Prediktivna marketinška analitika

Prediktivna marketinška analitika je metodologija in postopek uporabe podatkov, statističnih modelov in algoritmov za napovedovanje prihodnjih trendov in rezultatov v trženju. Njegov cilj je zagotoviti podjetjem informacije, ki jih potrebujejo za sprejemanje strateških odločitev in optimizacijo marketinških akcij. Tukaj je nekaj ključnih vidikov napovedne trženjske analitike:

1. Zbiranje in obdelava podatkov:

   • Začetna faza vključuje zbiranje različnih podatkovpovezanih s trženjskimi akcijami, vedenjem potrošnikov, konkurenti, gospodarskim okoljem in drugimi dejavniki, ki vplivajo na poslovanje.

2. Prediktivna marketinška analitika. Analiza podatkov in raziskave:

   • Prediktivna analitika uporablja statistično analizo in tehnike strojnega učenja za obdelavo in interpretacijo podatkov. To vključuje prepoznavanje vzorcev, korelacij in trendov.

3. Struktura napovednih modelov:

   • Na podlagi analiza podatkov ustvarja napovedne modele. To so lahko časovne vrste, regresijski modeli, modeli strojnega učenja, nevronske mreže in druge metode napovedovanja.

4. Prediktivna marketinška analitika. Napovedovanje rezultatov marketinških akcij:

   • Napovedne modele je mogoče uporabiti za napovedovanje rezultatov trenutnih in prihodnjih marketinških kampanj, vključno z merjenjem učinkovitosti oglaševanja, konverzije, angažiranosti občinstva in drugih meritev.

5. Optimizacija marketinškega proračuna:

   • Napovedi pomagajo podjetjem optimizirati porabo za trženje, tako da prepoznajo najboljše kanale in strategije za doseganje svojih ciljev z najnižjimi stroški.

6. Prediktivna marketinška analitika. Analiza vedenja strank:

   • Predvidevanje vedenja strank vam omogoča natančnejšo prilagoditev trženja strategija, ob upoštevanju individualnih potreb in preferenc strank.

7. Prilagajanje tržnim spremembam:

   • Napovedi pomagajo podjetjem, da se hitro odzovejo na spremembe v tržnem okolju in prilagodijo svoje marketinške strategije novim razmeram.

8. Ocena tveganja:

   • Napovedovanje vključuje tudi ocenjevanje možnih tveganj in negotovosti, kar podjetju omogoča sprejemanje bolj informiranih odločitev.

Napovedna marketinška analitika postaja vse bolj pomembna na dinamičnih trgih, saj pomaga podjetjem, da so bolj prilagodljiva in učinkovita pri trženju.

Če vam ne uspe, lahko stranke preidejo v druga podjetja.

 

 

Za ustvarjanje za vaše ciljna publika najboljša možna kupčeva pot, jih morate najprej dobro poznati in razumeti njihovo vedenje in dejanja na različnih stičnih točkah.

Le tako lahko ustvarite resnično prilagojeno, brezhibno izkušnjo, ki vaše potencialne stranke uspešno popelje skozi prodajni tok. Če obvladate to veščino, boste nenehno izboljševali svoja prizadevanja za digitalno trženje in gradili zvestobo blagovni znamki na spletu.

Forme v oblikovanju.

Eden od učinkovitih načinov za ustvarjanje edinstvene izkušnje za vaše stranke je uporaba napovedne analitike. Uporaba kritičnih podatki o potrošnikih vam lahko pomagajo napovedati prihodnje vedenje strank. Vključitev ključnih ugotovitev, ki vam omogočajo globlje razumevanje potrošniških trendov v vaše marketinške strategije, vas lahko potisne pred konkurenco v vaši panogi.

Industrija napovedne analitike raste s stopnjo 23,2 % na leto, kar pomeni, da podjetja hitro ujamejo ta trend. Če teh strategij ne začnete vključevati v svoje trženje, boste hitro zaostali za svojimi konkurenti.

