Jak korzystać z analiz predykcyjnych dla lepszego marketingu

Analityka predykcyjna nie jest straszna, nie wprowadza w błąd i nie jest po to, aby zabierać Ci pracę. To potężne narzędzie, które pomoże Ci uzyskać znacznie lepsze wyniki.

Niepewność hamuje biznes. Utrudnia inwestowanie, trudniej się przygotować, trudniej wiedzieć, na czym się skupić.

Jest to oczywiście częścią ludzkiej kondycji. Gdybyśmy znali przyszłość, wszystko byłoby łatwiejsze, prawda? Przynajmniej w interesach.

Chociaż sztuczna inteligencja nie może (jeszcze) przepowiedzieć nam przyszłości, algorytmy są wystarczająco inteligentne, aby przewidywać. Te prognozy mogą nie być idealne, ale usuwają przynajmniej część niepewności z biznesu. Już samo zwiększenie dokładności naszych prognoz o 10% lub 20% może skutkować milionami do dziesiątek milionów dodatkowych przychodów każdego roku.

Dla marketerów analityka predykcyjna może zmienić reguły gry. Może nam podpowiedzieć, w których klientów i potencjalnych klientów inwestować już od pierwszego wyświetlenia reklamy. Może nam pokazać, jak dokładniej znajdować klientów i jak znajdować lepszych klientów.

Krótko mówiąc, może wstrząsnąć Twoim marketingiem. [Oto kilka sposobów:

Analityka predykcyjna pozwala potencjalnym klientom przechodzić przez lejek sprzedaży we własnym tempie

Jednym z naszych głównych zadań jako marketerów jest pielęgnowanie leadów – przenoszenie zupełnie nowych potencjalnych klientów przez różne etapy lejka sprzedaży (czyli „podróży kupującego”), aż staną się klientami.

Robimy to, wysyłając treści w odpowiednim czasie, personalizując niektóre z tych treści, zachęcając ich do zrobienia drobnych kroków w kierunku naszego celu. Są one często nazywane „mikrokonwersjami” – pobrany dokument techniczny. Używany kalkulator online. Zaplanowano demo.

Większość z was jest więcej niż dobrze zaznajomiona z tym procesem. Przecież to twoja praca.

Cóż, analityka predykcyjna może pozwolić ci zlecić część tej pracy na zewnątrz. Analizując dziesiątki tysięcy (a nawet miliony) działań potencjalnych klientów, może oszacować, kiedy każdy potencjalny klient z największym prawdopodobieństwem dokona jednej z tych małych mikrokonwersji.

Innymi słowy, prowadzi ludzi przez lejek sprzedaży skuteczniej niż Ty.

Nie pozwól, aby ta zdolność sprawiła, że ​​martwisz się o utratę pracy – wciąż masz mnóstwo pracy do wykonania. Ale podobnie jak nie warto tracić czasu na ręczne poprawianie literówek na liście mailingowej (np. przejść przez lejek sprzedażowy.

Robienie tego dla zaledwie 100 potencjalnych klientów może zająć cały dzień. Pozwólmy więc zrobić to algorytmom analityki predykcyjnej. Idąc, upewnij się, że członkowie Twojego zespołu dobrze pracują (na przykład), i idź, upewnij się, że dział IT rozumie potrzeby Twojej nowej aplikacji i…. Masz pomysł. A ty idź do reszty swojej pracy.

Przewidywanie popytu

Opierając się na mieszance źródeł danych (sprzedaż w przeszłości, aktualne warunki gospodarcze, relacje w mediach, aktywność w mediach społecznościowych i inne), algorytmy mogą być wysoce wykształconymi przypuszczeniami, które produkty będą poszukiwane i kiedy.

Marketerzy mogą to wykorzystać na dwa sposoby:

• Wzmocnij to, co już działa.

