Apa Itu Analisis Prediktif dan Perannya dalam Strategi Pemasaran yang Menang?

Analisis prediktif sering diterapkan untuk mengelola rantai pasokan dan operasi bisnis dan untuk menganalisis perilaku konsumen. Menurut Statista.com, analisis prediktif akan tetap ada dengan nilai $5,29 miliar pada tahun 2020, dan diperkirakan akan tumbuh menjadi $41,52 miliar pada tahun 2028.

Tapi apa itu? Bagaimana hal itu dapat berdampak positif pada bisnis dan strategi pemasaran Anda? Mari kita cari tahu.

Apa itu Analisis Prediktif?

Analisis prediktif adalah bentuk analisis bisnis yang menggunakan statistik atau pembelajaran mesin untuk memprediksi hasil dari sesuatu. Sesuatu itu bisa berupa apa saja mulai dari niat konsumen dan nilai seumur hidup pelanggan hingga tren penjualan.

Dibandingkan dengan jenis analisis bisnis lainnya, sementara analisis prediktif berfokus pada apa yang mungkin terjadi, analisis deskriptif melihat apa yang telah terjadi telah terjadi. Analisis preskriptif mencari jawaban berdasarkan dua analisis lainnya untuk menentukan apa yang seharusnya terjadi – menurut apa yang telah terjadi dan apa yang mungkin terjadi.

Analisis prediktif dapat digunakan untuk:

• Perkirakan tingkat churn pelanggan di masa mendatang.
• Secara akurat memprediksi perkiraan penjualan di masa depan.
• Memungkinkan bisnis memesan jumlah inventaris yang optimal untuk memenuhi permintaan pelanggan.
• Hitung nilai seumur hidup pelanggan (CLV).
• Memprediksi produk apa yang kemungkinan akan dibeli pelanggan di masa depan.
• Mencegah malfungsi logistik atau peralatan gudang.

Apa Itu Metode Analisis Prediktif?

Memanfaatkan data saat ini dan/atau historis dengan teknik statistik seperti pemodelan prediktif, algoritme pembelajaran mendalam, pembelajaran mesin, dan penambangan data, analisis prediktif dapat memperkirakan kemungkinan kejadian di masa depan.

Jenis lain dari teknik analisis prediktif meliputi:

• Data warehousing (seperti SQL analytics databricks) membentuk dasar dari proyek data mining skala besar.

• Pengelompokan data menggunakan pembelajaran mesin untuk mengelompokkan objek ke dalam kategori berdasarkan kesamaan, seperti segmentasi audiens berdasarkan interaksi sebelumnya.

• Klasifikasi adalah teknik prediksi yang melibatkan penghitungan probabilitas bahwa suatu item termasuk dalam kategori tertentu.

• Regresi logistik menemukan korelasi antara input dan output.

• Pohon keputusan adalah algoritma pembelajaran terawasi yang digunakan untuk menentukan tindakan dan probabilitas yang terkait dengan masing-masing, tergantung pada set variabel.

• Jaringan terjemahan mesin saraf biasanya digunakan untuk tujuan klasifikasi data melalui node input dan output.

• Analisis deret waktu adalah teknik yang digunakan untuk menganalisis data deret waktu, seperti perubahan selama periode.

Apa itu Contoh Analisis Prediktif?

Kasus penggunaan yang baik untuk analisis prediktif ada di ruang eCommerce – khususnya rekomendasi produk. Algoritme cerdas membuat proyeksi akurat untuk konsumen berdasarkan apa yang mereka beli sebelumnya dan alasan kontekstual lainnya.

Salah satu contoh algoritme ini dalam praktiknya melibatkan melihat pembelian dan meninjau riwayat konsumen dan merekomendasikan produk pada data pengguna yang serupa. Produk apa pun yang telah dibeli pengguna sebelumnya akan diabaikan.

Merek yang ingin meningkatkan keterlibatan pelanggan dan tingkat konversi sering kali mendapatkan hasil yang bagus dari mesin rekomendasi. Dilakukan dengan benar, strategi pemasaran analisis prediktif ini mendorong peningkatan penjualan dan penjualan silang, membangun loyalitas merek, dan memastikan pelanggan kembali lagi.

