Jak wykorzystać analizę predykcyjną w swojej strategii marketingowej

Według Webopedia „Analiza predykcyjna to praktyka polegająca na wydobywaniu informacji z istniejących zestawów danych w celu określenia wzorców oraz przewidywania wyników i trendów”. Brzmi skomplikowanie — bo takie jest. Za każdym razem, gdy używasz przeszłości, aby dostrzec, co wydarzy się w przyszłości; podejmujesz ryzyko.

Jednak bez jakiejś formy analizy predykcyjnej znacznie trudniej jest osiągnąć cel, jakikolwiek by on nie był. Na przykład w baseballu metoda statystyczna znana jako Sabermetrics jest często używana jako narzędzie analizy predykcyjnej.

Analizując zaawansowane, nietradycyjne statystyki lub wskaźniki, menedżerowie baseballu podejmują decyzje dotyczące składu (np. jakiego miotacza rezerwowego użyć w jakiej sytuacji), a biuro obsługi podejmuje decyzje personalne (których młodych graczy wybrać), a wszystko to w oparciu o to, co ich modele analityczne przewidzieć, ma największe prawdopodobieństwo.

W innym przykładzie Netflix korzysta z analiz predykcyjnych, aby określić, które proponowane programy wyprodukują w ramach swojej listy „oryginalnych programów Netflix”. Decyzja o produkcji popularnego serialu „House of Cards” zapadła po analizie gwiazdy, reżysera i brytyjskiej wersji serialu.

Dlaczego analityka predykcyjna?

Kiedy działy marketingu wykorzystują analitykę predykcyjną, lepiej identyfikują potencjalnych klientów. Gdy klienci zostaną zidentyfikowani i pomyślnie zamknięci, można im sprzedawać róg obfitości innych produktów w oparciu o ich wzorce zakupowe.

Ponownie, w połączeniu z dużymi danymi, analizy predykcyjne mogą wskazywać, które produkty sprzedawać krzyżowo, którym konsumentom. Na przykład, jeśli mężczyzna kupuje garnitur od Armaniego za 4000 dolarów, byłby lepszym celem dla BMW niż dla Hondy Civic. Nawet cross-selling i up-selling wewnątrz produktu są pochodnymi udanych działań w zakresie analizy predykcyjnej. Odnoszący duże sukcesy klub Dollar Shave Club łączy atrakcyjną nazwę z dążeniem do sprzedaży dodatkowej, umieszczając produkty premium obok produktów „dolarowych” na swojej stronie internetowej.

Są to proste przykłady analityki predykcyjnej lub inteligencji predykcyjnej, które wchodzą w grę w życiu codziennym. Jednak wraz z pojawieniem się dużych zbiorów danych analityka predykcyjna przybrała znacznie bardziej wyrafinowany obrót. Zaawansowane algorytmy komputerowe (zestaw instrukcji komputerowych do wykonania określonego zadania) sprawiły, że nauka przewidywania na podstawie danych jest dokładniejsza i ma większy zasięg niż kiedykolwiek wcześniej, a trend ten nie wykazuje oznak spowolnienia. Marketerzy, którzy znajdą się za zakrętem, będą mieli bardzo trudne zadanie nadrobienia zaległości.

Analityka predykcyjna w obszarze marketingu

Jak to wszystko ma się do marketingu i jak marketerzy powinni wykorzystywać analitykę predykcyjną? Przede wszystkim każdy proces lub narzędzie, które pomaga marketerom rozpoznać nawyki zakupowe konsumentów, może być dobrodziejstwem dla ich biznesu, ponieważ jeśli potrafisz „odszyfrować” dawne nawyki zakupowe, możesz przewidzieć przyszłe nawyki zakupowe i podejmować decyzje na ich podstawie. projekcje. Analityka predykcyjna pomaga upewnić się, że te prognozy są dokładne.

Na przykład, gdy widz kupuje bilet, transakcja jest rejestrowana przez system komputerowy sprzedawcy biletów i wprowadzana do jego bazy danych. Algorytm analizy predykcyjnej może następnie poinstruować komputer, aby wysyłał wiadomość e-mail do klienta, gdy ma się rozpocząć nowa gra. Idąc o krok dalej, algorytm może zdefiniować konkretny gatunek (na przykład musical, kryminał, komedia), za pomocą którego będzie kierowany do kupującego bilet.

Dla działu marketingu informacje o zakupie mogą być wydobywane i stanowić podstawę do promocji biletów, kampanii reklamowych, upominków w dniu meczu itp.