 

 

Prediktivna marketinška analitika

Ko dobro poznate svoje trenutne in potencialne stranke, jih znova in znova vključite, ne samo tako, da jih pripeljete tja, kjer so, temveč jih popeljete tja, kamor želijo iti.

• Danes 90 % podjetij tekmuje predvsem za kakovost storitev za stranke.
• Prediktivna analitika vam lahko pomaga vzpostaviti stik s strankami na globlji ravni, tako da lahko izstopate iz množice in ostanete pred konkurenco.
• Prediktivna analitika vključuje uporabo podatkov za napovedovanje prihodnjega vedenja uporabnikov, dogodkov in rezultatov.
• Natančne napovedi lahko oblikujete s preučevanjem zgodovinskih in trenutnih podatkov ter statistike.
• Zmanjšajte tveganje tako, da iz svojih procesov in strategij odstranite veliko ugibanj. Natančnejše napovedi lahko povzročijo manj napak, hitrejšo rast in izboljšave donosnost naložb za vaše podjetje.

Kaj je napovedna marketinška analitika?

Prediktivna marketinška analitika uporablja podatke za napovedovanje vedenja uporabnikov ter prihodnjih dogodkov in rezultatov. Za predvidevanje vaših strank in trženjskih rezultatov napovedna analitika pridobiva podatke in uporablja kombinacijo statistike, napovednega modeliranja, umetne inteligence (AI) in strojnega učenja. S preučevanjem trenutnih in preteklih vzorcev v podatkih lahko naredite natančne napovedi ali ugotovite, kako verjetno je, da se bo nekaj zgodilo v prihodnosti.

Tri glavne vrste poslovni analitiki:

• Opisna analitika: Za predvidevanje prihodnjih dogodkov lahko začnete z opisno analitiko – zgodovinskimi podatki in uspešnostjo – da ugotovite, kaj se je že zgodilo.
• Napovedna analitika. Nato si oglejte napovedno analitiko, da ugotovite, kaj se lahko zgodi v prihodnosti. To vključuje pregled preteklih podatkov in uporabo algoritmov za napovedovanje prihodnjih dogodkov.
• Predpisana analitika: končno se lahko odločite, kaj boste storili naprej na podlagi tega, kar ste že storili ali kar se je že zgodilo. Določite najboljši način ukrepanja tako, da razmislite o tem, kaj se bo najverjetneje zgodilo.

Kako deluje proces napovedne analitike?

Učinkovita uporaba napovedne analitike vključuje večstopenjski proces. Naslednji diagram vam bo dal pregled nad tem, kaj je vključeno v ta proces (za katerega bo morda potreben inženir ali analitik podatkov).

• Začnite s pravimi vprašanji: določite, na katera vprašanja želite odgovoriti ali kakšen rezultat pričakujete. Jasna vprašanja vam bodo pomagala začrtati pravo pot do odgovorov, ki jih iščete. Primer bi lahko bil: »Kateri potencialni kupci, kvalificirani za trženje (MQL), bodo ta mesec najverjetneje opravili nakup?«
• Zberite prave podatke: Razvijte načrt za zbiranje in organiziranje podatkov, ki vam bo dal odgovore na vaša vprašanja. Morda boste morali uporabiti zgodovinske podatke, demografske podatke in firmografske značilnosti.
• Analizirajte zbrane podatke: analizirajte svoje podatke, da pridobite koristne informacije, ki vam bodo pomagale oblikovati sklepe o vaših vprašanjih (na primer deskriptivna analitika). Lahko se poglobite tako, da tukaj postavite bolj natančna vprašanja in se poglobite v podatke, da poiščete odgovore.

Prediktivna marketinška analitika.

