Come utilizzare l'analisi predittiva nella tua strategia di marketing

Secondo Webopedia, "l'analisi predittiva è la pratica di estrarre informazioni da set di dati esistenti per determinare modelli e prevedere risultati e tendenze". Sembra complicato, perché lo è. Ogni volta che usi il passato per discernere cosa accadrà in futuro; stai correndo un rischio.

Tuttavia, senza una qualche forma di analisi predittiva, è molto più difficile raggiungere il tuo obiettivo, qualunque esso sia. Ad esempio, nel baseball, il metodo statistico noto come Sabermetrics viene spesso utilizzato come strumento di analisi predittiva.

Analizzando statistiche o metriche avanzate e non tradizionali, i manager di baseball prendono decisioni sulla formazione (ad esempio, quale lanciatore di soccorso usare in quale situazione) e il front office prende decisioni sul personale (quali giovani giocatori scegliere), il tutto in base a ciò che i loro modelli analitici prevedere è molto probabile che accada.

In un altro esempio, Netflix utilizza l'analisi predittiva per aiutare a determinare quali programmi proposti produrranno per il loro elenco "Netflix Original Programming". La decisione di produrre la popolare serie “House of Cards”, ad esempio, è stata decisa dopo un'analisi della star, del regista e della versione britannica dello spettacolo.

Perché l'analisi predittiva?

Quando i dipartimenti di marketing utilizzano l'analisi predittiva, sono più bravi a identificare i potenziali clienti. Una volta che i clienti sono stati identificati e chiusi con successo, è possibile commercializzare loro una cornucopia di altri prodotti in base ai loro modelli di acquisto.

Ancora una volta, insieme ai big data, l'analisi predittiva può indicare quali prodotti vendere in modo incrociato a quali consumatori. Ad esempio, se un uomo acquista un abito Armani per $ 4.000, sarebbe un obiettivo migliore per una BMW che per una Honda Civic. Anche il cross-selling e l'upselling all'interno del prodotto sono derivati ​​di sforzi di analisi predittiva di successo. Il Dollar Shave Club di grande successo combina un nome attraente con lo sforzo di aumentare le vendite, posizionando prodotti premium accanto ai prodotti "dollari" sul suo sito web.

Questi sono semplici esempi di analisi predittiva, o intelligenza predittiva, che entrano in gioco nella vita di tutti i giorni. Con l'avvento dei big data, tuttavia, l'analisi predittiva ha preso una svolta molto più sofisticata. Algoritmi informatici avanzati (un insieme di istruzioni informatiche per eseguire un determinato compito) hanno reso la scienza della previsione attraverso i dati più accurata e di più ampia portata che mai, e questa tendenza non mostra segni di rallentamento. Gli esperti di marketing che restano dietro la curva avranno difficoltà a recuperare il ritardo.

Analisi predittiva nel regno del marketing

In che modo tutto ciò si collega al marketing e in che modo i professionisti del marketing dovrebbero trarre vantaggio dall'analisi predittiva? Innanzitutto, qualsiasi processo o strumento che aiuti i marketer a discernere le abitudini di acquisto dei consumatori può essere un vantaggio per la loro attività perché se riesci a "decodificare" le abitudini di acquisto passate, puoi proiettare le abitudini di acquisto future e prendere decisioni basate su quelle proiezioni. L'analisi predittiva aiuta a garantire che queste previsioni siano accurate.

Quando uno spettatore acquista un biglietto, ad esempio, la transazione viene catturata dal sistema informatico del venditore del biglietto e inserita nel suo database. L'algoritmo di analisi predittiva può quindi istruire il computer a inviare un'e-mail al cliente ogni volta che sta per aprirsi una nuova partita. Facendo un ulteriore passo avanti, l'algoritmo può definire il genere particolare (musical, giallo, commedia per esempio) con cui indirizzare l'acquirente del biglietto.

Per il reparto marketing, le informazioni sull'acquisto possono essere estratte e costituire la base per promozioni di biglietti, campagne pubblicitarie, omaggi di giornate di gioco, ecc.

