?

A análise preditiva de marketing usa dados para fazer previsões sobre o comportamento do usuário e eventos e resultados futuros. Para fazer previsões sobre seus clientes e resultados de marketing, a análise preditiva extrai dados e usa uma combinação de estatísticas, modelagem preditiva, inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina. Você pode fazer previsões precisas ou determinar a probabilidade de algo acontecer no futuro, estudando os padrões atuais e históricos nos dados.

Três tipos principais analistas de negócios:

• Análise Descritiva: Para prever eventos futuros, você pode começar com análises descritivas – dados históricos e desempenho – para determinar o que já aconteceu.
• Análise preditiva. Em seguida, observe a análise preditiva para determinar o que pode acontecer no futuro. Isso envolve observar dados passados ​​e usar algoritmos para prever eventos futuros.
• Análise prescritiva: finalmente, você pode decidir o que fazer a seguir com base no que já fez ou no que já aconteceu. Determine o melhor curso de ação pensando no que tem maior probabilidade de acontecer.

Como funciona o processo de análise preditiva?

O uso eficaz da análise preditiva envolve um processo de várias etapas. O diagrama a seguir lhe dará uma visão geral do que acontece nesse processo (que pode exigir a conclusão de um engenheiro ou analista de dados).

• Comece com as perguntas certas: determine quais perguntas você deseja responder ou que resultado espera alcançar. Perguntas claras o ajudarão a traçar o caminho certo para obter as respostas que procura. Um exemplo pode ser: “Quais leads qualificados de marketing (MQLs) têm maior probabilidade de fazer uma compra este mês?”
• Colete os dados corretos: Desenvolva um plano para coletar e organizar dados que lhe dará respostas às suas perguntas. Pode ser necessário usar dados históricos, informações demográficas e características firmográficas.
• Analise os dados coletados: analise seus dados para obter informações úteis que o ajudarão a tirar conclusões sobre suas perguntas (por exemplo, análises descritivas). Você pode se aprofundar fazendo perguntas mais específicas aqui e investigando os dados para encontrar respostas.

Análise preditiva de marketing.

• Use estatísticas para formar hipóteses: Depois de completar a lista de perguntas e criar hipóteses, use estatísticas para criar e testar as conclusões que você desenvolveu. Teste cada hipótese e confie nos dados obtidos.
• Crie um modelo preditivo: depois de testar e testar ou eliminar cada hipótese com base em seus dados estatísticos, você pode criar um modelo preditivo. Novamente, você usará estatísticas para prever eventos, resultados ou comportamento do cliente futuro. Talvez você precise de um engenheiro ou analista de dados para concluir esta etapa.
• Implante seu novo modelo: Use seus dados para obter insights acionáveis ​​e orientar futuras estratégias e campanhas de marketing e vendas.
• Acompanhe seu modelo ao longo do tempo: rastreie e monitore novas táticas e campanhas que você implanta e relata sua eficácia ao longo do tempo. Se necessário, ajuste e crie novos modelos. Lembre-se de que variáveis ​​externas (como variações sazonais) podem distorcer seus dados, portanto, talvez seja necessário ajustar ou substituir seu modelo de tempos em tempos para mantê-lo preciso.

Existem três classes principais de modelos preditivos. Análise preditiva de marketing.

• Modelagem de Cluster: esse modelo preditivo pode ajudá-lo a segmentar clientes em diferentes grupos com base em diversas variáveis. A modelagem de cluster permite que você atinja pessoas ou dados demográficos específicos com base em dados comportamentais, compras anteriores de produtos ou interações com marcas.
• Modelagem de propensão: esse modelo pode ajudá-lo a determinar a probabilidade de diferentes consumidores agirem ou abandonarem sua marca. Dados valiosos podem incluir a propensão de um cliente para comprar, converter, abandonar, envolver ou abandonar assinaturas, bem como o valor da vida útil projetado.
• Filtragem colaborativa (ou recomendada): Usando o comportamento anterior do cliente, você pode desenvolver um modelo para identificar novas oportunidades de vendas. Use este modelo para recomendar anúncios, produtos e serviços relevantes ao seu público. Isso é útil para upsell e vendas cruzadas para clientes atuais.

