Tahmine Dayalı Pazarlama Analitiği

Tahmine dayalı pazarlama analitiği, pazarlamadaki gelecekteki eğilimleri ve sonuçları tahmin etmek için verileri, istatistiksel modelleri ve algoritmaları kullanma metodolojisi ve sürecidir. İşletmelere stratejik kararlar almaları ve pazarlama kampanyalarını optimize etmeleri için ihtiyaç duydukları bilgileri sağlamayı amaçlamaktadır. Tahmine dayalı pazarlama analitiğinin bazı önemli yönleri şunlardır:

1. Veri toplama ve işleme:

   • İlk aşama şunları içerir: çeşitli verilerin toplanmasıpazarlama kampanyaları, tüketici davranışları, rakipler, ekonomik çevre ve işi etkileyen diğer faktörlerle ilgilidir.

2. Tahmine Dayalı Pazarlama Analitiği. Veri analizi ve araştırma:

   • Tahmine dayalı analitik, verileri işlemek ve yorumlamak için istatistiksel analiz ve makine öğrenimi tekniklerini kullanır. Bu, kalıpların, korelasyonların ve eğilimlerin tanımlanmasını içerir.

3. Tahmin modellerinin yapısı:

   • Göre veri analizi tahmine dayalı modeller oluşturur. Bunlar zaman serileri, regresyon modelleri, makine öğrenme modelleri, sinir ağları ve diğer tahmin yöntemleri olabilir.

4. Tahmine Dayalı Pazarlama Analitiği. Pazarlama kampanyalarının sonuçlarını tahmin etmek:

   • Tahmine dayalı modeller, reklam etkinliğini, dönüşümü, kitle katılımını ve diğer ölçümleri ölçmek de dahil olmak üzere mevcut ve gelecekteki pazarlama kampanyalarının sonuçlarını tahmin etmek için kullanılabilir.

5. Pazarlama bütçesi optimizasyonu:

   • Tahminler, işletmelerin hedeflerine en düşük maliyetle ulaşmak için en iyi kanalları ve stratejileri belirleyerek pazarlama harcamalarını optimize etmelerine yardımcı olur.

6. Tahmine Dayalı Pazarlama Analitiği. Müşteri davranışının analizi:

   • Müşteri davranışını tahmin etmek, pazarlamayı daha doğru bir şekilde özelleştirmenize olanak tanır stratejiMüşterilerin bireysel ihtiyaçları ve tercihleri ​​dikkate alınarak.

7. Pazar değişikliklerine uyum:

   • Tahminler, şirketlerin pazar ortamındaki değişikliklere hızla yanıt vermelerine ve pazarlama stratejilerini yeni koşullara uyarlamalarına yardımcı olur.

8. Risk değerlendirmesi:

   • Tahmin aynı zamanda olası risklerin ve belirsizliklerin değerlendirilmesini de içerir ve bu da işletmenin daha bilinçli kararlar almasına olanak tanır.

Tahmine dayalı pazarlama analitiği, dinamik pazarlarda giderek daha önemli hale geliyor ve şirketlerin pazarlama çabalarında daha esnek ve etkili olmalarına yardımcı oluyor.

Başarısız olursanız müşteriler başka işlere geçebilir.

 

 

Sizin için oluşturmak için hedef kitle Mümkün olan en iyi alıcı yolculuğunu gerçekleştirmek için öncelikle onları iyi tanımalı ve çeşitli temas noktalarındaki davranış ve eylemlerini anlamalısınız.

Ancak o zaman potansiyel müşterilerinizi satış hunisinde başarılı bir şekilde ilerleten, gerçek anlamda kişiselleştirilmiş, kusursuz bir deneyim yaratabilirsiniz. Bu beceride ustalaşırsanız, dijital pazarlama çalışmalarınızı sürekli olarak geliştirecek ve çevrimiçi marka sadakati oluşturacaksınız.

Tasarımda formlar.

Müşterileriniz için benzersiz bir deneyim yaratmanın etkili bir yolu, tahmine dayalı analitik kullanmaktır. Kritik kullanımı Tüketici verileri gelecekteki müşteri davranışını tahmin etmenize yardımcı olabilir. Tüketici trendlerini daha derinlemesine anlamanızı sağlayacak önemli bulguları pazarlama stratejilerinize dahil etmek, sizi sektörünüzdeki rekabette öne çıkarabilir.

Tahmine dayalı analitik endüstrisi yılda %23,2 oranında büyüyor, bu da şirketlerin bu trendi hızla yakaladığı anlamına geliyor. Bu stratejileri pazarlamanıza dahil etmeye başlamazsanız, hızla rakiplerinizin gerisine düşersiniz.