Diamo un'occhiata ad alcune delle cose che un marketer può fare quando tutti i dati disponibili vengono estratti e viene applicata l'analisi predittiva:

1. Analizzare e prevedere il comportamento dei clienti stagionali . Ciò è particolarmente vero per le vendite online, poiché i siti di e-commerce di maggior successo sono quelli che mettono in risalto i prodotti che i consumatori vorranno in un dato momento.
2. In secondo luogo, indirizza i prodotti più redditizi ai clienti che hanno maggiori probabilità di acquistarli . Non serve generare un'e-mail o un annuncio pop-up per una Mercedes-Benz a un tredicenne. Al contrario, rivolgersi al cliente benestante per prodotti di fascia alta è fondamentale per un marketing efficace.
3. Successivamente, esegui scenari "cosa succede se" per le abitudini di acquisto dei clienti (ad esempio, se le scorte del prodotto A si esauriscono, chi è probabile che acquisti il ​​prodotto B?). In apparenza, questo può sembrare un problema della catena di approvvigionamento, ma il fatto è che verranno effettuate più vendite se il marketing può determinare un elenco prioritario di articoli da avere in magazzino in base a ciò che indicano gli algoritmi predittivi.
4. Quindi sviluppare strategie di marketing e pubblicità più efficaci . Non solo rivolgendoti al pubblico giusto, ma rivolgendoti a loro con messaggi, immagini e temi che li attireranno verso il tuo prodotto o servizio.
5. In quinto luogo, impara e utilizza le migliori strategie per vincere affari ripetuti . L'intelligenza predittiva può informare il marketing su quali consumatori hanno maggiori probabilità di essere clienti abituali. I budget sono sempre più stretti. Il marketing deve allocare le proprie risorse per concentrarsi su obiettivi che forniscono il ROI più elevato e nulla fornisce ROI come i clienti abituali. Nelle parole del guru degli affari Edwards Deming "Il risultato di relazioni a lungo termine è una qualità sempre migliore e costi sempre più bassi".
6. Infine, dai la priorità ai clienti . In aggiunta a quanto sopra, i professionisti del marketing devono dare la priorità ai clienti in base a una serie di fattori, non ultimo dei quali è la probabilità che diventino clienti abituali. Altri fattori includono, a titolo esemplificativo ma non esaustivo, quali clienti acquistano i prodotti con il margine più elevato, quali clienti costano meno per attrarre e quali clienti hanno maggiori probabilità di avviare i resi.

Strumenti per abilitare l'analisi predittiva

Fortunatamente per le aziende, non è necessario impiegare un gruppo di programmatori di computer per ideare algoritmi di analisi predittiva. Esistono molti strumenti per eseguire le attività analitiche necessarie per portare a termine il lavoro.

Alcuni dei principali attori dell'analisi predittiva sono IBM, SAP e Oracle, ma per quelle aziende che non sono pronte per soluzioni "enterprise class" costose e complesse, ci sono alternative come Marketo, Tableau, GoodData e una miriade di altri. La principale differenza tra gli strumenti di classe enterprise e i migliori fornitori più piccoli non è nella sofisticazione o nella funzionalità, ma che le aziende incentrate su SAP e Oracle tendono a favorire l'uniformità del fornitore, mentre gli utenti del database IBM ritengono che vi sia un vantaggio nell'utilizzo degli strumenti analitici IBM .

Ottimizzazione delle conversioni: la pagina di destinazione post-clic

Qualsiasi campagna di marketing online o qualsiasi presenza di e-commerce viene giudicata principalmente in base a un criterio: il numero di conversioni. Grandi campagne, grandi promozioni, anche grandi prodotti sono fantastici solo se generano vendite.

Nel marketing digitale, la conversione è tutto. Per questo motivo, ogni campagna pubblicitaria online necessita di una pagina di destinazione post-clic e la pagina di destinazione post-clic deve essere progettata in modo professionale per generare lead, attraente alla vista e facile da usare.

Tutti gli utenti online hanno sperimentato la frustrazione delle pagine di destinazione post-clic che non forniscono le informazioni di cui hanno bisogno, non si concentrano su un'azione, sono semplicemente poco attraenti e semplicemente non sono ben progettate. Per il marketer online, la cui ancora di salvezza sono le conversioni, la mancanza di una pagina di destinazione post-clic o di una pagina di destinazione post-clic scadente è veleno.

