Predictive Marketing Analytics

Predictive marketing analytics är metoden och processen att använda data, statistiska modeller och algoritmer för att förutsäga framtida trender och resultat inom marknadsföring. Det syftar till att ge företag den information de behöver för att fatta strategiska beslut och optimera sina marknadsföringskampanjer. Här är några viktiga aspekter av predictive marketing analytics:

1. Datainsamling och bearbetning:

   • Det inledande skedet inkluderar insamling av olika datarelaterade till marknadsföringskampanjer, konsumentbeteende, konkurrenter, den ekonomiska miljön och andra faktorer som påverkar verksamheten.

2. Predictive Marketing Analytics. Dataanalys och forskning:

   • Predictive analytics använder statistisk analys och maskininlärningstekniker för att bearbeta och tolka data. Detta inkluderar att identifiera mönster, samband och trender.

3. Struktur för prognosmodeller:

   • Baserat på dataanalys skapar prediktiva modeller. Det kan vara tidsserier, regressionsmodeller, maskininlärningsmodeller, neurala nätverk och andra prognosmetoder.

4. Predictive Marketing Analytics. Prognostisera resultaten av marknadsföringskampanjer:

   • Förutsägande modeller kan användas för att förutsäga resultaten av nuvarande och framtida marknadsföringskampanjer, inklusive mätning av reklameffektivitet, konvertering, målgruppsengagemang och andra mätvärden.

5. Optimering av marknadsföringsbudget:

   • Prognoser hjälper företag att optimera marknadsföringsutgifterna genom att identifiera de bästa kanalerna och strategierna för att uppnå sina mål till lägsta kostnad.

6. Predictive Marketing Analytics. Analys av klientbeteende:

   • Genom att förutsäga kundbeteende kan du mer exakt anpassa marknadsföringen strategi, med hänsyn till kundernas individuella behov och preferenser.

7. Anpassning till marknadsförändringar:

   • Prognoser hjälper företag att snabbt reagera på förändringar i marknadsmiljön och anpassa sina marknadsföringsstrategier till nya förhållanden.

8. Riskbedömning:

   • Prognoser innebär också att bedöma möjliga risker och osäkerheter, vilket gör att ett företag kan fatta mer välgrundade beslut.

Predictive marketing analytics blir allt viktigare på dynamiska marknader, vilket hjälper företag att vara mer flexibla och effektiva i sina marknadsföringsinsatser.

Om du misslyckas kan kunderna gå vidare till andra företag.

 

 

Att skapa för din målgrupp bästa möjliga köparresa måste du först känna dem väl och förstå deras beteende och handlingar vid olika beröringspunkter.

Först då kan du skapa en verkligt personlig, sömlös upplevelse som framgångsrikt flyttar dina potentiella kunder genom försäljningstratten. Om du behärskar denna färdighet kommer du ständigt att förbättra dina digitala marknadsföringsinsatser och bygga varumärkeslojalitet online.

Former i design.

Ett effektivt sätt att skapa en unik upplevelse för dina kunder är att använda prediktiv analys. Användning av kritiska konsumentdata kan hjälpa dig att förutsäga framtida kundbeteende. Genom att införliva nyckelresultat som ger dig en djupare förståelse för konsumenttrender i dina marknadsföringsstrategier kan du ta dig före konkurrenterna i din bransch.

Branschen för prediktiv analys växer med en hastighet av 23,2 % per år, vilket innebär att företag snabbt fångar denna trend. Om du inte börjar införliva dessa strategier i din marknadsföring kommer du snabbt att hamna efter dina konkurrenter.

 

 

Predictive Marketing Analytics

När du väl känner dina nuvarande och potentiella kunder, engagera dem om och om igen, inte bara genom att få dem dit de är, utan genom att ta dem dit de vill gå härnäst.

• Idag konkurrerar 90 % av företagen främst om kvaliteten på kundservice.
• Prediktiv analys kan hjälpa dig att nå kunder på en djupare nivå så att du kan sticka ut från mängden och ligga före konkurrenterna.
• Prediktiv analys innebär att använda data för att förutsäga framtida användarbeteende, händelser och resultat.
• Du kan skapa korrekta prognoser genom att studera historiska och aktuella data och statistik.
• Minska risken genom att ta bort mycket gissningar från dina processer och strategier. Mer exakta prognoser kan leda till färre fel, snabbare tillväxt och förbättrad avkastning på investeringar till ditt företag.

