Czym jest analiza predykcyjna i jej rola w zwycięskiej strategii marketingowej

Opublikowany: 2022-11-08

Analiza predykcyjna jest często stosowana do zarządzania łańcuchami dostaw i operacjami biznesowymi oraz do analizy zachowań konsumentów. Według Statista.com, analiza predykcyjna utrzyma się na poziomie 5,29 mld USD w 2020 r., a prognozuje się, że do 2028 r. wzrośnie do 41,52 mld USD.

Ale co to jest? Jak może pozytywnie wpłynąć na Twój biznes i strategie marketingowe? Dowiedzmy Się.

Co to jest analiza predykcyjna?

Analiza predykcyjna to forma analizy biznesowej, która wykorzystuje statystyki lub uczenie maszynowe do przewidywania wyniku czegoś. Tym czymś może być wszystko, od intencji konsumenta i wartości życiowej klienta po trendy sprzedaży.

W porównaniu z innymi rodzajami analizy biznesowej, podczas gdy analiza predykcyjna koncentruje się na tym, co może się wydarzyć, analiza opisowa skupia się na tym, co stało się. Analiza nakazowa szuka odpowiedzi w oparciu o dwie pozostałe analizy, aby określić, co powinno się wydarzyć – w zależności od tego, co się wydarzyło i co prawdopodobnie się wydarzy.

Analiza predykcyjna może być wykorzystana do:

  • Prognozuj przyszłe wskaźniki rezygnacji klientów.
  • Dokładnie przewiduj przyszłe prognozy sprzedaży.
  • Umożliwiaj firmom zamawianie optymalnej ilości zapasów w celu zaspokojenia popytu klientów.
  • Oblicz długoterminową wartość klienta (CLV).
  • Przewiduj, jakie produkty klient prawdopodobnie kupi w przyszłości.
  • Zapobiegaj awariom sprzętu logistycznego lub magazynowego.

Jakie są metody analizy predykcyjnej?

Wykorzystując bieżące i/lub historyczne dane za pomocą technik statystycznych, takich jak modelowanie predykcyjne, algorytmy uczenia głębokiego, uczenie maszynowe i eksploracja danych, analiza predykcyjna może prognozować przyszłe prawdopodobne zdarzenia.

Inne rodzaje technik analizy predykcyjnej obejmują:

  • Magazynowanie danych (takie jak bloki danych do analizy SQL) stanowi podstawę projektów eksploracji danych na dużą skalę.
  • Grupowanie danych wykorzystuje uczenie maszynowe do grupowania obiektów w kategorie na podstawie podobieństw, takich jak segmentacja odbiorców na podstawie wcześniejszego zaangażowania.
  • Klasyfikacja to technika przewidywania, która polega na obliczeniu prawdopodobieństwa, że ​​element należy do określonej kategorii.
  • Regresja logistyczna znajduje korelacje między danymi wejściowymi i wyjściowymi.
  • Drzewa decyzyjne to nadzorowane algorytmy uczenia służące do określania kierunków działania i prawdopodobieństw związanych z każdym z nich, w zależności od zbiorów zmiennych.
  • Sieci neuronowego tłumaczenia maszynowego są zwykle używane do celów klasyfikacji danych poprzez węzły wejściowe i wyjściowe.
  • Analiza szeregów czasowych to technika używana do analizowania danych szeregów czasowych, takich jak zmiany w okresach.

Co to jest przykład analizy predykcyjnej?

Dobrym przykładem zastosowania analizy predykcyjnej jest przestrzeń eCommerce – w szczególności rekomendacje produktów. Inteligentne algorytmy tworzą dokładne prognozy dla konsumentów na podstawie tego, co kupili wcześniej i innych powodów kontekstowych.

Jednym z przykładów takich algorytmów w praktyce jest patrzenie na zakupy i przeglądanie historii konsumenta oraz polecanie produktów na podobnych danych użytkownika. Wszelkie produkty, które użytkownik wcześniej zakupił, zostaną pominięte.

Marki dążące do zwiększenia zaangażowania klientów i współczynników konwersji często uzyskują świetne wyniki dzięki wyszukiwarkom rekomendacji. Dobrze wykonana strategia marketingowa z analizą predykcyjną zachęca do sprzedaży dodatkowej i krzyżowej, buduje lojalność wobec marki i zapewnia klientom powrót po więcej.