• Uporabite statistiko za oblikovanje hipotez: Ko izpolnite seznam vprašanj in ustvarite hipoteze, uporabite statistiko za ustvarjanje in testiranje zaključkov, ki ste jih razvili. Preizkusite vsako hipotezo in zaupajte pridobljenim podatkom.
• Ustvarite napovedni model: po testiranju in nato testiranju ali odpravi vsake hipoteze na podlagi vaših statističnih podatkov lahko ustvarite napovedni model. Spet boste uporabili statistiko za napovedovanje prihodnjih dogodkov, rezultatov ali vedenja strank. Za dokončanje tega koraka boste morda potrebovali inženirja ali analitika podatkov.
• Namestite svoj novi model: Uporabite svoje podatke, da pridobite uporabne vpoglede in vodite prihodnje marketinške in prodajne strategije ter kampanje.
• Sledite svojemu modelu skozi čas: sledite in spremljajte nove taktike in kampanje, ki jih izvajate, ter o njih poročate njihova učinkovitost čez čas. Po potrebi prilagodite in ustvarite nove modele. Upoštevajte, da lahko zunanje spremenljivke (kot so sezonske razlike) popačijo vaše podatke, zato boste morda morali občasno prilagoditi ali zamenjati model, da bo natančen.

Obstajajo trije glavni razredi napovednih modelov. Prediktivna marketinška analitika.

• Modeliranje grozdov: ta napovedni model vam lahko pomaga segmentirati stranke v različne skupine na podlagi več spremenljivk. Modeliranje grozdov vam omogoča ciljanje na določene ljudi ali demografske podatke na podlagi vedenjskih podatkov, preteklih nakupov izdelkov ali interakcij z blagovno znamko.
• Modeliranje nagnjenosti: ta model vam lahko pomaga ugotoviti, kako verjetno je, da bodo različni potrošniki ukrepali ali opustili vašo blagovno znamko. Dragoceni podatki lahko vključujejo strankino nagnjenost k nakupu, konverziji, opustitvi, vključitvi ali opustitvi naročnin, kot tudi predvideno življenjsko dobo.
• Sodelovalno (ali priporočeno) filtriranje: Z uporabo preteklega vedenja strank lahko razvijete model za prepoznavanje novih prodajnih priložnosti. Uporabite ta model, da svojemu občinstvu priporočite ustrezne oglase, izdelke in storitve. To je uporabno za nadgradnjo in navzkrižno prodajo trenutnim strankam.

10 praktičnih načinov za uporabo napovedne analitike v trženju

Tukaj je deset posebnih načinov uporabe napovedne analitike za izboljšanje vaših trženjskih prizadevanj in rast vašega podjetja.

1. Ciljanje in segmentiranje občinstva. Prediktivna marketinška analitika.

Z uporabo vedenjskih in demografskih podatkov lahko segmentirate svoje potencialne stranke in stranke, da ustvarite nove oglaševalske akcije, prilagojene temu, kje je vaše občinstvo na kupčevi poti. Ustvarjanje specifičnih ciljno usmerjenih kampanj vam lahko pomaga učinkovito premakniti potencialne stranke skozi prodajni tok in dodatno vključiti trenutne stranke.

 

 

Obstajajo trije glavni načini uporabe napovedne analitike za ciljanje in segmentiranje občinstva:

• Analiza afinitete: ta metoda vključuje segmentacijo strank na podlagi skupnih lastnosti.
• Simulacija reakcije: Če pogledate, kako se stranke odzivajo na določene dražljaje, lahko napoveste, kako verjetno je, da se bodo prihodnje stranke odzvale na podoben način.
• Analiza odtok : imenovana tudi stopnja odliva, vam bo analiza odliva povedala, kolikšen odstotek strank ste izgubili v določenem obdobju. Določite lahko tudi, koliko potencialnega prihodka ali priložnosti ste izgubili z izgubo teh strank.