Jeśli system przewiduje duży wzrost liczby niebieskich puszystych kapci (na przykład), marketerzy mogą generować treści i reklamy, aby popchnąć pantofle. Mogą umieścić swój produkt we właściwym miejscu we właściwym czasie, aby zdobyć popyt.

• Reaguj na problemy z zapasami.

Jeśli przewidywany jest popyt na puszyste kapcie, ale zapasy są niewystarczające, aby pokryć zamówienia, marketer ma kilka opcji. Mogliby podnieść cenę tych kapci, uzyskując w ten sposób wyższą marżę na posiadanych zapasach. Lub mogą dać swoim najlepszym klientom możliwość zakupu tych puszystych kapci jako pierwszych.

To tylko dwa sposoby, dzięki którym wiedza o popycie z wyprzedzeniem może pomóc marketerom lepiej wykonywać swoją pracę. Pomyśl o tym trochę jak o prognozie pogody do generowania popytu.

Znajdź podobnych nabywców

Jeśli kiedykolwiek zajmowałeś się reklamą, znasz pojęcie podobnych odbiorców. Są to osoby, które obecnie nie są klientami ani potencjalnymi klientami, ale pasują do wielu cech Twoich najlepszych klientów.

Wybierając odpowiednie cechy swoich najlepszych klientów, możesz poprosić platformę reklamową (taką jak na przykład Facebook), aby znalazła osoby pasujące do Twoich parametrów, a następnie wyświetliła im Twoje reklamy.

Sztuką jest dobranie odpowiednich parametrów. Podstawowe dane demograficzne mogą nie wystarczyć do zdefiniowania odbiorców, którzy oszaleją na punkcie Twoich reklam.

W tym miejscu pojawia się analiza predykcyjna. Dzięki możliwości analizowania setek, a nawet tysięcy atrybutów Twoich najlepszych klientów, system analizy predykcyjnej może stworzyć profil bardziej szczegółowy niż cokolwiek, co ty, człowiek, miałbyś czas zdefiniować.

I tak algorytm może wybrać, do której podobnej publiczności reklamować się. Może również zostać powierzone zadanie tworzenia reklam, które będziesz wyświetlać tej grupie wybranej przez sztuczną inteligencję. Może nawet spersonalizować te reklamy dla Ciebie.

Pamiętaj – gdy algorytm analizy predykcyjnej wie, jak wybrać odbiorców, stworzyć reklamy i spersonalizować je, może wykonać tę pracę z szybkością komputera. Z taką samą szybkością przetwarza wszelkie inne dane. To o wiele szybciej niż kliknięcie… wpisz… kliknij… podwójne kliknięcie, w jakim my, ludzie, pracujemy.

Chcesz dowodu, jak dobrze to działa? Jeden dealer Harley Davidson zwiększył liczbę potencjalnych klientów o 2930% w ciągu trzech miesięcy dzięki analizom predykcyjnym. Połowa tych potencjalnych klientów pochodziła od podobnych odbiorców, do których dealer nigdy wcześniej nie rozważał nawiązania kontaktu. Ale sztuczna inteligencja wiedziała, gdzie ich znaleźć.

Oferując najładniejszą cenę

Niektórym z nas ta taktyka nie bardzo się spodoba. Ma w sobie coś podstępnego, a nawet trochę marnego. Ale niestety – działa.

Ponieważ algorytmy wiedzą tak dużo o nas i o tym, jak reagujemy na reklamy, oferty i produkty, których szukamy, wiedzą, że reagujemy na różne przedziały cenowe. Dzięki temu mogą oferować różne ceny różnym klientom.

Jeśli wydaje ci się to niesprawiedliwe, rozumiem. Niektórym z nas też jest trochę zimno w tym podejściu. Ale marketerzy robią to od co najmniej dekady; po prostu robili to na bardziej uproszczonym poziomie. Firmy katalogowe drukowały różne ceny dla osób o różnych kodach pocztowych. Niedawno linie lotnicze i witryny podróżnicze udoskonaliły tę technikę.