 

 

Tahmine Dayalı Pazarlama Analitiği

Mevcut ve potansiyel müşterilerinizi iyi tanıdıktan sonra, onları yalnızca bulundukları yere değil, aynı zamanda gitmek istedikleri yere götürerek tekrar tekrar etkileşime geçin.

• Günümüzde işletmelerin %90'ı öncelikli olarak rekabet etmektedir. müşteri hizmetlerinin kalitesi.
• Tahmine dayalı analiz, müşterilerle daha derin bir düzeyde bağlantı kurmanıza yardımcı olabilir, böylece kalabalığın arasından sıyrılabilir ve rekabette önde kalabilirsiniz.
• Tahmine dayalı analitik, gelecekteki kullanıcı davranışını, olaylarını ve sonuçlarını tahmin etmek için verileri kullanmayı içerir.
• Geçmiş ve güncel veri ve istatistikleri inceleyerek doğru tahminler oluşturabilirsiniz.
• Süreçlerinizden ve stratejilerinizden birçok tahmine dayalı çalışmayı kaldırarak riski azaltın. Daha doğru tahminler daha az hataya, daha hızlı büyümeye ve daha iyi sonuçlara yol açabilir yatırım getirisi işinize.

Tahmine dayalı pazarlama analitiği nedir?

Tahmine dayalı pazarlama analitiği, kullanıcı davranışı ve gelecekteki olaylar ve sonuçlar hakkında tahminler yapmak için verileri kullanır. Tahmine dayalı analitik, müşterileriniz ve pazarlama sonuçları hakkında tahminlerde bulunmak için verileri inceler ve istatistik, tahmine dayalı modelleme, yapay zeka (AI) ve makine öğreniminin bir kombinasyonunu kullanır. Verilerdeki mevcut ve geçmiş kalıpları inceleyerek doğru tahminler yapabilir veya gelecekte bir şeyin gerçekleşme olasılığını belirleyebilirsiniz.

Üç ana tip iş analistleri:

• Tanımlayıcı Analitik: Gelecekteki olayları tahmin etmek için, halihazırda ne olduğunu belirlemek amacıyla tanımlayıcı analizlerle (geçmiş veriler ve performans) başlayabilirsiniz.
• Tahmine dayalı analitik. Daha sonra gelecekte neler olabileceğini belirlemek için tahmine dayalı analizlere bakın. Bu, geçmiş verilere bakmayı ve gelecekteki olayları tahmin etmek için algoritmaları kullanmayı içerir.
• Kuralcı Analitik: son olarak, halihazırda yapmış olduğunuz veya daha önce olup bitenlere dayanarak bundan sonra ne yapacağınıza karar verebilirsiniz. Neyin olması muhtemel olduğunu düşünerek en iyi hareket tarzını belirleyin.

Tahmine dayalı analitik süreci nasıl çalışır?

Tahmine dayalı analitiklerin etkili kullanımı çok adımlı bir süreci içerir. Aşağıdaki şema size bu süreçte neler olduğuna dair bir genel bakış sunacaktır (bu işlemin tamamlanması bir mühendis veya veri analisti gerektirebilir).

• Doğru sorularla başlayın: Hangi soruları yanıtlamak istediğinizi veya hangi sonuca ulaşmayı umduğunuzu belirleyin. Açık sorular, aradığınız yanıtları almanın doğru yolunu çizmenize yardımcı olacaktır. Bir örnek şu olabilir: "Bu ay hangi Pazarlama Nitelikli Potansiyel Müşterilerin (MQL'ler) satın alma olasılığı en yüksek?"
• Doğru verileri toplayın: Sorularınıza yanıt verecek verileri toplamak ve düzenlemek için bir plan geliştirin. Geçmiş verileri, demografik bilgileri ve firmaografik özellikleri kullanmanız gerekebilir.
• Toplanan verileri analiz edin: Sorularınız hakkında sonuçlar çıkarmanıza yardımcı olacak yararlı bilgiler elde etmek için verilerinizi analiz edin (örneğin, tanımlayıcı analizler). Burada daha spesifik sorular sorarak ve yanıtları bulmak için verileri derinlemesine inceleyerek daha derine inebilirsiniz.

Tahmine dayalı pazarlama analitiği.

