예측 분석이란 무엇이며 성공적인 마케팅 전략에서 그 역할

예측 분석은 종종 공급망 및 비즈니스 운영을 관리하고 소비자 행동을 분석하는 데 적용됩니다. Statista.com에 따르면 예측 분석은 2020년에 52억 9000만 달러의 가치를 유지하고 2028년까지 415억 2000만 달러로 성장할 것으로 예상됩니다.

그러나 그것은 무엇입니까? 비즈니스 및 마케팅 전략에 어떻게 긍정적인 영향을 미칠 수 있습니까? 알아 보자.

예측 분석이란 무엇입니까?

예측 분석은 통계 또는 기계 학습을 사용하여 무언가의 결과를 예측하는 비즈니스 분석의 한 형태입니다. 소비자 의도와 고객 평생 가치에서 판매 동향에 이르기까지 무엇이든 될 수 있습니다.

다른 유형의 비즈니스 분석과 비교하여 예측 분석은 발생할 가능성 이 있는 것에 초점을 맞추는 반면 기술 분석은 일어난. 처방적 분석은 발생한 일과 일어날 가능성이 있는 일에 따라 발생 해야 할 일을 결정하기 위해 다른 두 가지 분석을 기반으로 답을 찾습니다.

예측 분석을 사용하여 다음을 수행할 수 있습니다.

• 미래의 고객 이탈률을 예측합니다.
• 미래의 판매 예측을 정확하게 예측합니다.
• 기업이 고객 수요를 충족하기 위해 최적의 재고 수량을 주문할 수 있습니다.
• 고객의 평생 가치(CLV)를 계산합니다.
• 고객이 미래에 구매할 가능성이 있는 제품을 예측합니다.
• 물류 또는 창고 장비의 오작동을 방지합니다.

예측 분석 방법이란 무엇입니까?

예측 모델링, 딥 러닝 알고리즘, 머신 러닝 및 데이터 마이닝과 같은 통계 기술을 사용하여 현재 및/또는 과거 데이터를 활용하여 예측 분석을 통해 미래에 발생할 수 있는 이벤트를 예측할 수 있습니다.

다른 유형의 예측 분석 기술은 다음과 같습니다.

• 데이터 웨어하우징 (예: SQL 분석 데이터브릭)은 대규모 데이터 마이닝 프로젝트의 기초를 형성합니다.

• 데이터 클러스터링 은 머신 러닝을 사용하여 과거 참여를 기반으로 한 대상 세분화와 같이 유사성을 기반으로 개체를 범주로 그룹화합니다.

• 분류 는 항목이 특정 범주에 속할 확률을 계산하는 것과 관련된 예측 기술입니다.

• 로지스틱 회귀 는 입력과 출력 간의 상관 관계를 찾습니다.

• 결정 트리는 일련의 변수에 따라 각각의 행동 과정과 확률을 결정하는 데 사용되는 지도 학습 알고리즘입니다.

• 신경 기계 번역 네트워크 일반적으로 입력 및 출력 노드를 통한 데이터 분류 목적으로 사용됩니다.

• 시계열 분석 은 기간에 따른 변화와 같은 시계열 데이터를 분석하는 데 사용되는 기술입니다.

예측 분석 예란 무엇입니까?

예측 분석의 좋은 사용 사례는 전자 상거래 분야, 특히 제품 권장 사항입니다. 스마트 알고리즘은 소비자가 이전에 구매한 것과 기타 상황에 따른 이유를 기반으로 소비자를 위한 정확한 예측을 생성합니다.

실제로 이러한 알고리즘의 한 가지 예는 구매를 살펴보고 소비자의 이력을 검토하고 유사한 사용자 데이터에서 제품을 추천하는 것입니다. 사용자가 이전에 구매한 모든 제품은 무시됩니다.

고객 참여 및 전환율을 개선하려는 브랜드는 종종 추천 엔진에서 좋은 결과를 얻습니다. 올바르게 수행되면 이 예측 분석 마케팅 전략은 상향 판매 및 교차 판매를 장려하고 브랜드 충성도를 확립하며 고객이 더 많은 것을 위해 돌아올 수 있도록 합니다.

마케팅에서 예측 분석의 역할

개인화된 경험

예측 분석은 성공적인 마케팅 전략의 근간을 형성합니다. 올바른 방식으로 데이터를 사용하면 개인화된 고객 경험을 가능하게 하고 판매를 촉진하기 때문입니다. 마케팅에서 니즈 예측은 기업이 웹 브라우징 습관을 기반으로 고객의 니즈를 예측하는 널리 사용되는 예측 분석 도구입니다.

