Como usar a análise preditiva para melhorar o marketing

A análise preditiva não é assustadora, não é confusa e não está aqui para tirar o seu trabalho. É uma ferramenta poderosa para ajudá-lo a obter resultados dramaticamente melhores.

A incerteza atrapalha os negócios. Isso torna mais difícil investir, mais difícil de se preparar, mais difícil de saber em que focar.

Isso, claro, faz parte da condição humana. Se soubéssemos o futuro, as coisas seriam mais fáceis, certo? Pelo menos para negócios.

Embora a IA não possa nos dizer o futuro (ainda), os algoritmos são inteligentes o suficiente para fazer previsões. Essas previsões podem não ser perfeitas, mas eliminam pelo menos parte da incerteza dos negócios. Ser apenas 10% ou 20% mais preciso com nossas previsões pode resultar em milhões a dezenas de milhões de receita extra a cada ano.

Para os profissionais de marketing, a análise preditiva pode mudar o jogo. Ele pode nos dar pistas sobre em quais clientes e clientes potenciais investir desde a primeira impressão do anúncio. Ele pode nos mostrar como encontrar clientes com mais precisão e como encontrar clientes melhores.

Resumindo, pode abalar seu marketing. [Aqui estão algumas maneiras de como:

A análise preditiva permite que seus clientes em potencial se movam pelo funil de vendas no ritmo deles

Como profissionais de marketing, um de nossos principais trabalhos é o cultivo de leads – conduzindo novos clientes em potencial pelos vários estágios do funil de vendas (também conhecido como “jornada do comprador”) até que se tornem clientes.

Fazemos isso enviando conteúdo oportuno, personalizando parte desse conteúdo, induzindo-os a dar pequenos passos em direção ao nosso objetivo. Geralmente, elas são conhecidas como “microconversões” – um white paper baixado. Uma calculadora online usada. Uma demonstração agendada.

A maioria de vocês está mais do que familiarizada com este processo. É o seu trabalho, afinal.

Bem, a análise preditiva permite terceirizar parte desse trabalho. Ao analisar dezenas de milhares (até milhões) de ações de prospects, ele pode estimar quando cada prospect individual pode ter maior probabilidade de concluir uma dessas pequenas microconversões.

Em outras palavras, traz as pessoas através do funil de vendas de forma mais eficaz do que você.

Não deixe que essa capacidade faça você se preocupar em perder seu emprego – ainda há muito trabalho para você fazer. Mas, assim como não é um bom uso do seu tempo reformatar manualmente os erros de digitação em sua lista de e-mails (gmial.com para gmail.com, por exemplo), não é um bom uso do seu tempo fazer uma avaliação de cada cliente em potencial, pois eles percorrer o funil de vendas.

Fazer isso para apenas 100 clientes em potencial pode ocupar todo o seu dia. Portanto, deixamos que os algoritmos da análise preditiva façam isso. Enquanto você vai, certifique-se de que os membros de sua equipe estejam trabalhando bem (por exemplo) e certifique-se de que a TI entenda as necessidades de seu novo aplicativo e…. Você entendeu a ideia. Enquanto você vai fazer o resto do seu trabalho.

Previsão de demanda

Baseando-se em uma mistura de feeds de dados (vendas anteriores, condições econômicas atuais, cobertura da mídia, atividade de mídia social e muito mais), os algoritmos podem ser um palpite altamente fundamentado sobre quais produtos serão procurados e quando.

Os profissionais de marketing podem usar isso de duas maneiras:

• Impulsione o que já está funcionando.

Se o sistema prevê um grande aumento nos chinelos felpudos azuis (por exemplo), os profissionais de marketing podem gerar conteúdo e publicidade para promover os chinelos. Eles podem posicionar seu produto para estar no lugar certo na hora certa para capturar a demanda.

• Responder a problemas de inventário.

Se houver demanda prevista para os chinelos felpudos, mas não houver estoque suficiente para cobrir os pedidos, o profissional de marketing tem algumas opções. Eles poderiam aumentar o preço desses chinelos, obtendo assim uma margem maior no estoque que possuem. Ou eles poderiam dar a seus melhores clientes a oportunidade de comprar primeiro aqueles chinelos felpudos.

Essas são apenas duas maneiras pelas quais saber sobre a demanda com antecedência pode ajudar os profissionais de marketing a fazer seu trabalho melhor. Pense nisso como um boletim meteorológico para geração de demanda.

Encontrar compradores semelhantes

Se você já fez alguma publicidade, conhece a ideia de públicos semelhantes. Estes são indivíduos que não são clientes ou clientes potenciais, mas correspondem a muitas das características de seus melhores clientes.

Ao escolher os atributos certos de seus melhores clientes, você pode pedir a uma plataforma de publicidade (como o Facebook, por exemplo) para encontrar pessoas que se encaixem em seus parâmetros e exibir seus anúncios a elas.

O truque é escolher os parâmetros certos. Dados demográficos básicos podem não ser suficientes para definir um público que ficará louco por seus anúncios.

