Come utilizzare l'analisi predittiva per un marketing migliore

L'analisi predittiva non è spaventosa, non crea confusione e non è qui per accettare il tuo lavoro. È uno strumento potente che ti aiuta a ottenere risultati notevolmente migliori.

L'incertezza ostacola gli affari. Rende più difficile investire, più difficile prepararsi, più difficile sapere su cosa concentrarsi.

Questo, ovviamente, fa parte della condizione umana. Se conoscessimo il futuro, le cose sarebbero più facili, giusto? Almeno per affari.

Sebbene l'intelligenza artificiale non possa (ancora) dirci il futuro, gli algoritmi sono abbastanza intelligenti da fare previsioni. Queste previsioni potrebbero non essere perfette, ma rimuovono almeno parte dell'incertezza dal business. Il solo fatto di essere più precisi del 10% o del 20% con le nostre previsioni può comportare da milioni a decine di milioni di entrate extra ogni anno.

Per i professionisti del marketing, l'analisi predittiva può essere un punto di svolta. Può darci indizi su quali clienti e potenziali clienti investire fin dalla prima impressione dell'annuncio. Può mostrarci come trovare clienti in modo più accurato e come trovare clienti migliori.

In breve, può scuotere il tuo marketing. [Ecco alcuni modi per farlo:

L'analisi predittiva consente ai tuoi potenziali clienti di muoversi attraverso la canalizzazione di vendita al loro ritmo

In qualità di esperti di marketing, uno dei nostri compiti principali è quello di coltivare i lead, spostando nuovi potenziali clienti attraverso le varie fasi del funnel di vendita (noto anche come "viaggio dell'acquirente") fino a quando non diventano clienti.

Lo facciamo inviando contenuti tempestivi, personalizzando alcuni di quei contenuti, invitandoli a fare piccoli passi verso il nostro obiettivo. Questi sono spesso noti come "micro conversioni" - un white paper scaricato. Usato un calcolatore online. Una demo in programma.

La maggior parte di voi conosce più che bene questo processo. È il tuo lavoro, dopo tutto.

Bene, l'analisi predittiva può consentirti di esternalizzare parte di quel lavoro. Analizzando decine di migliaia (anche milioni) di azioni di potenziali clienti, può stimare quando è più probabile che ogni singolo potenziale cliente completi una di quelle piccole micro-conversioni.

In altre parole, porta le persone attraverso la canalizzazione di vendita in modo più efficace di te.

Non lasciare che questa capacità ti faccia preoccupare di perdere il lavoro: c'è ancora molto lavoro da fare. Ma proprio come non è un buon uso del tuo tempo per riformattare manualmente gli errori di battitura nella tua mailing list (da gmial.com a gmail.com, ad esempio), non è un buon uso del tuo tempo per eseguire una valutazione su ogni singolo potenziale cliente mentre passare attraverso l'imbuto di vendita.

Farlo per soli 100 potenziali clienti potrebbe occupare l'intera giornata. Quindi lasciamo che lo facciano gli algoritmi dell'analisi predittiva. Mentre vai, assicurati che i membri del tuo team stiano lavorando bene (ad esempio), e assicurati che l'IT comprenda le esigenze della tua nuova app e... Hai capito. Mentre tu vai a fare il resto del tuo lavoro.

Previsione della domanda

Attingendo a una combinazione di feed di dati (vendite passate, condizioni economiche attuali, copertura mediatica, attività sui social media e altro), gli algoritmi possono essere un'ipotesi altamente plausibile su quali prodotti saranno richiesti e quando.

Gli esperti di marketing possono utilizzare questo in due modi:

• Potenzia ciò che sta già funzionando.

Se il sistema prevede una grande ripresa delle pantofole sfocate blu (ad esempio), i marketer possono generare contenuti e pubblicità per spingere le pantofole. Possono posizionare il loro prodotto in modo che sia nel posto giusto al momento giusto per catturare la domanda.

• Rispondere ai problemi di inventario.

Se è prevista una domanda per le pantofole sfocate, ma non c'è abbastanza inventario per coprire gli ordini, il venditore ha alcune opzioni. Potrebbero aumentare il prezzo di quelle pantofole, ottenendo così un margine più elevato sull'inventario che hanno. Oppure potrebbero dare ai loro migliori clienti l'opportunità di acquistare prima quelle pantofole sfocate.

Questi sono solo due modi in cui conoscere la domanda in anticipo potrebbe aiutare i professionisti del marketing a svolgere meglio il proprio lavoro. Pensalo come un bollettino meteorologico per la generazione della domanda.

Trova acquirenti simili

Se hai mai fatto pubblicità, conosci l'idea di un pubblico simile. Si tratta di individui che non sono attualmente clienti o potenziali clienti, ma corrispondono a molte delle caratteristiche dei tuoi migliori clienti.

Scegliendo gli attributi giusti dei tuoi migliori clienti, puoi chiedere a una piattaforma pubblicitaria (come Facebook, ad esempio) di andare a trovare persone che si adattano ai tuoi parametri e quindi mostrare loro i tuoi annunci.

Il trucco sta nello scegliere i parametri giusti. I dati demografici di base potrebbero non essere sufficienti per definire un pubblico che impazzirà per i tuoi annunci.

È qui che entra in gioco l'analisi predittiva. Essendo in grado di analizzare centinaia, persino migliaia di attributi sui tuoi migliori clienti, il sistema di analisi predittiva può creare un profilo più dettagliato di qualsiasi cosa tu, l'umano, avresti il ​​tempo di definire.

