予測分析とは何か、そして成功するマーケティング戦略におけるその役割

公開: 2022-11-08

予測分析は、多くの場合、サプライチェーンと事業運営を管理し、消費者の行動を分析するために適用されます。 Statista.com によると、予測分析は 2020 年に 52 億 9000 万ドルの価値を維持し、2028 年までに 415 億 2000 万ドルに成長すると予測されています。

しかし、それは何ですか？それはあなたのビジネスとマーケティング戦略にどのようにプラスの影響を与えることができますか? 確認してみましょう。

予測分析とは

予測分析は、統計または機械学習を使用して何かの結果を予測するビジネス分析の一種です。それは、消費者の意図や顧客の生涯価値から販売動向まで、何でもかまいません。

他のタイプのビジネス分析と比較して、予測分析は何が起こる可能性があるかに焦点を当てますが、記述的分析は何が起こったかを調べます。起こりました。処方的分析は、他の 2 つの分析に基づいて答えを探し、何が起こるべきかを判断します。

予測分析は、次の目的で使用できます。

将来の顧客離れ率を予測します。
将来の売上予測を正確に予測します。
企業が顧客の需要を満たすために最適な量の在庫を注文できるようにします。
顧客の生涯価値 (CLV) を計算します。
顧客が将来購入する可能性が高い製品を予測します。
物流や倉庫設備の誤動作を防ぎます。

予測分析の方法とは?

予測モデリング、ディープラーニングアルゴリズム、機械学習、データマイニングなどの統計手法を使用して現在および/または過去のデータを活用することで、予測分析により、将来発生する可能性のあるイベントを予測できます。

他のタイプの予測分析手法には、次のものがあります。

データウェアハウス(SQL 分析データブリックなど) は、大規模なデータマイニングプロジェクトの基盤を形成します。

データクラスタリングでは、機械学習を使用して、過去のエンゲージメントに基づくオーディエンスセグメンテーションなど、類似性に基づいてオブジェクトをカテゴリにグループ化します。

分類は、アイテムが特定のカテゴリに属する確率を計算する予測手法です。

ロジスティック回帰は、入力と出力の間の相関関係を見つけます。

デシジョンツリーは、一連の変数に応じて、一連の行動とそれぞれに関連する確率を決定するために使用される教師あり学習アルゴリズムです。

ニューラル機械翻訳ネットワーク 通常、入力ノードと出力ノードを介してデータ分類の目的で使用されます。

時系列分析とは、経時変化などの時系列データを分析する手法です。

予測分析の例とは?

予測分析の適切な使用例は、e コマーススペース、特に製品のレコメンデーションです。スマートなアルゴリズムは、消費者が以前に購入したものやその他の文脈上の理由に基づいて、正確な予測を作成します。

実際のこれらのアルゴリズムの 1 つの例には、購入を調べて消費者の履歴を確認し、同様のユーザーデータに基づいて製品を推奨することが含まれます。ユーザーが以前に購入した製品はすべて無視されます。

顧客エンゲージメントとコンバージョン率の向上を目指すブランドは、多くの場合、レコメンデーションエンジンから大きな成果を上げています。この予測分析マーケティング戦略を適切に実行すると、アップセルとクロスセルが促進され、ブランドロイヤルティが確立され、顧客がより多くの商品を購入できるようになります。

マーケティングにおける予測分析の役割

パーソナライズされた体験

予測分析は、成功するマーケティング戦略のバックボーンを形成します。これは、データを適切な方法で使用することで、パーソナライズされたカスタマーエクスペリエンスが可能になり、売上が促進されるためです。マーケティングでは、ニーズ予測は広く使用されている予測分析ツールであり、企業は Web 閲覧の習慣に基づいて顧客のニーズを予測します。

たとえば、オンラインの住宅リフォーム小売業者は、住宅リフォームの検索が増えているため、顧客が装飾品の市場に参入する時期を予測できます。

問題を解決する

予測分析は、顧客が問題に気付く前に顧客の問題を解決します。企業は、顧客の意図と行動のデータを使用して、PandaDoc 転換社債の契約テンプレートを使用している場合でも、どの顧客が解約のリスクが高いかを確認し、それに応じて行動することができます。潜在的な問題に積極的に対処することは、ビジネス上の適切な立場にあり、全体的なカスタマーエクスペリエンスへの影響を最小限に抑えます。

新規顧客獲得

データセグメンテーションを予測分析として使用して、顧客識別モデルを定義します。このプラクティスは、既存の顧客のニーズ、欲求、購入行動、および好みに基づいて潜在的な顧客を特定することによって機能します。

マーケティング予算の最適化

予測分析により、マーケティング担当者は、潜在的な顧客のコンバージョン、新しいオーディエンスセグメントの獲得、または既存の顧客の維持のいずれであっても、予算をより効果的に使用できます。予測分析は、コンバージョンの意図を示すユーザーの行動を理解するのに役立つため、関連するランディングページ、セールスファネル、マーケティングキャンペーンを作成して、収益にプラスの影響を与えることができます。

予測分析マーケティングプロセス

予測分析はあなたのビジネスにどのように役立つでしょうか?

回答したい質問を定義します。たとえば、次の 30 日以内に私のサービスにサインアップする可能性が高いのはどの見込み客ですか?
データを収集する –この例では、過去のプロスペクトデータ (具体的には、過去のプロスペクトがコンバージョンに至るまでにかかった時間)、人口統計およびチャネルデータ、さらに現在のプロスペクトのリストが必要です。
記述的分析を実施して、平均コンバージョン時間がチャネル間で異なるかどうか、人口統計がこれらの時間枠と相関するかどうかなどの事実を判断します。
統計的手法を使用して理論を検証します。
テストの発見後に予測モデルを作成して、結果を予測します。
予測モデルを展開して、次の 30 日以内にサインアップする可能性が高い見込み客など、実用的な洞察を収集します。
最大のコンバージョンを期待して、これらの見込み客を念頭に置いて、ターゲットを絞ったマーケティング戦略を作成します。
新しい要件を満たすために、予測モデルを定期的に更新します。

外部の影響によってデータがゆがめられる可能性があることに注意してください。季節の変化、ニュースイベント、世界的な危機などについて考えてみてください。

予測分析でマーケティングの成功を最大化する方法

予測分析を最大限に活用するための重要なヒントには、次のようなものがあります。

適切なデータをできるだけ多く収集します。
特定のプロジェクトに最も関連性の高いモデリング手法とアルゴリズムを決定します。
潜在的なバイアスを減らすためのプロセスを用意します。

予測分析はマーケティングの未来であると予測しています

予測分析は、先進的なビジネスにとって重要な意思決定ツールになりつつあります。業界に関係なく、予測分析により、マーケティングを推進するために必要な洞察を得ることができます。科学収集のためのインテリジェントなデータを有効にし、それを利用して将来の結果を正確に予測することにより、組織は予測分析を使用して非常に有益な決定を下します。