• Hipotezler oluşturmak için istatistikleri kullanın: Soru listesini tamamladıktan ve hipotezler oluşturduktan sonra istatistikleri kullanarak geliştirdiğiniz sonuçları oluşturun ve test edin. Her hipotezi test edin ve elde edilen verilere güvenin.
• Tahmine dayalı bir model oluşturun: İstatistiksel verilerinize dayanarak her hipotezi test ettikten ve ardından test ettikten veya ortadan kaldırdıktan sonra, tahmine dayalı bir model oluşturabilirsiniz. Yine gelecekteki olayları, sonuçları veya müşteri davranışlarını tahmin etmek için istatistikleri kullanacaksınız. Bu adımı tamamlamak için bir mühendise veya veri analistine ihtiyacınız olabilir.
• Yeni modelinizi dağıtın: Eyleme dönüştürülebilir bilgiler elde etmek ve gelecekteki pazarlama ve satış stratejilerine ve kampanyalarına rehberlik etmek için verilerinizi kullanın.
• Modelinizi zaman içinde takip edin: Dağıttığınız ve raporladığınız yeni taktikleri ve kampanyaları takip edin ve izleyin etkinlikleri mesai. Gerekirse yeni modelleri ayarlayın ve oluşturun. Dış değişkenlerin (mevsimsel değişiklikler gibi) verilerinizi çarpıtabileceğini, bu nedenle zaman zaman modelinizi doğru tutmak için ayarlamanız veya değiştirmeniz gerekebileceğini unutmayın.

Tahmin modellerinin üç ana sınıfı vardır. Tahmine dayalı pazarlama analitiği.

• Küme Modelleme: Bu tahmine dayalı model, müşterileri çeşitli değişkenlere dayalı olarak farklı gruplara ayırmanıza yardımcı olabilir. Küme modelleme, davranışsal verilere, geçmiş ürün satın alma işlemlerine veya marka etkileşimlerine dayalı olarak belirli kişileri veya demografik bilgileri hedeflemenize olanak tanır.
• Eğilim modelleme: bu model, farklı tüketicilerin harekete geçme veya markanızı terk etme olasılıklarının ne kadar olduğunu belirlemenize yardımcı olabilir. Değerli veriler, müşterinin satın alma, dönüştürme, vazgeçme, etkileşim kurma veya vazgeçme eğilimini içerebilir aboneve öngörülen yaşam boyu değer.
• İşbirliğine dayalı (veya önerilen) filtreleme: Geçmişteki müşteri davranışlarını kullanarak yeni satış fırsatlarını belirlemek için bir model geliştirebilirsiniz. Hedef kitlenize alakalı reklamlar, ürünler ve hizmetler önermek için bu modeli kullanın. Bu, mevcut müşterilere üst satış ve çapraz satış için kullanışlıdır.

Pazarlamada Tahmine Dayalı Analitik Kullanmanın 10 Pratik Yolu

Pazarlama çabalarınızı geliştirmek ve işinizi büyütmek için tahmine dayalı analitiği kullanmanın on özel yolunu burada bulabilirsiniz.

1. Hedef kitlenizi hedeflemek ve segmentlere ayırmak. Tahmine dayalı pazarlama analitiği.

Davranışsal ve demografik bilgileri kullanarak potansiyel müşterilerinizi ve müşterilerinizi segmentlere ayırarak hedef kitlenizin alıcı yolculuğunda bulunduğu yere göre uyarlanmış yeni kampanyalar oluşturabilirsiniz. Spesifik, hedefe yönelik kampanyalar oluşturmak, potansiyel müşterileri satış hunisi boyunca etkili bir şekilde taşımanıza ve mevcut müşterilerle daha fazla etkileşim kurmanıza yardımcı olabilir.

 

 

Hedef kitlenizi hedeflemek ve segmentlere ayırmak için tahmine dayalı analitiği kullanmanın üç ana yolu vardır:

• Afinite Analizi: Bu yöntem, müşterileri ortak özelliklere göre bölümlere ayırmayı içerir.
• Reaksiyonun simülasyonu: Müşterilerin belirli uyaranlara nasıl tepki verdiğine bakarak gelecekteki müşterilerin de benzer şekilde tepki verme olasılığının ne kadar yüksek olduğunu tahmin edebilirsiniz.
• analizi çıkış : Kayıp oranı olarak da adlandırılan kayıp analizi, belirli bir süre içinde müşterilerinizin yüzde kaçını kaybettiğinizi size söyleyecektir. Ayrıca bu müşterileri kaybederek ne kadar potansiyel gelir veya fırsat kaybettiğinizi de belirleyebilirsiniz.