E così l'algoritmo sceglie a quale pubblico simile fare pubblicità. Potrebbe anche essere incaricato di creare gli annunci che mostrerai a questo gruppo selezionato dall'IA. E potrebbe persino personalizzare quegli annunci per te.

Ricorda: una volta che l'algoritmo di analisi predittiva sa come scegliere il pubblico, creare gli annunci e personalizzarli, può ingrandire quel lavoro alla velocità del computer. La stessa velocità con cui elabora qualsiasi altro dato. È molto più veloce del clic... digitare... clic... doppio clic a cui noi umani lavoriamo.

Vuoi una prova di come funziona? Una concessionaria Harley Davidson ha aumentato i propri lead del 2.930% in tre mesi grazie all'analisi predittiva. La metà di questi contatti proveniva da un pubblico simile a cui la concessionaria non aveva mai considerato di rivolgersi. Ma l'IA sapeva esattamente dove trovarli.

Offrendo il miglior prezzo

Ad alcuni di noi non piacerà molto questa tattica. Ha un sentore di essere subdolo, anche un po' squallido. Ma ahimè, funziona.

Poiché gli algoritmi sanno così tanto su di noi e su come rispondiamo agli annunci, alle offerte e ai prodotti che stiamo cercando, sanno che rispondiamo a fasce di prezzo diverse. E così possono offrire prezzi diversi a clienti diversi.

Se questo ti sembra ingiusto, lo capisco. Alcuni di noi sono un po' freddi anche su questo approccio. Ma i professionisti del marketing lo fanno da almeno un decennio; lo stavano solo facendo a un livello più semplicistico. Le società di cataloghi erano solite stampare prezzi diversi per persone con codici postali diversi. Più recentemente, le compagnie aeree e i siti web di viaggi hanno perfezionato la tecnica.

Ecco come funziona: se vivi in ​​un codice postale ad altissimo reddito, il prezzo per una particolare ghirlanda natalizia potrebbe essere di $ 175. Se vivi in ​​un codice postale a basso reddito, la ghirlanda sarebbe di $ 125.

Naturalmente, questo riduce i margini realizzati dall'azienda. Ma se stanno ancora andando abbastanza bene anche al prezzo più basso, è una vittoria. Stanno anche ottenendo il vantaggio di fare una vendita. Una volta che sei un cliente, possono commercializzarti in modo più accurato e con successo.

Per molte aziende, anche se perdono un po' al primo ordine, hanno un sistema di marketing sufficientemente sofisticato per compensare la perdita in seguito quando si acquista di nuovo.

Crea personaggi dei clienti molto più raffinati

Questa tattica è simile alla segmentazione, tranne per il fatto che è più simile alla segmentazione 10.0. Segmenterai i tuoi clienti e potenziali clienti in base a ogni punto dati che hai - beh, non lo farai, lo farà l'algoritmo di analisi predittiva.

Quando i marketer umani creano personaggi, tendiamo a dover attenerci a 3-5 personaggi chiave. È semplicemente troppo lavoro e tempo per creare un personaggio per ogni piccola istanza. Facciamo del nostro meglio, ovviamente, ma a un certo punto devi andare a casa a dormire e devi affrontare altre esigenze del tuo lavoro.

Quindi scegli le persone che costituiscono la maggior parte delle entrate, crei contenuti e il viaggio di un acquirente che soddisfi al meglio le loro esigenze il più possibile e lo definisci abbastanza buono.

E questo è dannatamente buono. È molto meglio che trattare tutti allo stesso modo, questo è sicuro. E questo livello di segmentazione e personas funziona: otterrai il 50-300% di risultati in più semplicemente trattando questi gruppi in modo diverso.

Ma rispetto a ciò che può fare un programma di analisi predittiva basato sull'intelligenza artificiale, questo è un gioco da ragazzi. L'intelligenza artificiale può sgretolare ogni elemento di dati - terabyte e petabyte di esso - per trovare "cluster" di diversi tipi di persona. Vedrà somiglianze tra clienti e potenziali clienti che gli umani non vedrebbero a meno che non avessimo molto più tempo e concentrazione di noi.

L'intelligenza artificiale può quindi soddisfare le esigenze di quei cluster con i contenuti che apprezzeranno di più, tramite i canali che preferiscono, nei momenti in cui è più probabile che rispondano.

Il risultato? Numero notevolmente più alto di lead, lead migliori e lead che si muovono più velocemente attraverso la canalizzazione di vendita.

Conclusione

Abbiamo appena scalfito la superficie di ciò che l'analisi predittiva può fare per i professionisti del marketing. Questo post potrebbe facilmente essere esteso in un libro.

Ma abbiamo coperto abbastanza per mostrarti cosa è possibile. E si spera abbastanza per dimostrare che l'analisi predittiva non ha intenzione di rubarti il ​​lavoro.

Basti pensare all'intelligenza artificiale e all'analisi predittiva come ai computer 2.0. Sono uno strumento potente per gestire la montagna di dati che la tua azienda accumula ogni ora.

L'analisi predittiva e l'intelligenza artificiale sono solo strumenti migliori dei fogli di calcolo e persino dei buoni CRM e dei sistemi di gestione dei contenuti. Pensa a quei vecchi sistemi come una pala, o forse anche una vanga. L'intelligenza artificiale e l'analisi predittiva sono più simili a terne e attrezzature minerarie.

Gli esperti di marketing ora possono giocare con i grandi giocattoli.