Analiza predictivă de marketing

Analiza predictivă de marketing este metodologia și procesul de utilizare a datelor, modelelor statistice și algoritmilor pentru a prezice tendințele și rezultatele viitoare în marketing. Acesta își propune să ofere companiilor informațiile de care au nevoie pentru a lua decizii strategice și pentru a-și optimiza campaniile de marketing. Iată câteva aspecte cheie ale analizei predictive de marketing:

1. Colectarea și prelucrarea datelor:

   • Etapa inițială include colectarea de date diverselegate de campanii de marketing, comportamentul consumatorilor, concurenți, mediul economic și alți factori care afectează afacerea.

2. Analiza predictivă de marketing. Analiza și cercetarea datelor:

   • Analiza predictivă utilizează analiza statistică și tehnici de învățare automată pentru a procesa și interpreta datele. Aceasta include identificarea modelelor, corelațiilor și tendințelor.

3. Structura modelelor de prognoză:

   • Bazat pe analiza datelor creează modele predictive. Acestea pot fi serii temporale, modele de regresie, modele de învățare automată, rețele neuronale și alte metode de prognoză.

4. Analiza predictivă de marketing. Prognoza rezultatelor campaniilor de marketing:

   • Modelele predictive pot fi utilizate pentru a prezice rezultatele campaniilor de marketing actuale și viitoare, inclusiv măsurarea eficienței publicității, conversia, implicarea publicului și alte valori.

5. Optimizarea bugetului de marketing:

   • Prognozele ajută companiile să optimizeze cheltuielile de marketing prin identificarea celor mai bune canale și strategii pentru a-și atinge obiectivele la cel mai mic cost.

6. Analiza predictivă de marketing. Analiza comportamentului clientului:

   • Prezicerea comportamentului clienților vă permite să personalizați mai precis marketingul strategie, ținând cont de nevoile și preferințele individuale ale clienților.

7. Adaptarea la schimbările pieței:

   • Prognozele ajută companiile să răspundă rapid la schimbările din mediul pieței, adaptându-și strategiile de marketing la noile condiții.

8. Evaluare a riscurilor:

   • Prognoza presupune, de asemenea, evaluarea posibilelor riscuri și incertitudini, ceea ce permite unei afaceri să ia decizii mai informate.

Analizele predictive de marketing devin din ce în ce mai importante pe piețele dinamice, ajutând companiile să fie mai flexibile și mai eficiente în eforturile lor de marketing.

Dacă nu reușești, clienții se pot trece la alte afaceri.

 

 

Pentru a crea pentru dvs public țintă cea mai bună călătorie posibilă a cumpărătorului, trebuie mai întâi să-i cunoașteți bine și să înțelegeți comportamentul și acțiunile lor în diferite puncte de contact.

Numai atunci poți crea o experiență cu adevărat personalizată, fără întreruperi, care să-ți mute cu succes clienții potențiali prin canalul de vânzări. Dacă stăpânești această abilitate, îți vei îmbunătăți continuu eforturile de marketing digital și vei construi loialitatea față de brand online.

Forme în design.

O modalitate eficientă de a crea o experiență unică pentru clienții dvs. este utilizarea analizei predictive. Utilizarea criticilor datele despre consumatori vă pot ajuta să anticipați comportamentul viitor al clienților. Încorporarea unor constatări cheie care vă oferă o înțelegere mai profundă a tendințelor consumatorilor în strategiile dvs. de marketing vă poate împinge înaintea concurenței din industria dvs.

Industria de analiză predictivă crește cu o rată de 23,2% pe an, ceea ce înseamnă că companiile prind rapid această tendință. Dacă nu începi să încorporezi aceste strategii în marketingul tău, vei rămâne rapid în urmă concurenților tăi.

 

 

Analiza predictivă de marketing

Odată ce vă cunoașteți bine clienții actuali și potențiali, implicați-i din nou și din nou, nu doar aducându-i acolo unde sunt, ci ducându-i acolo unde doresc să ajungă.

• Astăzi, 90% dintre întreprinderi concurează în primul rând pentru calitatea serviciului pentru clienți.
• Analiza predictivă vă poate ajuta să vă conectați cu clienții la un nivel mai profund, astfel încât să puteți ieși din mulțime și să rămâneți în fața concurenței.
• Analiza predictivă implică utilizarea datelor pentru a prezice comportamentul viitorului utilizator, evenimentele și rezultatele.
• Puteți forma previziuni precise studiind datele și statisticile istorice și actuale.
• Reduceți riscul eliminând multe presupuneri din procesele și strategiile dvs. Prognoze mai precise pot duce la mai puține erori, la o creștere mai rapidă și la îmbunătățiri randamentul investițiilor la afacerea ta.

