O que é análise preditiva e seu papel em uma estratégia de marketing vencedora

A análise preditiva é frequentemente aplicada para gerenciar cadeias de suprimentos e operações de negócios e para analisar o comportamento do consumidor. De acordo com Statista.com, a análise preditiva chegou para ficar com um valor de US$ 5,29 bilhões em 2020 e deve crescer para US$ 41,52 bilhões até 2028.

Mas o que é isso? Como isso pode impactar positivamente seus negócios e estratégias de marketing? Vamos descobrir.

O que é Análise Preditiva?

A análise preditiva é uma forma de análise de negócios que usa estatísticas ou aprendizado de máquina para prever o resultado de algo. Esse algo pode ser qualquer coisa, desde a intenção do consumidor e o valor da vida útil do cliente até as tendências de vendas.

Em comparação com outros tipos de análise de negócios, enquanto a análise preditiva se concentra no que provavelmente acontecerá, a análise descritiva analisa o que aconteceu. ocorrido. A análise prescritiva busca respostas com base nas outras duas análises para determinar o que deve acontecer – de acordo com o que aconteceu e o que provavelmente acontecerá.

A análise preditiva pode ser usada para:

• Prever futuras taxas de rotatividade de clientes.
• Preveja com precisão as previsões de vendas futuras.
• Permita que as empresas solicitem a quantidade ideal de estoque para atender à demanda do cliente.
• Calcule o valor da vida útil de um cliente (CLV).
• Preveja quais produtos um cliente provavelmente comprará no futuro.
• Prevenir avarias de logística ou equipamentos de armazém.

O que são métodos de análise preditiva?

Aproveitando dados atuais e/ou históricos com técnicas estatísticas como modelagem preditiva, algoritmos de aprendizado profundo, aprendizado de máquina e mineração de dados, a análise preditiva pode prever eventos futuros prováveis.

Outros tipos de técnicas de análise preditiva incluem:

• O armazenamento de dados (como databricks de análise SQL) forma as bases de projetos de mineração de dados em grande escala.

• O clustering de dados usa aprendizado de máquina para agrupar objetos em categorias com base em semelhanças, como segmentação de público com base no envolvimento anterior.

• A classificação é uma técnica de previsão que envolve o cálculo da probabilidade de um item pertencer a uma determinada categoria.

• A regressão logística encontra correlações entre entradas e saídas.

• Árvores de decisão são algoritmos de aprendizado supervisionado usados ​​para determinar cursos de ação e as probabilidades associadas a cada um, dependendo de conjuntos de variáveis.

• Redes de tradução automática neural são normalmente usados ​​para fins de classificação de dados por meio de nós de entrada e saída.

• A análise de séries temporais é uma técnica usada para analisar dados de séries temporais, como alterações ao longo de períodos.

O que é um Exemplo de Análise Preditiva?

Um bom caso de uso para análise preditiva está no espaço de comércio eletrônico – especificamente recomendações de produtos. Algoritmos inteligentes criam projeções precisas para os consumidores com base no que eles compraram anteriormente e em outros motivos contextuais.

Um exemplo desses algoritmos na prática envolve olhar para a compra e revisar o histórico do consumidor e recomendar produtos em dados de usuários semelhantes. Quaisquer produtos que o usuário tenha comprado anteriormente seriam desconsiderados.

As marcas que buscam melhorar o engajamento do cliente e as taxas de conversão geralmente obtêm ótimos resultados dos mecanismos de recomendação. Feito corretamente, essa estratégia de marketing de análise preditiva incentiva upsells e cross-sells, estabelece a fidelidade à marca e garante que os clientes retornem para mais.

O Papel da Análise Preditiva no Marketing

Experiências personalizadas

A análise preditiva é a espinha dorsal das estratégias de marketing vencedoras. Isso ocorre porque o uso de dados da maneira correta permite experiências personalizadas do cliente e impulsiona as vendas. Em marketing, a previsão de necessidades é uma ferramenta de análise preditiva amplamente utilizada, onde as empresas antecipam as necessidades dos clientes com base em seus hábitos de navegação na web.

Por exemplo, os varejistas on-line de reforma de casas podem prever quando um cliente está no mercado para produtos de decoração devido ao aumento das pesquisas por melhorias na casa.

Resolvendo problemas

A análise preditiva resolve os problemas dos clientes antes que eles percebam que têm problemas. Usando dados de comportamento e intenção do cliente, as empresas podem ver quais clientes estão mais em risco de churn e agir de acordo, mesmo que tenham um modelo de contrato de nota conversível PandaDoc em vigor. A abordagem proativa de possíveis problemas é uma boa posição de negócios e minimiza o impacto na experiência geral do cliente.

Aquisição de Novos Clientes

Use a segmentação de dados como análise preditiva para definir modelos de identificação de clientes. Essa prática funciona identificando clientes em potencial com base nas necessidades, desejos, comportamento de compra e preferências de seus clientes existentes.

Otimize o orçamento de marketing

A análise preditiva permite que os profissionais de marketing gastem orçamentos com mais eficiência – seja o objetivo de converter clientes em potencial, atrair um novo segmento de público ou reter clientes existentes. Como a análise preditiva pode ajudá-lo a entender as ações dos usuários que indicam suas intenções de conversão, você pode criar páginas de destino, funis de vendas e campanhas de marketing relevantes que estão prontas para impactar positivamente seus resultados.

O Processo de Marketing da Análise Preditiva

Como a análise preditiva pode ser vista em seu negócio?

1. Defina qual pergunta você deseja responder – por exemplo, quais clientes em potencial provavelmente se inscreverão no meu serviço nos próximos 30 dias?
2. Reúna os dados – nosso exemplo precisa de dados históricos de clientes em potencial (especificamente quanto tempo levou para converter os clientes em potencial), dados demográficos e de canal, além de uma lista atual de clientes em potencial.
3. Faça uma análise descritiva para determinar fatos, como se o tempo médio de conversão varia entre os canais e se os dados demográficos se correlacionam com esses prazos.
4. Use técnicas estatísticas para testar suas teorias.
5. Crie um modelo preditivo após suas descobertas de teste para prever resultados.
6. Implante o modelo preditivo para obter insights acionáveis, por exemplo, os clientes em potencial que provavelmente se inscreverão nos próximos 30 dias.
7. Crie estratégias de marketing direcionadas com essas perspectivas em mente na esperança de conversões máximas.
8. Atualize o modelo preditivo regularmente para atender a novos requisitos.

Lembre-se de que influências externas podem distorcer seus dados – pense em mudanças sazonais, eventos de notícias, crises globais etc.

Como maximizar o sucesso no marketing com análise preditiva

Algumas dicas críticas para usar a análise preditiva para seu melhor efeito incluem:

• Reúna o máximo de dados corretos possível.
• Decidir sobre as técnicas e algoritmos de modelagem mais relevantes para o projeto específico.
• Tenha processos para reduzir possíveis vieses.

Prevemos que a análise preditiva é o futuro do marketing

A análise preditiva está rapidamente se tornando uma ferramenta vital de tomada de decisão para empresas com visão de futuro. Independentemente do setor, a análise preditiva pode fornecer os insights necessários para impulsionar seu marketing. Ao habilitar dados inteligentes para coleta científica e aproveitá-los para prever resultados futuros com precisão, as organizações usam a análise preditiva para tomar decisões extremamente lucrativas.