Peran Analisis Prediktif dalam Pemasaran

Pengalaman yang Dipersonalisasi

Analisis prediktif membentuk tulang punggung strategi pemasaran yang menang. Ini karena menggunakan data dengan cara yang benar memungkinkan pengalaman pelanggan yang dipersonalisasi dan mendorong penjualan. Dalam pemasaran, perkiraan kebutuhan adalah alat analisis prediktif yang banyak digunakan, di mana bisnis mengantisipasi kebutuhan pelanggan berdasarkan kebiasaan penelusuran web mereka.

Misalnya, pengecer renovasi rumah online dapat memprediksi kapan pelanggan berada di pasar untuk produk dekorasi karena peningkatan pencarian untuk perbaikan rumah.

Menyelesaikan masalah

Analisis prediktif memecahkan masalah pelanggan sebelum mereka menyadari bahwa mereka memiliki masalah. Dengan menggunakan data niat dan perilaku pelanggan, bisnis dapat melihat pelanggan mana yang lebih berisiko churn dan bertindak sesuai dengan itu, bahkan jika mereka memiliki templat perjanjian catatan konversi PandaDoc. Secara proaktif menangani masalah potensial adalah posisi bisnis yang baik dan meminimalkan dampak pada pengalaman pelanggan secara keseluruhan.

Akuisisi Pelanggan Baru

Gunakan segmentasi data sebagai analisis prediktif untuk menentukan model identifikasi pelanggan. Praktik ini bekerja dengan mengidentifikasi pelanggan potensial berdasarkan kebutuhan, keinginan, perilaku pembelian, dan preferensi pelanggan Anda yang sudah ada.

Optimalkan Anggaran Pemasaran

Analisis prediktif memungkinkan pemasar membelanjakan anggaran secara lebih efektif – apakah tujuannya adalah untuk mengonversi calon pelanggan, menarik segmen pemirsa baru, atau mempertahankan pelanggan yang sudah ada. Karena analisis prediktif dapat membantu Anda memahami tindakan pengguna yang menunjukkan niat konversi mereka, Anda dapat membuat halaman arahan yang relevan, saluran penjualan, dan kampanye pemasaran yang siap untuk berdampak positif pada laba Anda.

Proses Pemasaran Analisis Prediktif

Bagaimana analisis prediktif terlihat dalam bisnis Anda?

1. Tentukan pertanyaan apa yang ingin Anda jawab – misalnya prospek mana yang kemungkinan akan mendaftar ke layanan saya dalam 30 hari ke depan?
2. Kumpulkan data – contoh kami membutuhkan data prospek historis (khususnya berapa lama waktu yang dibutuhkan prospek masa lalu untuk mengonversi), data demografis dan saluran, ditambah daftar prospek saat ini.
3. Lakukan analisis deskriptif untuk menentukan fakta, seperti apakah waktu konversi rata-rata bervariasi antar saluran dan apakah demografi berkorelasi dengan kerangka waktu ini.
4. Gunakan teknik statistik untuk menguji teori Anda.
5. Buat model prediktif setelah penemuan pengujian Anda untuk memprediksi hasil.
6. Terapkan model prediktif untuk mengumpulkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti, misalnya, prospek yang kemungkinan akan mendaftar dalam 30 hari ke depan.
7. Buat strategi pemasaran bertarget dengan mempertimbangkan prospek ini dengan harapan konversi maksimum.
8. Perbarui model prediktif secara berkala untuk memenuhi persyaratan baru.

Ingatlah bahwa pengaruh eksternal dapat mengubah data Anda – pikirkan tentang perubahan musim, acara berita, krisis global, dll.

Cara Memaksimalkan Kesuksesan dalam Pemasaran dengan Analisis Prediktif

Beberapa tip penting untuk menggunakan analisis prediktif untuk efek terbaiknya meliputi:

• Kumpulkan sebanyak mungkin data yang benar.
• Tentukan teknik pemodelan dan algoritma yang paling relevan untuk proyek tertentu.
• Memiliki proses untuk mengurangi potensi bias.

Kami Memprediksi Bahwa Analisis Prediktif adalah Masa Depan Pemasaran

Analisis prediktif dengan cepat menjadi alat pengambilan keputusan yang vital bagi bisnis yang berpikiran maju. Terlepas dari industrinya, analisis prediktif dapat memberi Anda wawasan yang Anda butuhkan untuk mendorong pemasaran Anda. Dengan mengaktifkan data cerdas untuk pengumpulan sains dan memanfaatkannya untuk memprediksi hasil masa depan secara akurat, organisasi menggunakan analisis prediktif untuk membuat keputusan yang sangat menguntungkan.