예를 들어, 온라인 주택 개조 소매업체는 주택 개조에 대한 검색 증가로 인해 고객이 장식 제품 시장에 있는 시기를 예측할 수 있습니다.

문제 해결

예측 분석은 고객이 문제를 인지하기 전에 문제를 해결합니다. 고객 의도 및 행동 데이터를 사용하여 기업은 PandaDoc 전환 가능 어음 계약 템플릿이 있는 경우에도 이탈 위험이 더 높은 고객을 확인하고 그에 따라 조치를 취할 수 있습니다. 잠재적인 문제를 사전에 해결하는 것은 전체 고객 경험에 미치는 영향을 최소화하고 수행할 수 있는 좋은 비즈니스 위치입니다.

신규 고객 확보

데이터 세분화를 예측 분석으로 사용하여 고객 식별 모델을 정의합니다. 이 방법은 기존 고객의 필요, 욕구, 구매 행동 및 선호도를 기반으로 잠재 고객을 식별하는 방식으로 작동합니다.

마케팅 예산 최적화

예측 분석을 통해 마케팅 담당자는 목표가 잠재 고객을 전환하거나, 새로운 잠재 고객 세그먼트를 유치하거나, ​​기존 고객을 유지하는지 여부에 관계없이 예산을 보다 효과적으로 지출할 수 있습니다. 예측 분석은 전환 의도를 나타내는 사용자의 행동을 이해하는 데 도움이 되므로 수익에 긍정적인 영향을 줄 수 있는 관련 방문 페이지, 판매 유입경로 및 마케팅 캠페인을 만들 수 있습니다.

예측 분석 마케팅 프로세스

예측 분석이 귀하의 비즈니스에서 어떻게 나타날 수 있습니까?

1. 대답하고 싶은 질문을 정의하십시오. 예를 들어 다음 30일 이내에 내 서비스에 가입할 가능성이 있는 잠재 고객은 무엇입니까?
2. 데이터 수집 – 이 예에는 과거 잠재 고객 데이터(특히 과거 잠재 고객이 전환하는 데 걸린 시간), 인구 통계 및 채널 데이터, 현재 잠재 고객 목록이 필요합니다.
3. 평균 전환 시간이 채널마다 다른지, 인구 통계가 이러한 시간 프레임과 관련이 있는지 여부와 같은 사실을 확인하기 위해 기술 분석 을 수행합니다.
4. 통계 기법을 사용 하여 이론을 테스트하십시오.
5. 테스트가 발견한 후 예측 모델 을 만들어 결과를 예측합니다.
6. 예측 모델을 배포하여 실행 가능한 통찰력(예: 향후 30일 이내에 가입할 가능성이 높은 잠재 고객)을 수집합니다.
7. 전환율을 최대화하기 위해 이러한 잠재 고객을 염두에 두고 타겟 마케팅 전략을 만드 십시오.
8. 새로운 요구 사항을 충족 하도록 예측 모델을 정기적으로 업데이트합니다 .

외부 영향으로 인해 데이터가 왜곡될 수 있음을 기억하십시오. 계절적 변화, 뉴스 이벤트, 글로벌 위기 등에 대해 생각해 보십시오.

예측 분석으로 마케팅 성공을 극대화하는 방법

예측 분석을 최대한 활용하기 위한 몇 가지 중요한 팁은 다음과 같습니다.

• 가능한 한 많은 올바른 데이터를 수집하십시오.
• 특정 프로젝트에 가장 관련성이 높은 모델링 기술 및 알고리즘을 결정합니다.
• 잠재적 편향을 줄이는 프로세스가 있습니다.

예측 분석이 마케팅의 미래라고 예측합니다.

예측 분석은 미래 지향적인 비즈니스를 위한 중요한 의사 결정 도구로 빠르게 자리잡고 있습니다. 산업에 관계없이 예측 분석은 마케팅을 추진하는 데 필요한 통찰력을 제공할 수 있습니다. 과학 수집을 위한 지능형 데이터를 활성화하고 이를 활용하여 미래 결과를 정확하게 예측함으로써 조직은 예측 분석을 사용하여 매우 수익성 있는 결정을 내립니다.