Przyjrzyjmy się niektórym rzeczom, które marketer może zrobić, gdy wydobędzie wszystkie dostępne dane i zastosuje analizę predykcyjną:

1. Analizuj i prognozuj sezonowe zachowania klientów . Jest to szczególnie prawdziwe w przypadku sprzedaży online, ponieważ witryny e-commerce odnoszące największe sukcesy to te, które podkreślają produkty, których konsumenci będą chcieli w danym momencie.
2. Po drugie, kieruj najbardziej dochodowe produkty do klientów, którzy są najbardziej skłonni do ich zakupu . Nie ma sensu generować wiadomości e-mail ani wyskakujących reklam Mercedes-Benz do 13-latka. I odwrotnie, kierowanie produktów wysokiej klasy do zamożnych klientów ma kluczowe znaczenie dla skutecznego marketingu.
3. Następnie przeprowadź scenariusze „co by było, gdyby” dotyczące nawyków zakupowych klientów (na przykład, jeśli zapasy produktu A się wyczerpią, kto prawdopodobnie kupi produkt B?). Na pierwszy rzut oka może się to wydawać problemem związanym z łańcuchem dostaw, ale faktem jest, że sprzedaż będzie większa, jeśli marketing będzie w stanie określić listę priorytetów artykułów, które należy mieć w magazynie, na podstawie wskazań algorytmów predykcyjnych.
4. Następnie opracuj skuteczniejsze strategie marketingowe i reklamowe . Nie tylko poprzez kierowanie reklam do odpowiednich odbiorców, ale także kierowanie do nich komunikatów, obrazów i motywów, które przyciągną ich do Twojego produktu lub usługi.
5. Po piąte, ucz się i stosuj najlepsze strategie pozyskiwania stałych klientów . Inteligencja predykcyjna może informować marketing, którzy konsumenci najprawdopodobniej będą stałymi klientami. Budżety są coraz bardziej napięte. Marketing musi alokować swoje zasoby, aby skupić się na celach, które zapewniają najwyższy zwrot z inwestycji, a nic nie zapewnia zwrotu z inwestycji tak, jak stali klienci. Jak powiedział guru biznesu Edwards Deming „Rezultatem długotrwałych relacji jest coraz lepsza jakość i coraz niższe koszty”.
6. Na koniec ustal priorytety dla klientów . Jako dodatek do powyższego, marketerzy muszą ustalać priorytety dla klientów na podstawie wielu czynników, z których nie najmniej ważnym jest prawdopodobieństwo, że staną się stałymi klientami. Inne czynniki obejmują między innymi to, którzy klienci kupują produkty o najwyższej marży, przyciągnięcie których klientów kosztuje najmniej i którzy klienci są najbardziej skłonni do zainicjowania zwrotów.

Narzędzia umożliwiające analizę predykcyjną

Na szczęście dla biznesu nie ma potrzeby zatrudniania kadry programistów komputerowych do opracowywania algorytmów analizy predykcyjnej. Istnieje wiele narzędzi do wykonywania zadań analitycznych wymaganych do wykonania zadania.

Niektóre z głównych graczy w dziedzinie analityki predykcyjnej to IBM, SAP i Oracle, ale dla tych firm, które nie są gotowe na drogie i złożone rozwiązania „klasy korporacyjnej”, istnieją alternatywy, takie jak Marketo, Tableau, GoodData i wiele innych. Główna różnica między narzędziami klasy korporacyjnej a najlepszymi mniejszymi dostawcami nie polega na wyrafinowaniu ani funkcjonalności, ale na tym, że firmy skoncentrowane na SAP i Oracle preferują jednolitość dostawców, podczas gdy użytkownicy baz danych IBM uważają, że korzystanie z narzędzi analitycznych IBM jest korzystne .

Optymalizacja konwersji – landing page po kliknięciu

Każda kampania marketingowa online lub obecność e-commerce jest oceniana przede wszystkim na podstawie jednego kryterium: liczby konwersji. Świetne kampanie, świetne promocje, nawet świetne produkty są świetne tylko wtedy, gdy generują sprzedaż.

W marketingu cyfrowym konwersja jest wszystkim. Z tego powodu każda internetowa kampania reklamowa potrzebuje strony docelowej po kliknięciu, a strona docelowa po kliknięciu musi być profesjonalnie zaprojektowana, aby generować leady, atrakcyjna dla oka i przyjazna dla użytkownika.

Wszyscy użytkownicy online doświadczyli frustracji, gdy strony docelowe po kliknięciu nie dostarczały potrzebnych im informacji, nie skupiały się na jednym działaniu, były po prostu nieatrakcyjne i po prostu źle zaprojektowane. Dla marketera internetowego, którego kołem ratunkowym są konwersje, brak strony docelowej po kliknięciu lub słaba strona docelowa po kliknięciu to trucizna.