Ce este analiza predictivă de marketing?

Analiza predictivă de marketing utilizează date pentru a face predicții despre comportamentul utilizatorilor și despre evenimentele și rezultatele viitoare. Pentru a face predicții despre clienții dvs. și rezultatele de marketing, analiza predictivă extrage date și utilizează o combinație de statistici, modelare predictivă, inteligență artificială (AI) și învățare automată. Puteți face predicții precise sau puteți determina cât de probabil este să se întâmple ceva în viitor, studiind modelele actuale și istorice din date.

Trei tipuri principale analiști de afaceri:

• Analiza descriptivă: Pentru a prezice evenimente viitoare, puteți începe cu analize descriptive - date istorice și performanță - pentru a determina ce sa întâmplat deja.
• Analize predictive. Apoi uitați-vă la analiza predictivă pentru a determina ce s-ar putea întâmpla în viitor. Aceasta implică analizarea datelor din trecut și utilizarea algoritmilor pentru a prezice evenimente viitoare.
• Analiza prescriptivă: în cele din urmă, puteți decide ce să faceți în continuare pe baza a ceea ce ați făcut deja sau a ceea ce sa întâmplat deja. Determinați cel mai bun curs de acțiune gândindu-vă la ceea ce este cel mai probabil să se întâmple.

Cum funcționează procesul de analiză predictivă?

Utilizarea eficientă a analizei predictive implică un proces în mai multe etape. Următoarea diagramă vă va oferi o imagine de ansamblu asupra a ceea ce se întâmplă în acest proces (care poate necesita un inginer sau un analist de date pentru a finaliza).

• Începeți cu întrebările potrivite: stabiliți la ce întrebări doriți să răspundeți sau ce rezultat sperați să obțineți. Întrebările clare vă vor ajuta să găsiți calea corectă pentru a obține răspunsurile pe care le căutați. Un exemplu ar putea fi: „Care clienți potențiali calificați în marketing (MQL) sunt cel mai probabil să facă o achiziție luna aceasta?”
• Colectați datele potrivite: Elaborați un plan de colectare și organizare a datelor care vă va oferi răspunsuri la întrebările dvs. Poate fi necesar să utilizați date istorice, informații demografice și caracteristici firmografice.
• Analizați datele colectate: analizați-vă datele pentru a obține informații utile care vă vor ajuta să formulați concluzii despre întrebările dvs. (de exemplu, analize descriptive). Puteți merge mai profund punând întrebări mai specifice aici și săpați în date pentru a găsi răspunsuri.

Analiza predictivă de marketing.

• Utilizați statisticile pentru a formula ipoteze: După completarea listei de întrebări și crearea ipotezelor, folosiți statisticile pentru a crea și testa concluziile pe care le-ați dezvoltat. Testați fiecare ipoteză și aveți încredere în datele obținute.
• Creați un model predictiv: după testarea și apoi testarea sau eliminarea fiecărei ipoteze pe baza datelor dvs. statistice, puteți crea un model predictiv. Din nou, veți folosi statisticile pentru a prezice evenimente viitoare, rezultate sau comportamentul clienților. Este posibil să aveți nevoie de un inginer sau un analist de date pentru a finaliza acest pas.
• Implementează noul tău model: Folosiți-vă datele pentru a obține informații utile și pentru a ghida viitoarele strategii și campanii de marketing și vânzări.
• Urmăriți modelul dvs. în timp: urmăriți și monitorizați noile tactici și campanii pe care le implementați și despre care raportați eficacitatea lor peste orar. Dacă este necesar, ajustați și creați noi modele. Rețineți că variabilele externe (cum ar fi variațiile sezoniere) vă pot denatura datele, așa că poate fi necesar să vă ajustați sau să înlocuiți modelul din când în când pentru a-l menține exact.

Există trei clase principale de modele predictive. Analiza predictivă de marketing.

• Modelare cluster: acest model predictiv vă poate ajuta să segmentați clienții în diferite grupuri pe baza mai multor variabile. Modelarea cluster vă permite să vizați anumite persoane sau date demografice pe baza datelor comportamentale, achizițiilor anterioare de produse sau interacțiunilor cu mărcile.
• Modelarea tendinței: acest model vă poate ajuta să determinați cât de probabil sunt diferiți consumatori să ia măsuri sau să vă abandoneze marca. Datele valoroase pot include tendința unui client de a cumpăra, de a converti, de a renunța, de a se implica sau de a abandona abonamente, precum și valoarea de viață proiectată.
• Filtrare în colaborare (sau recomandată): Folosind comportamentul clienților din trecut, puteți dezvolta un model pentru a identifica noi oportunități de vânzare. Utilizați acest model pentru a recomanda reclame, produse și servicii relevante publicului dvs. Acest lucru este util pentru upselling și cross-selling către clienții actuali.