É aí que entra a análise preditiva. Ao ser capaz de analisar centenas, até milhares de atributos sobre seus melhores clientes, o sistema de análise preditiva pode criar um perfil mais detalhado do que qualquer coisa que você, humano, teria tempo para definir.

E assim o algoritmo escolhe para qual público semelhante anunciar. Ele também pode ser encarregado de criar os anúncios que você mostrará a esse grupo selecionado por IA. E pode até personalizar esses anúncios para você.

Lembre-se – uma vez que o algoritmo de análise preditiva sabe como escolher o público, criar os anúncios e personalizá-los, ele pode ampliar esse trabalho na velocidade do computador. A mesma velocidade com que processa quaisquer outros dados. Isso é muito mais rápido do que o ritmo de clique... tipo... clique... clique duplo em que nós, humanos, trabalhamos.

Quer uma prova de como isso funciona bem? Uma concessionária Harley Davidson aumentou seus leads em 2.930% em três meses, graças à análise preditiva. Metade desses leads veio de públicos semelhantes que a concessionária nunca havia considerado alcançar. Mas a IA sabia exatamente onde encontrá-los.

Oferecendo o melhor preço

Alguns de nós não vão gostar muito dessa tática. Tem um cheiro de ser sorrateiro, até meio desprezível. Mas, infelizmente - funciona.

Como os algoritmos sabem muito sobre nós e como reagimos a anúncios, ofertas e produtos que procuramos, eles sabem que reagimos a diferentes preços. E assim eles podem oferecer preços diferentes para clientes diferentes.

Se isso lhe parece injusto, eu entendo. Alguns de nós são um pouco legais com essa abordagem também. Mas os profissionais de marketing vêm fazendo isso há pelo menos uma década; eles estavam apenas fazendo isso em um nível mais simplista. As empresas de catálogos costumavam imprimir preços diferentes para pessoas em códigos postais diferentes. Mais recentemente, companhias aéreas e sites de viagens aperfeiçoaram a técnica.

Veja como funciona: se você mora em um código postal de alta renda, o preço de uma guirlanda de Natal específica pode ser de US$ 175. Se você mora em um CEP de baixa renda, a coroa custaria $ 125.

Claro, isso reduz as margens que a empresa faz. Mas se eles ainda estiverem indo bem mesmo com o preço mais baixo, é uma vitória. Eles também estão obtendo o benefício de fazer uma venda. Uma vez que você é um cliente, eles podem comercializar para você com mais precisão e sucesso.

Para muitas empresas, mesmo que percam um pouco no primeiro pedido, elas têm um sistema de marketing sofisticado o suficiente para compensar a perda mais tarde, quando você comprar novamente.

Crie personas de clientes muito mais refinadas

Essa tática é semelhante à segmentação, exceto que é mais parecida com a segmentação 10.0. Você estará segmentando seus clientes atuais e potenciais com base em cada ponto de dados que você tem – bem, você não fará isso, o algoritmo de análise preditiva fará isso.

Quando os profissionais de marketing humanos criam personas, tendemos a ter de 3 a 5 personas principais. É muito trabalho e tempo criar uma persona para cada pequena instância. Fazemos o possível, é claro, mas em algum momento você precisa ir para casa dormir e atender a outras demandas do seu trabalho.

Então, você escolhe as personas que compõem a maior parte da receita, cria conteúdo e uma jornada do comprador que melhor atende às necessidades deles e considera isso bom o suficiente.

E isso é muito bom. É muito melhor do que tratar todo mundo igual, com certeza. E esse nível de segmentação e personas funciona – você obterá de 50 a 300% mais resultados apenas tratando esses grupos de maneira diferente.

Mas, em comparação com o que um programa de análise preditiva orientado por IA pode fazer, isso é brincadeira de criança. A IA pode processar cada elemento de dados – terabytes e petabytes – para encontrar “clusters” de diferentes tipos de persona. Ele verá semelhanças entre clientes e clientes em potencial que os humanos não veriam, a menos que tivéssemos muito mais tempo e foco do que temos.

A IA pode atender às necessidades desses clusters com o conteúdo de que eles mais gostam, por meio dos canais de sua preferência, nos momentos em que é mais provável que eles respondam.

O resultado? Números dramaticamente maiores de leads, leads melhores e leads que se movem pelo funil de vendas mais rapidamente.

Conclusão

Mal arranhamos a superfície do que a análise preditiva pode fazer pelos profissionais de marketing. Este post poderia facilmente ser estendido em um livro.

Mas cobrimos o suficiente para mostrar o que é possível. E espero que o suficiente para mostrar que a análise preditiva não pretende roubar seu trabalho.

Pense na IA e na análise preditiva como computadores 2.0. Eles são uma ferramenta poderosa para gerenciar a montanha de dados que sua empresa acumula a cada hora.

A análise preditiva e a IA são apenas ferramentas melhores do que planilhas e até mesmo bons CRMs e sistemas de gerenciamento de conteúdo. Pense nesses sistemas antigos como uma pá, ou talvez até uma pá. IA e análise preditiva são mais como retroescavadeiras e equipamentos de mineração.

Os profissionais de marketing podem brincar com os grandes brinquedos agora.