Oto jak to działa: jeśli mieszkasz w regionie o bardzo wysokich dochodach, cena konkretnego wieńca bożonarodzeniowego może wynosić 175 USD. Jeśli mieszkasz w kodzie pocztowym o niższych dochodach, wieniec kosztowałby 125 USD.

Oczywiście wpływa to na marże, które firma generuje. Ale jeśli nadal radzą sobie wystarczająco dobrze nawet po niższej cenie, to wygrana. Zyskują również na sprzedaży. Gdy zostaniesz klientem, będą mogli kierować do Ciebie reklamy dokładniej i skuteczniej.

W przypadku wielu firm, nawet jeśli trochę stracą na pierwszym zamówieniu, mają wystarczająco wyrafinowany system marketingowy, aby później odrobić stratę przy ponownym zakupie.

Twórz znacznie bardziej wyrafinowane persony klientów

Ta taktyka jest podobna do segmentacji, z wyjątkiem tego, że bardziej przypomina segmentację 10.0. Będziesz segmentować swoich klientów i potencjalnych klientów na podstawie każdego posiadanego punktu danych – cóż, nie będziesz tego robić, zrobi to algorytm analizy predykcyjnej.

Kiedy marketerzy tworzą persony, zwykle musimy trzymać się 3-5 kluczowych person. Stworzenie persony dla każdej małej instancji to po prostu zbyt dużo pracy i czasu. Oczywiście robimy, co w naszej mocy, ale w pewnym momencie musisz iść do domu spać i zająć się innymi obowiązkami swojej pracy.

Więc wybierasz osoby, które stanowią największą część przychodów, tworzysz treści i podróż kupującego, która najlepiej odpowiada ich potrzebom, jak tylko możesz, i nazywasz to wystarczająco dobrym.

I to jest cholernie dobre. To o wiele lepsze niż traktowanie wszystkich tak samo, to na pewno. I ten poziom segmentacji i person działa – uzyskasz 50-300% więcej wyników, po prostu inaczej traktując te grupy.

Ale w porównaniu z tym, co może zrobić program do analizy predykcyjnej oparty na sztucznej inteligencji, jest to dziecinnie proste. Sztuczna inteligencja może przetworzyć każdy element danych – terabajty i petabajty – aby znaleźć „klastry” różnych typów osób. Dostrzeże podobieństwa między klientami i potencjalnymi klientami, których ludzie nie widzieliby, gdyby nie mieli o wiele więcej czasu i skupienia niż my.

Sztuczna inteligencja może następnie zaspokoić potrzeby tych klastrów za pomocą treści, które najbardziej im się spodobają, za pośrednictwem preferowanych przez nie kanałów, w czasie, gdy jest najbardziej prawdopodobne, że zareagują.

Wynik? Dramatycznie większa liczba leadów, lepszych leadów i leadów, które szybciej przechodzą przez lejek sprzedażowy.

Wniosek

Ledwie dotknęliśmy tego, co analityka predykcyjna może zrobić dla marketerów. Ten post można łatwo rozszerzyć na książkę.

Ale omówiliśmy wystarczająco dużo, aby pokazać, co jest możliwe. I miejmy nadzieję, że wystarczy, aby pokazać, że analityka predykcyjna nie ma na celu kradzieży twojej pracy.

Pomyśl o sztucznej inteligencji i analityce predykcyjnej jako o komputerach 2.0. Są potężnym narzędziem do zarządzania górą danych gromadzonych przez Twoją firmę co godzinę.

Analityka predykcyjna i sztuczna inteligencja to po prostu lepsze narzędzia niż arkusze kalkulacyjne, a nawet dobre systemy CRM i systemy zarządzania treścią. Pomyśl o tych starych systemach jak łopata, a może nawet łopata. Sztuczna inteligencja i analizy predykcyjne bardziej przypominają koparki i sprzęt górniczy.

Marketerzy mogą teraz bawić się dużymi zabawkami.