10 moduri practice de utilizare a analizei predictive în marketing

Iată zece moduri specifice de a folosi analiza predictivă pentru a vă îmbunătăți eforturile de marketing și pentru a vă dezvolta afacerea.

1. Direcționarea și segmentarea publicului dvs. Analiza predictivă de marketing.

Folosind informații comportamentale și demografice, vă puteți segmenta potențialii și clienții pentru a crea campanii noi adaptate la locul în care se află publicul dvs. în călătoria cumpărătorului. Crearea de campanii specifice și direcționate vă poate ajuta să mutați în mod eficient potențialii potențiali prin canalul de vânzări și să implicați în continuare clienții actuali.

 

 

Există trei moduri principale de a utiliza analiza predictivă pentru a-ți viza și segmenta publicul:

• Analiza de afinitate: această metodă presupune segmentarea clienților pe baza atributelor comune.
• Simularea reacției: Privind modul în care clienții reacționează la anumiți stimuli, puteți prezice cât de probabil este ca viitorii clienți să răspundă într-un mod similar.
• analiza scurgere : numită și rata de abandon, analiza ratei vă va spune ce procent de clienți ați pierdut într-o anumită perioadă. De asemenea, puteți determina cât de mult venit potențial sau oportunitate ați pierdut prin pierderea acestor clienți.

2. Distribuirea conținutului vizat

A afla ce tipuri de conținut rezonează cel mai bine cu publicul dvs. (sau diferitele segmente de public) și ce canale folosesc cel mai des poate ajuta la informarea viitoarelor decizii de marketing de conținut. Personalizându-vă strategiile de creare și distribuție a conținutului, puteți oferi o experiență mai personalizată clienților potențiali, pentru a crește probabilitatea ca aceștia să treacă prin canalul de vânzări și să-i convertească în clienți.

3. Prognoza comportamentului clientului. Analiza predictivă de marketing.

Combinând datele din campaniile anterioare cu informațiile demografice pe care le-ați colectat despre clienții dvs., puteți construi un model care vă poate ajuta să preziceți comportamentul viitor al clienților. Punctează clienții în funcție de probabilitatea ca aceștia să facă o achiziție sau să întreprindă o anumită acțiune, astfel încât să știi când și cum să îi abordezi cu marketing.

4. Scorul de plumb estimat.

Fără un proces adecvat, ați putea pierde timp și resurse semnificative urmărind oameni care nici măcar nu sunt interesați de ceea ce aveți de oferit. Scor de plumb vă poate ajuta să evitați acest lucru prin calificarea și prioritizarea clienților potențiali în funcție de interesul, urgența și autoritatea lor de a cumpăra.

Lead scoring implică atribuirea de valori (scoruri) oamenilor în funcție de locul în care se află în călătoria cumpărătorului (sau pâlnie de vânzări). Cu cât ratingul pe care îl acordați unui lider, cu atât va fi mai calificat. Datele pe care le utilizați pentru a genera scoruri potențiale pot include informațiile pe care vi le trimit în mod oficial, acțiunile pe care le-au întreprins și modul în care interacționează cu marca dvs. pe diverse canale.

Obținerea de scoruri pentru diferite tipuri de perspective clienții vă pot ajuta departamentele de marketing și vânzări pentru a le prioritiza pe cele potrivite, concentrându-se pe cei mai probabil să devină viitori clienți. Anticipând viitoarele obiceiuri de cumpărare, echipa ta poate întâlni potențiali clienți acolo unde se află și îi poate ghida în mod eficient către următoarea etapă a călătoriei lor. Analiza predictivă de marketing.

Puteți trimite clienți potențiali de înaltă performanță direct echipei dvs. de vânzări. Este posibil ca intrările cu scoruri scăzute să nu aibă deloc sens. Cei cu un GPA ar putea avea nevoie de un impuls în direcția corectă (cum ar fi participarea la strategic campanie de marketing care îi va duce în josul pâlniei).

 

 

5. Estimarea valorii clientului pe durata de viață

Folosind aceleași metode descrise în secțiunea „Direcționarea și segmentarea publicului dvs.”, puteți, de asemenea, prezice durata de viață valoarea clientului dvs (CLV). Folosind datele istorice, puteți determina care clienți sunt cei mai profitabili, care activități de marketing aduc cel mai mult randamentul investițiilor și care segmente ale publicului dvs. sunt cele mai loiale.