Rola analizy predykcyjnej w marketingu

Spersonalizowane doświadczenia

Analiza predykcyjna stanowi podstawę zwycięskich strategii marketingowych. Dzieje się tak, ponieważ wykorzystanie danych we właściwy sposób umożliwia spersonalizowane doświadczenia klientów i napędza sprzedaż. W marketingu prognozowanie potrzeb jest szeroko stosowanym narzędziem do analizy predykcyjnej, w którym firmy przewidują potrzeby klientów na podstawie ich nawyków związanych z przeglądaniem sieci.

Na przykład sprzedawcy detaliczni online zajmujący się remontami domów mogą przewidzieć, kiedy klient jest na rynku produktów dekoracyjnych ze względu na zwiększone wyszukiwanie ulepszeń w domu.

Rozwiązywanie problemów

Analiza predykcyjna rozwiązuje problemy klientów, zanim zdadzą sobie sprawę, że mają problemy. Korzystając z danych o zamiarach i zachowaniach klientów, firmy mogą zobaczyć, którzy klienci są bardziej narażeni na ryzyko odejścia, i podjąć odpowiednie działania, nawet jeśli mają szablon umowy w sprawie banknotów zamiennych PandaDoc. Proaktywne rozwiązywanie potencjalnych problemów jest dobrą pozycją biznesową i minimalizuje wpływ na ogólne wrażenia klientów.

Pozyskanie nowego klienta

Użyj segmentacji danych jako analizy predykcyjnej w celu zdefiniowania modeli identyfikacji klientów. Ta praktyka działa poprzez identyfikację potencjalnych klientów na podstawie ich potrzeb, pragnień, zachowań zakupowych i preferencji.

Optymalizuj budżet marketingowy

Analiza predykcyjna umożliwia marketerom efektywniejsze wydawanie budżetów – niezależnie od tego, czy celem jest konwersja potencjalnych klientów, przyciągnięcie nowego segmentu odbiorców, czy utrzymanie dotychczasowych klientów. Ponieważ analiza predykcyjna może pomóc w zrozumieniu działań użytkowników, które wskazują na ich intencje konwersji, możesz tworzyć odpowiednie strony docelowe, ścieżki sprzedaży i kampanie marketingowe, które mogą pozytywnie wpłynąć na wyniki finansowe.

Proces marketingowy analizy predykcyjnej

Jak może wyglądać analiza predykcyjna w Twojej firmie?

  1. Określ, na jakie pytanie chcesz odpowiedzieć – np. jacy potencjalni klienci prawdopodobnie zarejestrują się w mojej usłudze w ciągu najbliższych 30 dni?
  2. Zbierz dane – nasz przykład potrzebuje danych historycznych o potencjalnych klientach (konkretnie, ile czasu zajęła im konwersja w przeszłości), danych demograficznych i kanałów, a także aktualnej listy potencjalnych klientów.
  3. Przeprowadź analizę opisową, aby ustalić fakty, takie jak to, czy średni czas konwersji różni się w poszczególnych kanałach i czy dane demograficzne są skorelowane z tymi ramami czasowymi.
  4. Użyj technik statystycznych, aby przetestować swoje teorie.
  5. Utwórz model predykcyjny po odkryciach testów, aby przewidzieć wyniki.
  6. Wdróż model predykcyjny, aby zebrać praktyczne spostrzeżenia, np. potencjalnych klientów, którzy prawdopodobnie zarejestrują się w ciągu najbliższych 30 dni.
  7. Twórz ukierunkowane strategie marketingowe z myślą o tych perspektywach w nadziei na maksymalne konwersje.
  8. Regularnie aktualizuj model predykcyjny, aby spełniał nowe wymagania.

Pamiętaj, że wpływy zewnętrzne mogą zniekształcić Twoje dane – pomyśl o zmianach sezonowych, wydarzeniach informacyjnych, globalnych kryzysach itp.

Jak zmaksymalizować sukces w marketingu dzięki analizie predykcyjnej

Oto kilka krytycznych wskazówek, jak najlepiej wykorzystać analizę predykcyjną:

  • Zbierz jak najwięcej właściwych danych.
  • Zdecyduj się na najbardziej odpowiednie techniki modelowania i algorytmy dla konkretnego projektu.
  • Posiadaj procesy zmniejszające potencjalne uprzedzenia.

Przewidujemy, że analiza predykcyjna to przyszłość marketingu

Analiza predykcyjna szybko staje się istotnym narzędziem podejmowania decyzji w firmach myślących przyszłościowo. Niezależnie od branży analiza predykcyjna może dostarczyć informacji potrzebnych do prowadzenia marketingu. Udostępniając inteligentne dane do gromadzenia danych naukowych i wykorzystując je do dokładnego przewidywania przyszłych wyników, organizacje wykorzystują analizę predykcyjną do podejmowania niezwykle dochodowych decyzji.