Un esempio di una buona pagina di destinazione post-clic può essere trovato qui. La pagina MarketingProfs è pulita, attraente, facile da leggere e navigare con un semplice modulo a un campo.

Fortunatamente, Instapage è la piattaforma di landing page post-clic più adatta ai designer che consente agli esperti di marketing di creare rapidamente bellissime landing page post-clic ad alta conversione su larga scala. Con funzionalità avanzate come la misurazione del bordo e il blocco dell'asse, un editor CSS, insieme a più di 200 modelli, non troverai da nessuna parte una soluzione per pagina di destinazione post-clic più flessibile, intuitiva e personalizzabile.

Analisi predittiva: qui per restare e sempre più importante

L'analisi predittiva è parte integrante della pubblicità online di oggi. Da semplici analisi, come il cross-selling basato su un acquisto online, ad applicazioni ultra sofisticate, come cercare di anticipare le abitudini di acquisto di vari segmenti di consumatori, l'analisi predittiva sta diventando il fondamento su cui si basano il marketing e la pubblicità online. Man mano che la potenza di elaborazione del computer aumenta e l'archiviazione dei dati diventa sempre più economica, non c'è fine a ciò che l'analisi predittiva sarà in grado di realizzare.

Ai vecchi tempi, solo nei negozi fisici, il marketing consisteva solo nell'assicurarsi che il grande magazzino avesse abbastanza articoli natalizi durante il periodo natalizio e che il giornale locale avesse i tagliandi e la pubblicità promozionale giusti. Oggi, il canale fisico è sfidato dallo shopping online e lo shopping online tramite PC è rivaleggiato dallo smartphone.

Secondo Statista, nel 2021 le vendite di e-commerce al dettaglio ammontavano a circa 5,2 trilioni di dollari USA in tutto il mondo. Si prevede che questa cifra cresca del 56% nei prossimi anni, raggiungendo circa 8,1 trilioni di dollari entro il 2026. Ecco perché il rivenditore di oggi deve dedicare risorse adeguate alla pubblicità e alle vendite online e, per farlo, il commerciante ha bisogno di quanto segue:

1. Un team di marketing con una conoscenza approfondita del processo di acquisto online. Per le imprese più piccole, ciò potrebbe richiedere l'utilizzo di consulenti esterni.
2. Concentrati sull'analisi predittiva che può portare a una maggiore comprensione delle abitudini dei consumatori e all'allocazione efficiente delle risorse, nonché a un targeting pubblicitario di grande impatto.
3. La creatività per sfruttare quelle abitudini agendo sulle conclusioni fornite dalle tecnologie predittive.
4. Gli strumenti software per estrarre i dati da tutte le fonti disponibili e analizzarli e le risorse IT per amministrare tali strumenti e consigliare sulla selezione degli strumenti, se necessario.
5. Una conoscenza approfondita del ruolo fondamentale che le pagine di destinazione post-clic svolgono nell'ottimizzazione delle conversioni e la capacità di scegliere la migliore pagina di destinazione post-clic, fornitore.

Il futuro dell'analisi predittiva

Il marketing è diventato un'impresa digitale e l'analisi predittiva è uno dei suoi strumenti principali. Analizzare le abitudini dei consumatori una volta richiedeva settimane e settimane di analisi dei fogli di calcolo, ma oggi è fatto in tempo reale. L'implicazione è chiara: dove siamo stati e dove stiamo andando si intrecciano come mai prima d'ora.

Man mano che la tecnologia avanza, la capacità di prevedere le abitudini dei consumatori e, del resto, le abitudini di tutti, porrà diverse sfide etiche e legali. Anche ora, i professionisti del marketing devono essere cauti per assicurarsi che i loro sforzi di marketing non oltrepassino il confine tra marketing e violazione della privacy. Ancora una volta entrerà in gioco l'analisi predittiva, ma più probabilmente come soluzione al problema che come problema stesso.

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