10 maneiras práticas de usar análises preditivas em marketing

Aqui estão dez maneiras específicas de usar análises preditivas para melhorar seus esforços de marketing e expandir seus negócios.

1. Direcionando e segmentando seu público. Análise preditiva de marketing.

Usando informações comportamentais e demográficas, você pode segmentar seus clientes potenciais e potenciais para criar novas campanhas personalizadas de acordo com a posição do seu público na jornada do comprador. A criação de campanhas específicas e direcionadas pode ajudá-lo a mover os clientes potenciais de maneira eficaz através do funil de vendas e envolver ainda mais os clientes atuais.

 

 

Existem três maneiras principais de usar a análise preditiva para atingir e segmentar seu público:

• Análise de afinidade: este método envolve segmentar clientes com base em atributos comuns.
• Simulação de reação: Observando como os clientes reagem a determinados estímulos, você pode prever a probabilidade de futuros clientes responderem de maneira semelhante.
• Análise fluxo de saída : Também chamada de taxa de rotatividade, a análise de rotatividade informará qual porcentagem de clientes você perdeu em um determinado período. Você também pode determinar quanta receita ou oportunidade potencial você perdeu ao perder esses clientes.

2. Distribuição de conteúdo direcionado

Aprender quais tipos de conteúdo repercutem melhor em seu público (ou em diferentes segmentos de público) e quais canais eles usam com mais frequência pode ajudar a informar futuras decisões de marketing de conteúdo. Ao personalizar suas estratégias de criação e distribuição de conteúdo, você pode fornecer uma experiência mais personalizada para seus clientes potenciais, aumentando a probabilidade de eles passarem pelo funil de vendas e convertê-los em clientes.

3. Previsão do comportamento do cliente. Análise preditiva de marketing.

Ao combinar dados de campanhas anteriores com as informações demográficas coletadas sobre seus clientes, você pode construir um modelo que pode ajudar a prever o comportamento futuro do cliente. Pontue os clientes com base na probabilidade de eles fazerem uma compra ou realizarem uma determinada ação para que você saiba quando e como abordá-los com marketing.

4. Pontuação de lead prevista.

Sem um processo adequado, você poderá perder tempo e recursos significativos perseguindo pessoas que nem sequer estão interessadas no que você tem a oferecer. Pontuação de leads pode ajudá-lo a evitar isso, qualificando e priorizando leads com base em seu interesse, urgência e autoridade para comprar.

A pontuação de leads envolve atribuir valores (pontuações) às pessoas com base em onde elas estão na jornada do comprador (ou funil de vendas). Quanto maior a avaliação que você der a um líder, mais qualificado ele será. Os dados que você usa para gerar pontuações de leads podem incluir as informações que eles lhe enviam formalmente, as ações que realizaram e como interagem com sua marca em diferentes canais.

Obtenção de pontuações para diferentes tipos de clientes potenciais os clientes podem ajudar seus departamentos de marketing e vendas para priorizar os clientes certos, concentrando-se naqueles com maior probabilidade de se tornarem futuros clientes. Ao prever hábitos de compra futuros, sua equipe pode encontrar clientes em potencial onde eles estão e orientá-los de forma eficaz para a próxima etapa de sua jornada. Análise preditiva de marketing.

Você pode enviar leads de alto desempenho diretamente para sua equipe de vendas. Entradas com pontuação baixa podem não fazer sentido algum. Aqueles com um GPA podem precisar de um empurrão na direção certa (como participar de estratégico campanha de marketing que os levará ao funil).

 

 

5. Previsão do valor da vida do cliente

Usando os mesmos métodos descritos na seção “Direcionando e segmentando seu público”, você também pode prever o tempo de vida o valor do seu cliente (CLV). Usando dados históricos, você pode determinar quais clientes são mais lucrativos, quais atividades de marketing trazem mais retorno do investimento e quais segmentos do seu público são mais leais.