2. Distribucija ciljne vsebine

Če se naučite, katere vrste vsebine najbolje odmevajo pri vašem občinstvu (ali različnih segmentih občinstva) in katere kanale najpogosteje uporabljajo, lahko pomagate pri prihodnjih odločitvah o trženju vsebine. S prilagajanjem strategij ustvarjanja in distribucije vsebine lahko svojim potencialnim strankam zagotovite bolj prilagojeno izkušnjo, da povečate verjetnost, da bodo šli skozi prodajni tok in jih spremenili v stranke.

3. Napovedovanje vedenja strank. Prediktivna marketinška analitika.

Če združite podatke iz preteklih kampanj z demografskimi podatki, ki ste jih zbrali o svojih strankah, lahko zgradite model, ki lahko pomaga predvideti prihodnje vedenje strank. Ocenite stranke glede na to, kako verjetno je, da bodo opravili nakup ali izvedli določeno dejanje, da boste vedeli, kdaj in kako se jim približati s trženjem.

4. Predvideni vodilni rezultat.

Brez ustreznega postopka bi lahko izgubili veliko časa in sredstev za preganjanje ljudi, ki jih vaša ponudba sploh ne zanima. Vodilno točkovanje vam lahko pomaga, da se temu izognete s kvalificiranjem in prednostnim razvrščanjem potencialnih strank na podlagi njihovega zanimanja, nujnosti in pristojnosti za nakup.

Točkovanje možnih strank vključuje dodeljevanje vrednosti (ocen) ljudem glede na to, kje so na poti kupca (ali prodajnem lijaku). Višjo kot oceno daste vodji, bolj bo usposobljen. Podatki, ki jih uporabljate za ustvarjanje rezultatov možnih strank, lahko vključujejo informacije, ki vam jih uradno pošljejo, dejanja, ki so jih izvedli, in njihovo interakcijo z vašo blagovno znamko prek različnih kanalov.

Pridobivanje rezultatov za različne vrste potencialnih strank stranke lahko pomagajo vašim marketinškim oddelkom in prodajo, da bi dali prednost pravim in se osredotočili na tiste, ki bodo najverjetneje postali bodoče stranke. S predvidevanjem prihodnjih nakupovalnih navad lahko vaša ekipa sreča potencialne stranke tam, kjer so, in jih učinkovito vodi do naslednje stopnje njihove poti. Prediktivna marketinška analitika.

Visoko uspešne potencialne stranke lahko pošljete neposredno svoji prodajni ekipi. Vnosi z nizkimi točkami morda sploh niso smiselni. Tisti z GPA morda potrebujejo spodbudo v pravo smer (na primer sodelovanje v strateško marketinško kampanjo, ki jih bo popeljala navzdol).

 

 

5. Napovedovanje življenjske vrednosti stranke

Z uporabo istih metod, opisanih v razdelku »Ciljanje in segmentiranje vaše ciljne skupine«, lahko napoveste tudi življenjsko vrednost vaše stranke (CLV). S pomočjo zgodovinskih podatkov lahko ugotovite, kateri kupci so najbolj dobičkonosni, katere marketinške aktivnosti prinašajo največ donosnost naložb in kateri segmenti vaše publike so najbolj zvesti.

Poznavanje vašega CLV vam bo povedalo, kako dragocena je stranka za vaše podjetje v času njihovega odnosa z vami. Prav tako vam lahko pomaga oceniti, kako dragoceni bodo v prihodnosti. Lahko napoveš pričakovano dolžino vajine zveze in koliko dohodka bo ustvarila. Nato boste razumeli, koliko stane pridobivanje novih strank, in lahko ustrezno načrtujete svoje poslovanje. marketinški proračun in pričakovano donosnost naložbe.

6. Privabljanje novih strank. Prediktivna marketinška analitika.

Ko je vaše občinstvo segmentirano, lahko ustvarite modele identitete z uporabo podatkov o strankah. Vaš cilj tukaj je identificirati potencialne stranke, ki so podobne vašim trenutnim strankam, tako da jih lahko učinkovito ciljate in pretvorite v potencialne stranke in stranke.