Vad är predictive marketing analytics?

Predictive marketing analytics använder data för att göra förutsägelser om användarbeteende och framtida händelser och resultat. För att göra förutsägelser om dina kunder och marknadsföringsresultat, utvinner prediktiv analys data och använder en kombination av statistik, prediktiv modellering, artificiell intelligens (AI) och maskininlärning. Du kan göra korrekta förutsägelser eller avgöra hur troligt att något kommer att hända i framtiden genom att studera aktuella och historiska mönster i data.

Tre huvudtyper affärsanalytiker:

• Beskrivande analys: För att förutsäga framtida händelser kan du börja med beskrivande analyser – historiska data och prestanda – för att avgöra vad som redan har hänt.
• Prediktiv analys. Titta sedan på prediktiv analys för att avgöra vad som kan hända i framtiden. Detta innebär att titta på tidigare data och använda algoritmer för att förutsäga framtida händelser.
• Preskriptiv analys: slutligen kan du bestämma vad du ska göra härnäst baserat på vad du redan har gjort eller vad som redan har hänt. Bestäm det bästa tillvägagångssättet genom att tänka på vad som är mest troligt att hända.

Hur fungerar den prediktiva analysprocessen?

Effektiv användning av prediktiv analys involverar en process i flera steg. Följande diagram ger dig en översikt över vad som går in i denna process (som kan kräva en ingenjör eller dataanalytiker för att slutföra).

• Börja med rätt frågor: bestäm vilka frågor du vill besvara eller vilket resultat du hoppas uppnå. Tydliga frågor hjälper dig att hitta rätt väg för att få de svar du letar efter. Ett exempel kan vara: "Vilka Marketing Qualified Leads (MQLs) är mest sannolika att göra ett köp den här månaden?"
• Samla in rätt data: Utveckla en plan för att samla in och organisera data som ger dig svar på dina frågor. Du kan behöva använda historiska data, demografisk information och firmografiska egenskaper.
• Analysera insamlad data: analysera dina data för att få användbar information som hjälper dig att dra slutsatser om dina frågor (till exempel beskrivande analyser). Du kan gå djupare genom att ställa mer specifika frågor här och gräva i data för att hitta svar.

Predictive marketing analytics.

• Använd statistik för att skapa hypoteser: Efter att ha fyllt i listan med frågor och skapat hypoteser, använd statistik för att skapa och testa de slutsatser du har tagit fram. Testa varje hypotes och lita på data som erhållits.
• Skapa en prediktiv modell: efter att ha testat och sedan testat eller eliminerat varje hypotes baserat på dina statistiska data, kan du skapa en prediktiv modell. Återigen kommer du att använda statistik för att förutsäga framtida händelser, resultat eller kundbeteende. Du kan behöva en ingenjör eller dataanalytiker för att slutföra detta steg.
• Implementera din nya modell: Använd din data för att få praktiska insikter och vägleda framtida marknadsförings- och försäljningsstrategier och kampanjer.
• Spåra din modell över tid: spåra och övervaka nya taktiker och kampanjer som du distribuerar och rapporterar om deras effektivitet över tid. Om det behövs, justera och skapa nya modeller. Tänk på att externa variabler (som säsongsvariationer) kan skeva din data, så du kan behöva justera eller byta ut din modell då och då för att hålla den korrekt.

Det finns tre huvudklasser av prediktiva modeller. Predictive marketing analytics.

• Klustermodellering: den här prediktiva modellen kan hjälpa dig att segmentera kunder i olika grupper baserat på flera variabler. Med klustermodellering kan du rikta in dig på specifika personer eller demografi baserat på beteendedata, tidigare produktköp eller varumärkesinteraktioner.
• Benägenhetsmodellering: den här modellen kan hjälpa dig att avgöra hur sannolikt det är att olika konsumenter vidtar åtgärder eller överger ditt varumärke. Värdefull data kan inkludera en kunds benägenhet att köpa, konvertera, churn, engagera sig eller överge prenumerationer, samt beräknat livstidsvärde.
• Samverkande (eller rekommenderad) filtrering: Med hjälp av tidigare kundbeteende kan du utveckla en modell för att identifiera nya försäljningsmöjligheter. Använd den här modellen för att rekommendera relevanta annonser, produkter och tjänster till din målgrupp. Detta är användbart för mer- och korsförsäljning till nuvarande kunder.