2. Hedeflenen içeriğin dağıtımı

Hedef kitlenizde (veya farklı hedef kitle segmentlerinde) hangi içerik türlerinin en iyi yankı uyandırdığını ve en sık hangi kanalları kullandıklarını öğrenmek, gelecekteki içerik pazarlama kararlarını şekillendirmeye yardımcı olabilir. İçerik oluşturma ve dağıtım stratejilerinizi özelleştirerek, potansiyel müşterilerinize daha kişiselleştirilmiş bir deneyim sunarak onların satış hunisinden geçme ve onları müşteriye dönüştürme olasılığını artırabilirsiniz.

3. Müşteri davranışını tahmin etmek. Tahmine dayalı pazarlama analitiği.

Geçmiş kampanyalardan elde edilen verileri müşterileriniz hakkında topladığınız demografik bilgilerle birleştirerek gelecekteki müşteri davranışlarını tahmin etmenize yardımcı olabilecek bir model oluşturabilirsiniz. Müşterileri, bir satın alma işlemi yapma veya belirli bir eylemi gerçekleştirme olasılıklarına göre puanlayın; böylece pazarlama konusunda onlara ne zaman ve nasıl yaklaşacağınızı bilirsiniz.

4. Tahmin edilen kurşun puanı.

Uygun bir süreç olmadan, sunduğunuz ürün veya hizmetlerle ilgilenmeyen insanları kovalayarak önemli miktarda zaman ve kaynak harcayabilirsiniz. Potansiyel müşteri puanlaması Potansiyel müşterileri ilgi alanlarına, aciliyetlerine ve satın alma yetkilerine göre nitelendirerek ve önceliklendirerek bu durumdan kaçınmanıza yardımcı olabiliriz.

Potansiyel müşteri puanlaması, kişilere alıcı yolculuğunun (veya satış hunisinin) neresinde olduklarına göre değerler (puanlar) atamayı içerir. Bir lidere ne kadar yüksek puan verirseniz o o kadar nitelikli olur. Potansiyel müşteri puanları oluşturmak için kullandığınız veriler, size resmi olarak gönderdikleri bilgileri, gerçekleştirdiği eylemleri ve çeşitli kanallarda markanızla nasıl etkileşime girdiklerini içerebilir.

Farklı potansiyel müşteri türleri için puanlar alma müşteriler pazarlama departmanlarınıza yardımcı olabilir ve satışlar, gelecekte müşteri olma olasılığı en yüksek olanlara odaklanarak doğru olanlara öncelik verilmesini sağlar. Ekibiniz gelecekteki satın alma alışkanlıklarını tahmin ederek potansiyel müşterilerle bulundukları yerde buluşabilir ve onları yolculuklarının bir sonraki aşamasına etkili bir şekilde yönlendirebilir. Tahmine dayalı pazarlama analitiği.

Yüksek performanslı potansiyel müşterileri doğrudan satış ekibinize gönderebilirsiniz. Düşük puanlı girişler hiç mantıklı gelmeyebilir. Genel not ortalamasına sahip olanlar doğru yönde ilerlemeye ihtiyaç duyabilir (örneğin, stratejik onları huniden aşağı indirecek bir pazarlama kampanyası).

 

 

5. Müşteri yaşam boyu değerinin tahmin edilmesi

“Kitlenizi Hedefleme ve Segmentlere Ayırma” bölümünde açıklanan yöntemlerin aynısını kullanarak yaşam süresini de tahmin edebilirsiniz. müşterinizin değeri (CLV). Geçmiş verileri kullanarak hangi müşterilerin en kârlı olduğunu, hangi pazarlama faaliyetlerinin en fazla getiri sağladığını belirleyebilirsiniz. yatırım getirisi ve hedef kitlenizin hangi kesimlerinin en sadık olduğunu öğrenin.

CLV'nizi bilmek, bir müşterinin sizinle ilişkileri boyunca işletmeniz için ne kadar değerli olduğunu size söyleyecektir. Ayrıca gelecekte ne kadar değerli olacaklarını tahmin etmenize de yardımcı olabilir. İlişkinizin beklenen uzunluğunu ve ne kadar gelir getireceğini tahmin edebilirsiniz. Daha sonra yeni müşteriler edinmenin ne kadara mal olduğunu anlayacak ve işinizi buna göre planlayabileceksiniz. Pazarlama bütçesi ve beklenen yatırım getirisi.

6. Yeni müşteriler çekmek. Tahmine dayalı pazarlama analitiği.

Hedef kitleniz segmentlere ayrıldıktan sonra müşteri verilerini kullanarak kimlik modelleri oluşturabilirsiniz. Buradaki amacınız, mevcut müşterilerinize benzeyen potansiyel müşterileri belirlemek, böylece onları etkili bir şekilde hedefleyip potansiyel müşterilere ve müşterilere dönüştürebilirsiniz.