Cunoașterea CLV-ul dvs. vă va spune cât de valoros este un client pentru afacerea dvs. pe parcursul relației sale cu dvs. De asemenea, vă poate ajuta să estimați cât de valoroase vor fi acestea în viitor. Poți prezice durata așteptată a relației tale și cât de mult venituri va genera. Veți înțelege apoi cât costă achiziționarea de noi clienți și vă puteți planifica afacerea în consecință. bugetul de marketing și randamentul așteptat al investiției.

6. Atragerea de noi clienți. Analiza predictivă de marketing.

Odată ce publicul dvs. este segmentat, puteți crea modele de identitate folosind datele clienților. Scopul dvs. aici este să identificați potențiali care sunt similari cu clienții dvs. actuali, astfel încât să îi puteți viza în mod eficient și să îi transformați în clienți potențiali și clienți.

7. Determinarea celui mai potrivit produs sau serviciu

Folosind o combinație de date despre comportamentul clienților, informații despre clienți potențiali și date istorice despre achiziții, puteți înțelege mai bine ce doresc clienții actuali de la dvs. Puteți utiliza apoi aceste informații pentru a prezice ce altceva ar putea dori sau mai avea nevoie în viitor. Dezvoltați noi idei de produse și servicii care sunt mai profunde și mai bine aliniate cu dorințele și nevoile bazei dvs. de clienți.

8. Upsell și cross-sell către clienții actuali. Analiza predictivă de marketing.

De asemenea, puteți utiliza datele pe care le colectați despre comportamentul de cumpărare al clienților dvs. pentru încrucișare sau suplimentare Vânzări pentru a crește profiturile. Prin identificarea tiparelor de comportament, vă puteți comercializa produsele mai eficient către clienții actuali.

Identificarea potențialilor clienți potențiali de vânzări - tipuri și surse

De exemplu, să presupunem că conduceți o firmă de marketing care vinde software de marketing de conținut și un instrument suplimentar pentru rețelele de socializare. Ați descoperit că 40% dintre clienții dvs. care încep prin a se abona la programul dvs. de marketing de conținut adaugă instrument social rețele în șase până la douăsprezece luni. Decizi să creezi o campanie de marketing specifică care vizează clienții actuali de marketing de conținut pe o perioadă de șase luni, pentru a-ți crește vânzările cu până la 60%.

9. Reducerea pierderii clienților.

Rata de abandon este rata la care clienții nu mai fac afaceri cu dvs. Acesta este de obicei exprimat ca procent de abonați. De exemplu, dacă conduceți o firmă de marketing și înregistrați clienți prin contracte anuale, acesta poate fi definit ca procentul de clienți repetați pe care îi pierdeți într-o anumită perioadă de timp. Analiza predictivă de marketing.

Scopul este de a avea o rată de creștere mai mare decât rata de abandon. Folosind analiza predictivă, puteți identifica semnele de avertizare care apar chiar înainte de a pierde un client. Dacă există o tendință, puteți identifica unde și când afacerea dvs. merge prost. Recunoașterea problemelor potențiale vă poate ajuta să rezolvați în mod proactiv problemele clienților înainte de a le pierde.

10. Optimizează viitoarele campanii de marketing. Analiza predictivă de marketing.

Cu cât aveți mai multe informații, cu atât vă puteți planifica și implementa mai bine campaniile de marketing. O direcționare și mesaje mai bune vă pot ajuta să creați campanii mai robuste și mai autentice, care se conectează cu potențialii și clienții. Acest lucru ar trebui să conducă în cele din urmă la rezultate mai reușite.

Nu numai că analiza predictivă reduce riscul eliminând multe presupuneri din procesul dvs., dar poate duce și la o creștere mai rapidă și la îmbunătățirea rentabilității investiției pentru organizația dvs. Utilizarea acestor tactici poate să nu garanteze succesul, dar ele vă pot crește șansele de succes informându-vă practicile și deciziile viitoare.

Creați conținutul potrivit pentru clienții actuali și viitori

Utilizarea analizei predictive vă va ajuta doar până acum. De asemenea, aveți nevoie de marketing de conținut de calitate pentru a implica consumatorii în fiecare etapă a călătoriei cumpărătorului. Este esențial să oferi clienților potențiali conținutul potrivit, la locul potrivit, la momentul potrivit executarea cu succes a strategiei de marketing digital.

 

Tipografie АЗБУКА 

Leadership-ul de gândire este sinonim cu atenție