10 praktiska sätt att använda prediktiv analys i marknadsföring

Här är tio specifika sätt att använda prediktiv analys för att förbättra dina marknadsföringsinsatser och växa ditt företag.

1. Rikta in och segmentera din målgrupp. Predictive marketing analytics.

Med hjälp av beteende- och demografisk information kan du segmentera dina prospekt och kunder för att skapa nya kampanjer som är skräddarsydda efter var din målgrupp befinner sig i köparens resa. Att skapa specifika, riktade kampanjer kan hjälpa dig att effektivt flytta potentiella kunder genom försäljningstratten och ytterligare engagera nuvarande kunder.

 

 

Det finns tre huvudsakliga sätt att använda prediktiv analys för att rikta in och segmentera din målgrupp:

• Affinitetsanalys: denna metod innebär att segmentera kunder baserat på gemensamma attribut.
• Simulering av reaktion: Genom att titta på hur kunder reagerar på vissa stimuli kan du förutsäga hur troligt det är att framtida kunder kommer att reagera på ett liknande sätt.
• Analys utflöde : även kallad churn rate, churn-analys kommer att berätta hur stor andel av kunderna du har tappat under en viss period. Du kan också avgöra hur mycket potentiella intäkter eller möjligheter du har förlorat genom att förlora dessa kunder.

2. Distribution av riktat innehåll

Att lära sig vilka typer av innehåll som resonerar bäst med din publik (eller olika målgruppssegment) och vilka kanaler de använder oftast kan hjälpa dig att informera framtida beslut om innehållsmarknadsföring. Genom att anpassa dina strategier för skapande och distribution av innehåll kan du ge en mer personlig upplevelse för dina potentiella kunder för att öka sannolikheten för att de rör sig genom försäljningstratten och omvandlar dem till kunder.

3. Prognostisera kundbeteende. Predictive marketing analytics.

Genom att kombinera data från tidigare kampanjer med den demografiska informationen du har samlat in om dina kunder kan du bygga en modell som kan hjälpa dig att förutsäga framtida kundbeteende. Betyg kunder baserat på hur sannolikt de är att göra ett köp eller vidta en viss åtgärd så att du vet när och hur du ska kontakta dem med marknadsföring.

4. Förutspådd blypoäng.

Utan en ordentlig process kan du slösa bort mycket tid och resurser på att jaga människor som inte ens är intresserade av vad du har att erbjuda. Ledarpoäng kan hjälpa dig att undvika detta genom att kvalificera och prioritera potentiella kunder baserat på deras intresse, brådska och auktoritet att köpa.

Lead scoring innebär att tilldela värden (poäng) till personer baserat på var de befinner sig i köparens resa (eller försäljningstratt). Ju högre betyg du ger en ledare, desto mer kvalificerad kommer han att vara. Datan du använder för att generera potentiella kunder kan inkludera informationen de formellt skickar till dig, de åtgärder de vidtog och hur de interagerar med ditt varumärke i olika kanaler.

Få poäng för olika typer av prospekt kunder kan hjälpa dina marknadsavdelningar och försäljning för att prioritera de rätta, med fokus på de som med största sannolikhet kommer att bli framtida kunder. Genom att förutse framtida köpvanor kan ditt team möta potentiella kunder där de är och effektivt guida dem till nästa steg av sin resa. Predictive marketing analytics.

Du kan skicka högpresterande leads direkt till ditt säljteam. Inlägg med låga poäng kanske inte är vettiga alls. De med en GPA kan behöva en push i rätt riktning (som att delta i strategisk marknadsföringskampanj som tar dem ner i tratten).

 

 

5. Prognostisera kundens livstidsvärde

Med samma metoder som beskrivs i avsnittet "Inriktning och segmentering av din målgrupp" kan du också förutsäga livslängden din kunds värde (CLV). Med hjälp av historisk data kan du avgöra vilka kunder som är mest lönsamma, vilka marknadsföringsaktiviteter som ger mest avkastning på investeringar och vilka delar av din publik som är mest lojala.