7. En uygun ürün veya hizmetin belirlenmesi

Müşteri davranışı verileri, potansiyel müşteri bilgileri ve geçmiş satın alma verilerinin bir kombinasyonunu kullanarak mevcut müşterilerinizin sizden ne istediğini daha iyi anlayabilirsiniz. Daha sonra bu bilgiyi gelecekte başka ne isteyebileceklerini veya neye ihtiyaç duyabileceklerini tahmin etmek için kullanabilirsiniz. Müşteri tabanınızın istek ve ihtiyaçları ile daha derin ve daha uyumlu yeni ürün ve hizmet fikirleri geliştirin.

8. Mevcut müşterilere üst satış ve çapraz satış yapın. Tahmine dayalı pazarlama analitiği.

Müşterilerinizin satın alma davranışları hakkında topladığınız verileri çapraz veya ek amaçlar için de kullanabilirsiniz. satış kârı artırmak için. Davranış kalıplarını tanımlayarak ürünlerinizi mevcut müşterilerinize daha etkili bir şekilde pazarlayabilirsiniz.

Potansiyel Satış Potansiyellerini Belirleme - Türler ve Kaynaklar

Örneğin, içerik pazarlama yazılımı ve eklenti aracı satan bir pazarlama firması işlettiğinizi varsayalım. sosyal ağlar. İçerik pazarlama programınıza abone olarak başlayan müşterilerinizin %40'ının, sosyal araç altı ila on iki ay içinde ağlar. Ek satışlarınızı %60'a kadar artırmak için altı aylık bir süre boyunca mevcut içerik pazarlama müşterilerini hedefleyen özel bir pazarlama kampanyası oluşturmaya karar veriyorsunuz.

9. Müşteri kaybının azaltılması.

Kayıp oranı, müşterilerin sizinle iş yapmayı bırakma oranıdır. Bu genellikle abonelerin yüzdesi olarak ifade edilir. Örneğin, bir pazarlama firması işletiyorsanız ve müşterileri yıllık sözleşmeler yoluyla kaydederseniz, bu, belirli bir süre içinde kaybettiğiniz sürekli müşterilerin yüzdesi olarak tanımlanabilir. Tahmine dayalı pazarlama analitiği.

Amaç, kayıp oranından daha yüksek bir büyüme oranına sahip olmaktır. Tahmine dayalı analitiği kullanarak, bir müşteriyi kaybetmeden önce ortaya çıkan uyarı işaretlerini tespit edebilirsiniz. Bir trend varsa işinizin nerede ve ne zaman ters gittiğini tespit edebilirsiniz. Potansiyel sorunları tanımak, müşterilerinizin sorunlarını kaybetmeden önce proaktif bir şekilde çözmenize yardımcı olabilir.

10. Gelecekteki pazarlama kampanyalarını optimize edin. Tahmine dayalı pazarlama analitiği.

Ne kadar çok bilgiye sahip olursanız, pazarlama kampanyalarınızı o kadar iyi planlayabilir ve uygulayabilirsiniz. Daha iyi hedefleme ve mesajlaşma, potansiyel müşteriler ve müşterilerle bağlantı kuran daha güçlü ve özgün kampanyalar oluşturmanıza yardımcı olabilir. Bu sonuçta daha başarılı sonuçlara yol açmalıdır.

Tahmine dayalı analitik, sürecinizdeki tahminlerin çoğunu ortadan kaldırarak riski azaltmakla kalmaz, aynı zamanda kuruluşunuz için daha hızlı büyümeye ve daha iyi yatırım getirisine de yol açabilir. Bu taktikleri kullanmak başarıyı garanti etmeyebilir ancak gelecekteki uygulama ve kararlarınıza yön vererek başarı şansınızı artırabilir.

Mevcut ve gelecekteki müşteriler için doğru içeriği oluşturun

Tahmine dayalı analitiği kullanmak size yalnızca şu ana kadar yardımcı olacaktır. Ayrıca, alıcı yolculuğunun her aşamasında tüketicilerin ilgisini çekmek için kaliteli içerik pazarlamasına da ihtiyacınız var. Potansiyel müşterilerinize doğru içeriği, doğru zamanda, doğru yerde sunmak çok önemlidir. dijital pazarlama stratejinizi başarıyla yürütmek.

 

Basım Evi АЗБУКА 

Düşünce liderliği dikkatle eş anlamlıdır