Conhecer o seu CLV lhe dirá o quão valioso um cliente é para sua empresa ao longo de seu relacionamento com você. Também pode ajudá-lo a estimar o quão valiosos eles serão no futuro. Você pode prever a duração esperada do seu relacionamento e quanta renda ele gerará. Você entenderá então quanto custa adquirir novos clientes e poderá planejar seu negócio de acordo. orçamento de marketing e retorno esperado do investimento.

6. Atrair novos clientes. Análise preditiva de marketing.

Depois que seu público for segmentado, você poderá criar modelos de identidade usando dados de clientes. Seu objetivo aqui é identificar clientes potenciais que sejam semelhantes aos seus clientes atuais para que você possa direcioná-los de maneira eficaz e convertê-los em leads e clientes.

7. Determinar o produto ou serviço mais adequado

Usando uma combinação de dados de comportamento do cliente, informações de leads e dados históricos de compras, você pode entender melhor o que seus clientes atuais desejam de você. Você pode então usar essas informações para prever o que mais eles podem querer ou precisar no futuro. Desenvolva novas ideias de produtos e serviços que sejam mais profundas e melhor alinhadas com os desejos e necessidades de sua base de clientes.

8. Faça upsell e vendas cruzadas para clientes atuais. Análise preditiva de marketing.

Você também pode usar os dados coletados sobre o comportamento de compra de seus clientes para pesquisas cruzadas ou adicionais. De vendas para aumentar os lucros. Ao identificar padrões de comportamento, você pode comercializar seus produtos de forma mais eficaz para os clientes atuais.

Identificando potenciais leads de vendas – tipos e fontes

Por exemplo, digamos que você administre uma empresa de marketing que vende software de marketing de conteúdo e uma ferramenta complementar para redes sociais. Você descobriu que 40% dos seus clientes que começam assinando seu programa de marketing de conteúdo adicionam ferramenta social redes em seis a doze meses. Você decide criar uma campanha de marketing específica direcionada aos clientes atuais de marketing de conteúdo durante um período de seis meses para aumentar seu upsell em até 60%.

9. Redução da rotatividade de clientes.

A taxa de rotatividade é a taxa na qual os clientes param de fazer negócios com você. Isso geralmente é expresso como uma porcentagem de assinantes. Por exemplo, se você dirige uma empresa de marketing e consegue clientes por meio de contratos anuais, isso pode ser definido como a porcentagem de clientes recorrentes que você perde durante um determinado período de tempo. Análise preditiva de marketing.

O objetivo é ter uma taxa de crescimento superior à taxa de rotatividade. Usando a análise preditiva, você pode detectar sinais de alerta que ocorrem antes mesmo de perder um cliente. Se houver uma tendência, você poderá identificar onde e quando seu negócio está dando errado. Reconhecer problemas potenciais pode ajudá-lo a resolver proativamente os problemas de seus clientes antes de perdê-los.

10. Otimize futuras campanhas de marketing. Análise preditiva de marketing.

Quanto mais informações você tiver, melhor poderá planejar e implementar suas campanhas de marketing. Uma melhor segmentação e mensagens podem ajudá-lo a criar campanhas mais robustas e autênticas que se conectam com clientes potenciais e potenciais. Em última análise, isso deve levar a resultados mais bem-sucedidos.

A análise preditiva não apenas reduz os riscos ao eliminar muitas suposições do seu processo, mas também pode levar a um crescimento mais rápido e a um melhor ROI para sua organização. O uso dessas táticas pode não garantir o sucesso, mas pode aumentar suas chances de sucesso, informando suas práticas e decisões futuras.

Crie o conteúdo certo para clientes atuais e futuros

Usar a análise preditiva só irá ajudá-lo até agora. Você também precisa de marketing de conteúdo de qualidade para envolver os consumidores em todas as fases da jornada do comprador. Fornecer aos seus leads o conteúdo certo, no lugar certo e na hora certa, é essencial para executando com sucesso sua estratégia de marketing digital.

 

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