Att känna till ditt CLV kommer att berätta hur värdefull en kund är för ditt företag under loppet av sin relation med dig. Det kan också hjälpa dig att uppskatta hur värdefulla de kommer att vara i framtiden. Du kan förutsäga den förväntade längden på ditt förhållande och hur mycket inkomst det kommer att generera. Du kommer då att förstå hur mycket det kostar att skaffa nya kunder och kan planera din verksamhet därefter. marknadsföringsbudget och förväntad avkastning på investeringen.

6. Attrahera nya kunder. Predictive marketing analytics.

När din målgrupp är segmenterad kan du skapa identitetsmodeller med hjälp av kunddata. Ditt mål här är att identifiera potentiella kunder som liknar dina nuvarande kunder så att du effektivt kan rikta in dig på dem och omvandla dem till potentiella kunder och kunder.

7. Bestämma den mest lämpliga produkten eller tjänsten

Genom att använda en kombination av kundbeteendedata, leadinformation och historisk köpdata kan du bättre förstå vad dina nuvarande kunder vill ha av dig. Du kan sedan använda den här informationen för att förutsäga vad mer de kanske vill ha eller behöver i framtiden. Utveckla nya produkt- och tjänsteidéer som är djupare och bättre anpassade till din kundbas önskemål och behov.

8. Merförsäljning och korsförsäljning till nuvarande kunder. Predictive marketing analytics.

Du kan också använda den data du samlar in om dina kunders köpbeteende för kors- eller ytterligare Försäljning att öka vinsten. Genom att identifiera beteendemönster kan du marknadsföra dina produkter mer effektivt till nuvarande kunder.

Identifiera potentiella säljleads - typer och källor

Låt oss till exempel säga att du driver ett marknadsföringsföretag som säljer programvara för innehållsmarknadsföring och ett tilläggsverktyg för sociala nätverk. Du upptäckte att 40 % av dina kunder som börjar med att prenumerera på ditt innehållsmarknadsföringsprogram lägger till socialt verktyg nätverk inom sex till tolv månader. Du bestämmer dig för att skapa en specifik marknadsföringskampanj riktad mot nuvarande innehållsmarknadsföringskunder under en sexmånadersperiod för att öka din merförsäljning med upp till 60 %.

9. Minska kundförlust.

Churn rate är den hastighet med vilken kunder slutar göra affärer med dig. Detta uttrycks vanligtvis som en procentandel av prenumeranterna. Till exempel, om du driver ett marknadsföringsföretag och registrerar kunder genom årskontrakt, kan detta definieras som andelen återkommande kunder du förlorar under en viss tidsperiod. Predictive marketing analytics.

Målet är att ha en högre tillväxttakt än churntakten. Med hjälp av prediktiv analys kan du upptäcka varningssignaler som uppstår innan du ens förlorar en kund. Om det finns en trend kan du identifiera var och när ditt företag går fel. Att känna igen potentiella problem kan hjälpa dig att proaktivt lösa dina kunders problem innan du förlorar dem.

10. Optimera framtida marknadsföringskampanjer. Predictive marketing analytics.

Ju mer information du har, desto bättre kan du planera och genomföra dina marknadsföringskampanjer. Bättre inriktning och budskap kan hjälpa dig att skapa mer robusta och autentiska kampanjer som ansluter till potentiella kunder och kunder. Detta bör i slutändan leda till mer framgångsrika resultat.

Förutsägande analys minskar inte bara riskerna genom att ta bort mycket av gissningarna från din process, utan det kan också leda till snabbare tillväxt och förbättrad ROI för din organisation. Att använda dessa taktiker garanterar kanske inte framgång, men de kan öka dina chanser att lyckas genom att informera om dina framtida metoder och beslut.

Skapa rätt innehåll för nuvarande och framtida kunder

Att använda prediktiv analys kommer bara att hjälpa dig än så länge. Du behöver också innehållsmarknadsföring av hög kvalitet för att engagera konsumenterna i varje skede av köparens resa. Det är viktigt att förse dina leads med rätt innehåll på rätt plats vid rätt tidpunkt framgångsrikt genomföra din digitala marknadsföringsstrategi.

 

Tryckeri АЗБУКА 

Tankeledarskap är synonymt med uppmärksamhet