マーケティング戦略で予測分析を使用する方法

公開: 2017-08-18

Webopedia によると、「予測分析とは、既存のデータセットから情報を抽出してパターンを特定し、結果と傾向を予測する手法です。」複雑に聞こえますが、そのとおりです。未来に何が起こるかを見極めるために過去を使用するときはいつでも。あなたはリスクを冒しています。

ただし、なんらかの予測分析がなければ、目的が何であれ、それを達成することははるかに困難です。たとえば、野球では、Sabermetrics として知られる統計手法が予測分析ツールとしてよく使用されます。

従来とは異なる高度な統計や指標を分析することで、野球の監督はラインナップの決定 (どのような状況でどのリリーフピッチャーを使用するかなど) を行い、フロントオフィスは人事の決定 (どの若い選手をドラフトするか) を決定します。これらはすべて、分析モデルに基づいて行われます。予測することが最も可能性が高いです。

別の例では、Netflix は予測分析を使用して、「Netflix オリジナルプログラミング」名簿用に制作する提案された番組を決定するのに役立てています。たとえば、人気シリーズ「ハウス・オブ・カード」の製作決定は、スター、監督、およびショーの英国版を分析した後に決定されました。

予測分析を行う理由

マーケティング部門が予測分析を利用すると、潜在的な顧客をより適切に特定できます。顧客が特定され、成約に成功すると、購入パターンに基づいて他の製品の宝庫を顧客に売り込むことができます。

繰り返しますが、ビッグデータと連携して、予測分析は、どの製品をどの消費者にクロスセルするかを示すことができます。たとえば、ある男性がアルマーニのスーツを 4,000 ドルで購入した場合、ホンダシビックよりも BMW のターゲットとして適しています。製品内のクロスセルやアップセルでさえ、成功した予測分析の取り組みの派生物です。大成功を収めている Dollar Shave Club は、魅力的な名前とアップセルへの取り組みを組み合わせて、Web サイトの「ドル」製品の隣にプレミアム製品を配置しています。

これらは、日常生活で活躍する予測分析または予測インテリジェンスの簡単な例です。しかし、ビッグデータの出現により、予測分析はより洗練された方向に進んでいます。高度なコンピューターアルゴリズム (特定のタスクを達成するための一連のコンピューター命令) により、データによる予測の科学はこれまで以上に正確で広範囲に及ぶようになりました。この傾向は衰える気配がありません。後れを取っているマーケターは、追いつくのに非常に苦労します。

マーケティング領域における予測分析

これらすべてがマーケティングにどのように関係し、マーケターは予測分析をどのように活用すべきでしょうか? 何よりもまず、マーケティング担当者が消費者の購買習慣を識別するのに役立つプロセスやツールは、彼らのビジネスに恩恵をもたらす可能性があります。なぜなら、過去の購買習慣を「解読」できれば、将来の購買習慣を予測し、それらに基づいて決定を下すことができるからです。予測。予測分析は、これらの予測が正確であることを保証するのに役立ちます。

たとえば、映画ファンがチケットを購入すると、トランザクションはチケット販売者のコンピュータシステムによってキャプチャされ、データベースに入力されます。次に、予測分析アルゴリズムは、新しいプレーが始まろうとするたびに顧客に電子メールを送信するようにコンピューターに指示できます。さらに一歩進んで、アルゴリズムは、チケット購入者をターゲットにする特定のジャンル (ミュージカル、ミステリー、コメディなど) を定義できます。

マーケティング部門では、購入情報をマイニングして、チケットのプロモーション、広告キャンペーン、ゲームデーの景品などの基礎にすることができます。

利用可能なすべてのデータがマイニングされ、予測分析が適用されたときにマーケターができることのいくつかを見てみましょう。

季節ごとの顧客の行動を分析および予測します。これは特にオンライン販売に当てはまります。最も成功している e コマースサイトは、消費者がいつでも欲しがる製品を強調するものだからです。
次に、最も収益性の高い商品を、購入する可能性が最も高い顧客に絞り込みます。 13 歳の子供にメルセデスベンツの電子メールやポップアップ広告を表示しても意味がありません。逆に、ハイエンド製品の裕福な顧客をターゲットにすることは、効果的なマーケティングの中心です。
次に、顧客の購買習慣に関する「もしも」のシナリオを実行します (たとえば、製品 A の在庫がなくなった場合、製品 B を購入する可能性が高いのは誰でしょうか?)。表面的にはこれはサプライチェーンの問題のように見えるかもしれませんが、実際には、予測アルゴリズムが示す内容に基づいて、在庫を持つアイテムの優先順位リストをマーケティングが決定できれば、より多くの売り上げが得られます。
次に、より効果的なマーケティングおよび広告戦略を策定します。適切なオーディエンスをターゲットにするだけでなく、メッセージ、画像、テーマでターゲットを絞って、製品やサービスに引き付けます。
第 5 に、リピートビジネスを獲得するための最善の戦略を学び、採用します。予測インテリジェンスは、リピーターになる可能性が最も高い消費者をマーケティングに知らせることができます。予算はますます厳しくなっています。マーケティングは、最高の ROI を提供するターゲットに集中するためにリソースを割り当てる必要があり、リピーターほど ROI を提供するものはありません。ビジネスの第一人者であるエドワーズ・デミングの言葉を借りれば、「長期的な関係の結果は、ますます良い品質と、より低いコストになります。」
最後に、顧客に優先順位を付けます。上記の補足として、マーケティング担当者は、多くの要因に基づいて顧客に優先順位を付ける必要があります。そのうちの少なくとも 1 つは、顧客がリピーターになる可能性です。その他の要因には、どの顧客が最も利益率の高い製品を購入するか、どの顧客を引き付けるのに最も費用がかからないか、どの顧客が返品を開始する可能性が最も高いかなどがありますが、これらに限定されません。