7. Določitev najprimernejšega izdelka ali storitve

Z uporabo kombinacije podatkov o vedenju strank, informacij o možnih strankah in preteklih podatkov o nakupih lahko bolje razumete, kaj vaše trenutne stranke želijo od vas. Te informacije lahko nato uporabite za napovedovanje, kaj bi še morda želeli ali potrebovali v prihodnosti. Razvijte ideje za nove izdelke in storitve, ki so globlje in bolje usklajene z željami in potrebami vaše baze strank.

8. Povečajte prodajo in navzkrižno prodajo trenutnim strankam. Prediktivna marketinška analitika.

Podatke, ki jih zberete o nakupovalnem vedenju svojih strank, lahko uporabite tudi za navzkrižno ali dodatno prodaje povečati dobiček. Če prepoznate vzorce v vedenju, lahko svoje izdelke učinkoviteje tržite trenutnim strankam.

Prepoznavanje možnih prodajnih potencialnih strank – vrste in viri

Recimo, da vodite trženjsko podjetje, ki prodaja programsko opremo za trženje vsebine in dodatno orodje za družbena omrežja. Ugotovili ste, da 40 % vaših strank, ki se začnejo z naročnino na vaš program vsebinskega trženja, dodaja socialno orodje omrežja v šestih do dvanajstih mesecih. Odločite se, da boste v obdobju šestih mesecev ustvarili posebno trženjsko kampanjo, ki bo ciljala na trenutne stranke vsebinskega trženja, da boste povečali svojo prodajo do 60 %.

9. Zmanjšanje odliva strank.

Stopnja odliva je stopnja, pri kateri stranke prenehajo poslovati z vami. To je običajno izraženo kot odstotek naročnikov. Na primer, če vodite trženjsko podjetje in sklepate stranke z letnimi pogodbami, je to mogoče definirati kot odstotek ponovnih strank, ki jih izgubite v določenem časovnem obdobju. Prediktivna marketinška analitika.

Cilj je imeti višjo stopnjo rasti od stopnje osipa. Z uporabo napovedne analitike lahko opazite opozorilne znake, ki se pojavijo, še preden izgubite stranko. Če obstaja trend, lahko ugotovite, kje in kdaj gre vaše podjetje narobe. Prepoznavanje morebitnih težav vam lahko pomaga proaktivno rešiti težave vaših strank, preden jih izgubite.

10. Optimizirajte prihodnje marketinške akcije. Prediktivna marketinška analitika.

Več informacij kot imate, bolje lahko načrtujete in izvajate svoje marketinške akcije. Boljše ciljanje in sporočanje vam lahko pomaga ustvariti močnejše in verodostojnejše oglaševalske akcije, ki se povezujejo s potencialnimi strankami. To naj bi na koncu vodilo do uspešnejših rezultatov.

Prediktivna analitika ne le zmanjša tveganje, saj iz vašega procesa odvzame veliko ugibanja, ampak lahko vodi tudi do hitrejše rasti in izboljšane donosnosti naložbe za vašo organizacijo. Uporaba teh taktik morda ne zagotavlja uspeha, lahko pa poveča vaše možnosti za uspeh z informiranjem o vaših prihodnjih praksah in odločitvah.

Ustvarite pravo vsebino za sedanje in prihodnje stranke

Uporaba napovedne analitike vam bo zaenkrat pomagala le. Potrebujete tudi kakovosten vsebinski marketing, da pritegnete potrošnike na vseh stopnjah kupčeve poti. Bistvenega pomena je, da potencialnim strankam zagotovite pravo vsebino na pravem mestu ob pravem času uspešno izvajanje vaše strategije digitalnega trženja.

 

Tiskarna АЗБУКА 

Vodenje misli je sinonim za pozornost