Przykład dobrej strony docelowej po kliknięciu można znaleźć tutaj. Strona MarketingProfs jest przejrzysta, atrakcyjna, czytelna i łatwa w nawigacji dzięki prostemu, jednopolowemu formularzowi.

Na szczęście Instapage to najbardziej przyjazna dla projektantów platforma stron docelowych po kliknięciu, która umożliwia marketerom szybkie tworzenie pięknych stron docelowych po kliknięciu o wysokiej konwersji na dużą skalę. Dzięki zaawansowanym funkcjom, takim jak pomiar krawędzi i blokada osi, edytor CSS w połączeniu z ponad 200 szablonami, nigdzie nie znajdziesz bardziej elastycznego, przyjaznego dla użytkownika i konfigurowalnego rozwiązania strony docelowej po kliknięciu.

Analityka predykcyjna: tutaj na stałe i coraz ważniejsza

Analiza predykcyjna jest nieodłączną częścią dzisiejszej reklamy internetowej. Od prostych analiz, takich jak sprzedaż krzyżowa oparta na zakupach online, po bardzo zaawansowane aplikacje, takie jak próby przewidywania nawyków zakupowych różnych segmentów konsumentów, analityka predykcyjna staje się podstawą, na której opiera się marketing i reklama online. Ponieważ moc obliczeniowa komputerów rośnie, a przechowywanie danych staje się coraz tańsze, nie widać końca tego, co będzie w stanie osiągnąć analityka predykcyjna.

W dawnych, tradycyjnych czasach marketing polegał tylko na upewnieniu się, że dom towarowy ma wystarczającą ilość artykułów bożonarodzeniowych w okresie świątecznym, a lokalna gazeta ma odpowiednie kupony i reklamy promocyjne. Obecnie tradycyjne kanały sprzedaży są kwestionowane przez zakupy online, a zakupy online przez komputer są rywalizowane przez smartfony.

Według Statista, w 2021 roku sprzedaż detaliczna e-commerce wyniosła około 5,2 biliona dolarów na całym świecie. Przewiduje się, że liczba ta wzrośnie o 56 procent w ciągu najbliższych lat, osiągając około 8,1 biliona dolarów do 2026 roku. Dlatego dzisiejszy detalista musi przeznaczyć odpowiednie zasoby na reklamę i sprzedaż online, a aby to zrobić, potrzebuje:

1. Zespół marketingowy z dogłębną znajomością procesu zakupów online. W przypadku mniejszych firm może to wymagać skorzystania z zewnętrznych konsultantów.
2. Skoncentruj się na analizie predykcyjnej, która może prowadzić do lepszego zrozumienia nawyków konsumentów i efektywnej alokacji zasobów, a także skutecznego targetowania reklam.
3. Kreatywność, aby wykorzystać te nawyki, działając na podstawie wniosków dostarczonych przez technologie predykcyjne.
4. Narzędzia programowe do wydobywania danych ze wszystkich dostępnych źródeł i ich analizy oraz zasoby informatyczne do administrowania tymi narzędziami i doradzania w zakresie wyboru narzędzi w razie potrzeby.
5. Dogłębne zrozumienie kluczowej roli, jaką strony docelowe po kliknięciu odgrywają w optymalizacji konwersji, oraz umiejętność wyboru najlepszego dostawcy strony docelowej po kliknięciu.

Przyszłość analityki predykcyjnej

Marketing stał się przedsiębiorstwem cyfrowym, a analityka predykcyjna jest jednym z jego głównych narzędzi. Kiedyś analizowanie nawyków konsumenckich zajmowało całe tygodnie analiz arkuszy kalkulacyjnych, ale dziś odbywa się to w czasie rzeczywistym. Implikacja jest jasna: miejsca, w których byliśmy i dokąd zmierzamy, przeplatają się jak nigdy dotąd.

Wraz z postępem technologii zdolność przewidywania nawyków konsumentów, a co za tym idzie, nawyków wszystkich ludzi, będzie stwarzać szereg wyzwań natury etycznej i prawnej. Nawet teraz marketerzy muszą być ostrożni, aby upewnić się, że ich działania marketingowe nie przekraczają granicy między marketingiem a naruszeniem prywatności. Po raz kolejny do gry wejdą analizy predykcyjne, ale raczej jako rozwiązanie problemu niż sam problem.

Zarejestruj się już dziś, aby skorzystać z wersji demonstracyjnej Instapage Enterprise.