予測分析を可能にするツール

ビジネスにとって幸いなことに、予測分析アルゴリズムを考案するためにコンピュータープログラマーの幹部を雇う必要はありません。仕事を成し遂げるために必要な分析タスクを達成するためのツールはたくさんあります。

予測分析の主要なプレーヤーには、IBM、SAP、および Oracle がありますが、高価で複雑な「エンタープライズクラス」ソリューションの準備ができていない企業には、Marketo、Tableau、GoodData などの代替手段があります。エンタープライズクラスのツールと最良の小規模ベンダーとの主な違いは、洗練度や機能性ではありませんが、SAP および Oracle 中心の企業はベンダーの統一性を好む傾向がありますが、IBM データベースユーザーは IBM 分析ツールを使用することに利点があると感じています。 .

コンバージョンの最適化 – クリック後のランディングページ

オンラインマーケティングキャンペーンや e コマースのプレゼンスは、主に 1 つの基準、つまりコンバージョン数で判断されます。優れたキャンペーン、優れたプロモーション、優れた製品でさえ、売上を生み出す場合にのみ優れています。

デジタルマーケティングでは、コンバージョンがすべてです。そのため、すべてのオンライン広告キャンペーンにはポストクリックランディングページが必要であり、ポストクリックランディングページはリードを生成するために専門的に設計され、目に魅力的で、ユーザーフレンドリーでなければなりません。

オンラインユーザーは誰もが、クリック後のランディングページが必要な情報を提供しない、1 つのアクションに集中できない、単に魅力的でない、デザインがよくないなどの不満を経験したことがあります。コンバージョンが生命線であるオンラインマーケターにとって、ポストクリックランディングページの欠如や貧弱なポストクリックランディングページは毒です。

優れたクリック後のランディングページの例は、こちらにあります。 MarketingProfs ページは、クリーンで魅力的で、読みやすく、シンプルな 1 フィールドフォームでナビゲートできます。

幸いなことに、Instapage は、マーケティング担当者がコンバージョン率の高い美しいポストクリックランディングページを大規模かつ迅速に作成できる、デザイナーにとって最も使いやすいポストクリックランディングページプラットフォームです。エッジ測定や軸ロック、CSS エディターなどの高度な機能と 200 以上のテンプレートを組み合わせることで、これほど柔軟で使いやすく、カスタマイズ可能なポストクリックランディングページソリューションはどこにもありません。

予測分析: 定着し、ますます重要性を増す

予測分析は、今日のオンライン広告の一部です。オンライン購入に基づくクロスセリングのような単純な分析から、さまざまな消費者セグメントの購買習慣を予測しようとするような非常に高度なアプリケーションまで、予測分析はオンラインマーケティングと広告が構築される基盤になりつつあります。コンピューターの処理能力が向上し、データストレージがますます安価になるにつれて、予測分析が達成できることには終わりが見えません。

実店舗しかなかった昔、マーケティングとは、デパートがクリスマスシーズンに十分な量のクリスマスアイテムを揃え、地元の新聞が適切なクーポンやプロモーション広告を掲載できるようにすることだけでした。今日、実店舗チャネルはオンラインショッピングに挑戦されており、PC を介したオンラインショッピングはスマートフォンに匹敵しています。

Statista によると、2021 年の小売 e コマースの売上高は、世界中で約 5.2 兆米ドルに達しました。この数字は、今後数年間で 56% 増加し、2026 年までに約 8.1 兆ドルに達すると予測されています。これが、今日の小売業者がオンライン広告と販売に十分なリソースを投入しなければならない理由です。

オンライン購入プロセスを完全に理解しているマーケティングチーム。小規模な企業の場合、これには外部のコンサルタントの使用が必要になる場合があります。
消費者の習慣や効率的なリソース割り当て、効果的な広告のターゲティングについての理解を深めることにつながる予測分析に焦点を当てます。
予測技術によって提供される結論に基づいて行動することにより、それらの習慣を活用する創造性。
利用可能なすべてのソースからデータをマイニングして分析するソフトウェアツールと、それらのツールを管理し、必要に応じてツールの選択についてアドバイスする IT リソース。
ポストクリックランディングページがコンバージョンの最適化において果たす重要な役割を十分に理解し、最適なポストクリックランディングページであるプロバイダーを選択する知識を身に付けます。

予測分析の未来

マーケティングはデジタル企業になり、予測分析はその主要なツールの 1 つです。消費者の習慣を分析するには、かつてはスプレッドシートを分析するのに何週間もかかっていましたが、現在ではリアルタイムで行われています。その意味するところは明らかです。私たちがどこに行ってきたのか、どこに行こうとしているのかは、かつてないほど絡み合っています。

テクノロジーが進歩するにつれて、消費者の習慣、さらに言えばすべての人の習慣を予測する能力は、いくつかの倫理的および法的課題を提起します. 現在でも、マーケティング担当者は、マーケティング活動がマーケティングとプライバシーの侵害の境界線を越えないように注意する必要があります。繰り返しになりますが、予測分析が登場しますが、問題自体よりも問題の解決策としての可能性が高くなります。

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