Como usar análise preditiva em sua estratégia de marketing

De acordo com a Webopedia, “A análise preditiva é a prática de extrair informações de conjuntos de dados existentes para determinar padrões e prever resultados e tendências”. Parece complicado - porque é. Sempre que você usa o passado para discernir o que vai acontecer no futuro; você está se arriscando.

No entanto, sem alguma forma de análise preditiva, é muito mais difícil atingir seu objetivo, seja ele qual for. Por exemplo, no beisebol, o método estatístico conhecido como Sabermetrics costuma ser usado como uma ferramenta de análise preditiva.

Ao analisar estatísticas ou métricas avançadas e não tradicionais, os gerentes de beisebol tomam decisões de escalação (por exemplo, qual arremessador substituto usar em qual situação) e o front office toma decisões de pessoal (quais jogadores jovens selecionar), tudo com base no que seus modelos de análise prever é mais provável de acontecer.

Em outro exemplo, a Netflix usa análise preditiva para ajudar a determinar quais programas propostos eles produzirão para sua lista de “Programação original da Netflix”. A decisão de produzir a popular série “House of Cards”, por exemplo, foi tomada após uma análise do astro, do diretor e da versão britânica do seriado.

Por que análise preditiva?

Quando os departamentos de marketing utilizam análises preditivas, eles são melhores na identificação de clientes em potencial. Uma vez que os clientes são identificados e fechados com sucesso, uma cornucópia de outros produtos pode ser comercializada para eles com base em seus padrões de compra.

Mais uma vez, em conjunto com o big data, a análise preditiva pode indicar quais produtos devem ser vendidos para quais consumidores. Por exemplo, se um homem compra um terno Armani por US$ 4.000, ele seria um alvo melhor para um BMW do que para um Honda Civic. Mesmo as vendas cruzadas e upselling intraproduto são ramificações de esforços bem-sucedidos de análise preditiva. O altamente bem-sucedido Dollar Shave Club combina um nome atraente com o esforço de upsell, posicionando produtos premium ao lado dos produtos “dólar” em seu site.

Esses são exemplos diretos de análise preditiva, ou inteligência preditiva, que entram em jogo na vida cotidiana. Com o advento do big data, no entanto, a análise preditiva tomou um rumo muito mais sofisticado. Algoritmos de computador avançados (um conjunto de instruções de computador para realizar uma determinada tarefa) tornaram a ciência da previsão por meio de dados mais precisa e abrangente do que nunca, e essa tendência não mostra sinais de desaceleração. Os profissionais de marketing que ficam atrás da curva terão muita dificuldade em recuperar o atraso.

Análise preditiva no domínio do marketing

Como tudo isso se relaciona com o marketing e como os profissionais de marketing devem tirar proveito da análise preditiva? Em primeiro lugar, qualquer processo ou ferramenta que ajude os profissionais de marketing a discernir os hábitos de compra dos consumidores pode ser um benefício para seus negócios, porque se você puder “decodificar” os hábitos de compra do passado, poderá projetar os hábitos de compra futuros e tomar decisões com base nesses hábitos. projeções. A análise preditiva ajuda a garantir que essas previsões sejam precisas.

Quando um espectador compra um ingresso, por exemplo, a transação é capturada pelo sistema de computador do vendedor do ingresso e inserida em seu banco de dados. O algoritmo de análise preditiva pode instruir o computador a enviar um e-mail ao cliente sempre que uma nova peça estiver prestes a abrir. Indo um passo adiante, o algoritmo pode definir o gênero específico (musical, mistério, comédia, por exemplo) com o qual atingir o comprador do ingresso.

Para o departamento de marketing, as informações de compra podem ser extraídas e servir de base para promoções de ingressos, campanhas publicitárias, brindes em dia de jogo, etc.

Vejamos algumas das coisas que um profissional de marketing pode fazer quando todos os dados disponíveis são extraídos e a análise preditiva é aplicada:

1. Analisar e prever o comportamento sazonal do cliente . Isso é especialmente verdadeiro para as vendas on-line, pois os sites de comércio eletrônico de maior sucesso são aqueles que destacam os produtos que os consumidores desejam a qualquer momento.
2. Em segundo lugar, direcione os produtos mais lucrativos para os clientes com maior probabilidade de comprá-los . Não adianta gerar um e-mail ou anúncio pop-up de um Mercedes-Benz para um garoto de 13 anos. Por outro lado, direcionar o cliente afluente para produtos de alta qualidade é fundamental para um marketing eficaz.
3. Em seguida, conduza cenários “e se” para os hábitos de compra do cliente (por exemplo, se o estoque do produto A acabar, quem provavelmente comprará o produto B?). Superficialmente, isso pode parecer um problema da cadeia de suprimentos, mas o fato é que mais vendas serão feitas se o marketing puder determinar uma lista prioritária de itens para estoque com base no que os algoritmos preditivos indicam.
4. Em seguida, desenvolva estratégias de marketing e publicidade mais eficazes . Não apenas segmentando o público certo, mas direcionando-os com mensagens, imagens e temas que os atrairão para seu produto ou serviço.
5. Quinto, aprenda e empregue as melhores estratégias para ganhar novos negócios . A inteligência preditiva pode informar ao marketing quais consumidores têm maior probabilidade de serem clientes recorrentes. Os orçamentos estão cada vez mais apertados. O marketing precisa alocar seus recursos para se concentrar em metas que fornecem o ROI mais alto, e nada fornece ROI como clientes recorrentes. Nas palavras do guru dos negócios Edwards Deming “O resultado de relacionamentos de longo prazo é uma qualidade cada vez melhor e custos cada vez menores”.
6. Finalmente, priorize os clientes . Como complemento ao exposto acima, os profissionais de marketing precisam priorizar os clientes com base em vários fatores, entre os quais a probabilidade de se tornarem clientes recorrentes. Outros fatores incluem, mas não estão limitados a, quais clientes compram os produtos de maior margem, quais clientes custam menos para atrair e quais clientes têm maior probabilidade de iniciar devoluções.

