Cos'è l'analisi predittiva e il suo ruolo in una strategia di marketing vincente

L'analisi predittiva viene spesso applicata per gestire le catene di approvvigionamento e le operazioni aziendali e per analizzare il comportamento dei consumatori. Secondo Statista.com, l'analisi predittiva è destinata a rimanere con un valore di $ 5,29 miliardi nel 2020 e si prevede che crescerà fino a $ 41,52 miliardi entro il 2028.

Ma cos'è? In che modo può avere un impatto positivo sulle tue strategie aziendali e di marketing? Scopriamolo.

Che cos'è l'analisi predittiva?

L'analisi predittiva è una forma di analisi aziendale che utilizza le statistiche o l'apprendimento automatico per prevedere il risultato di qualcosa. Quel qualcosa può essere qualsiasi cosa, dall'intento del consumatore e il valore della vita del cliente alle tendenze di vendita.

Rispetto ad altri tipi di analisi aziendale, mentre l'analisi predittiva si concentra su ciò che è probabile che accada, l'analisi descrittiva esamina ciò che è accaduto. L'analisi prescrittiva cerca risposte basate sulle altre due analisi per determinare cosa dovrebbe accadere, in base a cosa è successo e cosa è probabile che accada.

L'analisi predittiva può essere utilizzata per:

• Prevedere i tassi di abbandono futuri dei clienti.
• Prevedi con precisione le previsioni di vendita future.
• Consenti alle aziende di ordinare la quantità ottimale di inventario per soddisfare la domanda dei clienti.
• Calcola il valore della vita di un cliente (CLV).
• Prevedi quali prodotti è probabile che un cliente acquisterà in futuro.
• Prevenire i malfunzionamenti della logistica o delle apparecchiature di magazzino.

Quali sono i metodi di analisi predittiva?

Sfruttando i dati attuali e/o storici con tecniche statistiche come la modellazione predittiva, gli algoritmi di deep learning, l'apprendimento automatico e il data mining, l'analisi predittiva può prevedere eventi probabili futuri.

Altri tipi di tecniche di analisi predittiva includono:

• Il data warehousing (come i databrick di analisi SQL) costituisce la base di progetti di data mining su larga scala.

• Il clustering dei dati utilizza l'apprendimento automatico per raggruppare gli oggetti in categorie basate su somiglianze, come la segmentazione del pubblico in base al coinvolgimento passato.

• La classificazione è una tecnica di previsione che prevede il calcolo della probabilità che un elemento appartenga a una particolare categoria.

• La regressione logistica trova correlazioni tra input e output.

• Gli alberi decisionali sono algoritmi di apprendimento supervisionato utilizzati per determinare i corsi d'azione e le probabilità associate a ciascuno, a seconda di insiemi di variabili.

• Reti di traduzione automatica neurale sono in genere utilizzati per scopi di classificazione dei dati tramite nodi di input e output.

• L'analisi delle serie temporali è una tecnica utilizzata per analizzare i dati delle serie temporali, ad esempio le variazioni nei periodi.

Che cos'è un esempio di analisi predittiva?

Un buon caso d'uso per l'analisi predittiva è nello spazio eCommerce, in particolare i consigli sui prodotti. Gli algoritmi intelligenti creano proiezioni accurate per i consumatori in base a ciò che hanno acquistato in precedenza e ad altri motivi contestuali.

Un esempio di questi algoritmi in pratica riguarda l'esame dell'acquisto e la revisione della cronologia del consumatore e la raccomandazione di prodotti su dati utente simili. Tutti i prodotti che l'utente ha precedentemente acquistato verranno ignorati.

I marchi che cercano di migliorare il coinvolgimento dei clienti e i tassi di conversione spesso ottengono ottimi risultati dai motori di raccomandazione. Se eseguita correttamente, questa strategia di marketing di analisi predittiva incoraggia upsell e cross-sell, stabilisce la fedeltà al marchio e assicura che i clienti tornino per ottenere di più.