Ferramentas para ativar a análise preditiva

Felizmente para os negócios, não há necessidade de empregar um quadro de programadores de computador para criar algoritmos de análise preditiva. Existem muitas ferramentas para realizar as tarefas analíticas necessárias para realizar o trabalho.

Alguns dos principais players em análise preditiva são IBM, SAP e Oracle, mas para as empresas que não estão prontas para soluções caras e complexas de “classe empresarial”, existem alternativas como Marketo, Tableau, GoodData e uma série de outras. A principal diferença entre as ferramentas de classe corporativa e os melhores fornecedores menores não está na sofisticação ou na funcionalidade, mas no fato de que as empresas centradas em SAP e Oracle tendem a favorecer a uniformidade do fornecedor, enquanto os usuários de banco de dados IBM sentem que há uma vantagem em usar as ferramentas analíticas da IBM. .

Otimização de conversão – a página de destino pós-clique

Qualquer campanha de marketing on-line ou qualquer presença de comércio eletrônico é julgada principalmente por um critério: o número de conversões. Grandes campanhas, grandes promoções, até grandes produtos só são bons se gerarem vendas.

No marketing digital, conversão é tudo. Por esse motivo, toda campanha de publicidade on-line precisa de uma página de destino pós-clique, e a página de destino pós-clique deve ser projetada profissionalmente para gerar leads, atraente aos olhos e fácil de usar.

Todos os usuários on-line experimentaram a frustração de páginas de destino pós-clique que não fornecem as informações de que precisam, não estão focadas em uma ação, são simplesmente pouco atraentes e simplesmente não são bem projetadas. Para o profissional de marketing on-line, cujo salva-vidas são as conversões, a falta de uma página de destino pós-clique ou de uma página de destino pós-clique ruim é um veneno.

Um exemplo de uma boa página de destino pós-clique pode ser encontrado aqui. A página MarketingProfs é limpa, atraente, fácil de ler e navegar com um formulário simples de um campo.

Felizmente, o Instapage é a plataforma de página de destino pós-clique mais amigável ao designer que permite aos profissionais de marketing criar rapidamente belas páginas de destino pós-clique de alta conversão em grande escala. Com funcionalidade avançada, como medição de borda e bloqueio de eixo, um editor CSS, juntamente com mais de 200 modelos, você não encontrará uma solução de página de destino pós-clique mais flexível, fácil de usar e personalizável em qualquer lugar.

Análise preditiva: veio para ficar e cada vez mais importante

A análise preditiva é parte integrante da publicidade online de hoje. De análises simples, como venda cruzada baseada em uma compra online, a aplicativos ultrassofisticados, como tentar antecipar os hábitos de compra de vários segmentos de consumidores, a análise preditiva está se tornando a base sobre a qual o marketing e a publicidade online são construídos. À medida que o poder de processamento do computador aumenta e o armazenamento de dados se torna cada vez mais barato, não há fim à vista para o que a análise preditiva será capaz de realizar.

Nos velhos tempos de lojas físicas, o marketing era apenas uma questão de garantir que a loja de departamentos tivesse itens de Natal suficientes durante a temporada de Natal e que o jornal local tivesse os cupons e publicidade promocional certos. Hoje, o canal físico está sendo desafiado pelas compras online, e as compras online via PC estão sendo rivalizadas pelo smartphone.

De acordo com Statista, em 2021, as vendas de comércio eletrônico no varejo totalizaram aproximadamente 5,2 trilhões de dólares americanos em todo o mundo. Prevê-se que esse número cresça 56% nos próximos anos, atingindo cerca de 8,1 trilhões de dólares até 2026. É por isso que o varejista de hoje deve dedicar recursos adequados à publicidade e vendas online e, para isso, o comerciante precisa do seguinte:

1. Uma equipe de marketing com uma compreensão completa do processo de compra online. Para empresas menores, isso pode exigir o uso de consultores externos.
2. Concentre-se na análise preditiva que pode levar a uma maior compreensão dos hábitos do consumidor e à alocação eficiente de recursos, bem como ao direcionamento impactante da publicidade.
3. A criatividade para explorar esses hábitos agindo sobre as conclusões fornecidas pelas tecnologias preditivas.
4. As ferramentas de software para extrair dados de todas as fontes disponíveis e analisá-los, e os recursos de TI para administrar essas ferramentas e aconselhar sobre a seleção de ferramentas, se necessário.
5. Uma compreensão completa do papel crítico que as páginas de destino pós-clique desempenham na otimização de conversão e o conhecimento para escolher o melhor provedor de página de destino pós-clique.

O futuro da análise preditiva

O marketing tornou-se uma empresa digital e a análise preditiva é uma de suas principais ferramentas. Analisar os hábitos do consumidor antes levava semanas e semanas analisando planilhas, mas hoje é feito em tempo real. A implicação é clara: onde estivemos e para onde vamos estão interligados como nunca antes.

À medida que a tecnologia avança, a capacidade de prever os hábitos do consumidor e, por falar nisso, os hábitos de todos, apresentará vários desafios éticos e legais. Mesmo agora, os profissionais de marketing devem ser cautelosos para garantir que seus esforços de marketing não cruzem a linha entre marketing e invasão de privacidade. Mais uma vez, a análise preditiva entrará em ação, mas provavelmente como uma solução para o problema do que como o próprio problema.

Inscreva-se hoje mesmo para uma demonstração do Instapage Enterprise.