Il ruolo dell'analisi predittiva nel marketing

Esperienze personalizzate

L'analisi predittiva costituisce la spina dorsale di strategie di marketing vincenti. Questo perché l'utilizzo dei dati nel modo giusto consente esperienze personalizzate dei clienti e stimola le vendite. Nel marketing, la previsione dei bisogni è uno strumento di analisi predittiva ampiamente utilizzato, in cui le aziende anticipano le esigenze dei clienti in base alle loro abitudini di navigazione sul Web.

Ad esempio, i rivenditori online di ristrutturazioni di case possono prevedere quando un cliente è nel mercato dei prodotti per la decorazione a causa delle crescenti ricerche di miglioramenti per la casa.

Risolvere problemi

L'analisi predittiva risolve i problemi dei clienti prima che si accorgano di avere problemi. Utilizzando i dati sulle intenzioni e sul comportamento dei clienti, le aziende possono vedere quali clienti sono più a rischio di abbandono e agire di conseguenza, anche se dispongono di un modello di contratto di nota convertibile PandaDoc. Affrontare in modo proattivo potenziali problemi è una buona posizione aziendale in cui trovarsi e riduce al minimo l'impatto sull'esperienza complessiva del cliente.

Acquisizione di nuovi clienti

Utilizza la segmentazione dei dati come analisi predittiva per definire i modelli di identificazione dei clienti. Questa pratica funziona identificando potenziali clienti in base alle esigenze, ai desideri, al comportamento di acquisto e alle preferenze dei clienti esistenti.

Ottimizza il budget di marketing

L'analisi predittiva consente agli esperti di marketing di spendere i budget in modo più efficace, sia che l'obiettivo sia convertire potenziali clienti, attirare un nuovo segmento di pubblico o fidelizzare i clienti esistenti. Poiché l'analisi predittiva può aiutarti a comprendere le azioni degli utenti che indicano le loro intenzioni di conversione, puoi creare pagine di destinazione, canalizzazioni di vendita e campagne di marketing pertinenti che sono pronte a incidere positivamente sui tuoi profitti.

Il processo di marketing dell'analisi predittiva

Come potrebbe apparire l'analisi predittiva nella tua azienda?

1. Definisci a quale domanda vuoi rispondere, ad esempio quali potenziali clienti si iscriveranno al mio servizio entro i prossimi 30 giorni?
2. Raccogli i dati: il nostro esempio ha bisogno di dati storici sui potenziali clienti (in particolare quanto tempo ha impiegato i potenziali clienti in passato per convertirsi), dati demografici e di canale, oltre a un elenco aggiornato di potenziali clienti.
3. Effettua un'analisi descrittiva per determinare i fatti, ad esempio se il tempo medio di conversione varia tra i canali e se i dati demografici sono correlati a questi intervalli di tempo.
4. Usa le tecniche statistiche per testare le tue teorie.
5. Crea un modello predittivo dopo le scoperte dei test per prevedere i risultati.
6. Distribuisci il modello predittivo per raccogliere informazioni utili, ad esempio i potenziali clienti che probabilmente si iscriveranno entro i prossimi 30 giorni.
7. Crea strategie di marketing mirate pensando a questi potenziali clienti nella speranza di ottenere il massimo delle conversioni.
8. Aggiorna regolarmente il modello predittivo per soddisfare i nuovi requisiti.

Ricorda che le influenze esterne possono distorcere i tuoi dati: pensa ai cambiamenti stagionali, alle notizie, alle crisi globali, ecc.

Come massimizzare il successo nel marketing con l'analisi predittiva

Alcuni suggerimenti critici per utilizzare l'analisi predittiva al meglio includono:

• Raccogli il maggior numero possibile di dati corretti.
• Decidere le tecniche di modellazione e gli algoritmi più rilevanti per il progetto specifico.
• Avere processi per ridurre potenziali distorsioni.

Prevediamo che l'analisi predittiva è il futuro del marketing

L'analisi predittiva sta rapidamente diventando uno strumento decisionale fondamentale per le aziende lungimiranti. Indipendentemente dal settore, l'analisi predittiva può fornirti le informazioni necessarie per guidare il tuo marketing. Abilitando dati intelligenti per la raccolta scientifica e sfruttandoli per prevedere con precisione i risultati futuri, le organizzazioni utilizzano l'analisi predittiva per prendere decisioni estremamente redditizie.