Cum să utilizați analiza predictivă pentru un marketing mai bun

Analiza predictivă nu este înfricoșătoare, nu este confuză și nu este aici pentru a-ți prelua slujba. Este o unealtă puternică care vă ajută să obțineți rezultate dramatic mai bune.

Incertitudinea crimpează afacerea. Face mai greu să investești, mai greu de pregătit, mai greu de știut pe ce să te concentrezi.

Aceasta, desigur, face parte din condiția umană. Dacă am cunoaște viitorul, lucrurile ar fi mai ușor, nu? Cel puțin pentru afaceri.

Deși AI nu ne poate spune viitorul (încă), algoritmii sunt suficient de inteligenți pentru a face predicții. Este posibil ca aceste predicții să nu fie perfecte, dar înlătură cel puțin o parte din incertitudinea din afaceri. Doar a fi cu 10% sau 20% mai precis cu previziunile noastre poate duce la milioane până la zeci de milioane de venituri suplimentare în fiecare an.

Pentru marketerii, analiza predictivă poate schimba jocul. Ne poate oferi indicii despre ce clienți și potențiali să investim încă de la prima afișare a anunțului. Ne poate arăta cum să găsim clienți mai precis și cum să găsim clienți mai buni.

Pe scurt, vă poate zgudui marketingul. [Iată câteva moduri cum:

Analiza predictivă permite clienților dvs. potențiali să treacă prin pâlnia de vânzări în ritmul lor

În calitate de profesioniști în marketing, una dintre sarcinile noastre de bază este promovarea lead-urilor – mutarea clienților potențiali noi prin diferitele etape ale pâlniei de vânzări (alias „călătoria cumpărătorului”) până când aceștia devin clienți.

Facem acest lucru trimițând conținut la timp, personalizând o parte din acel conținut, atragându-i să facă pași mici către obiectivul nostru. Acestea sunt adesea cunoscute sub denumirea de „micro conversii” – o carte albă descărcată. Un calculator online folosit. O demonstrație programată.

Majoritatea dintre voi sunteți mai mult decât familiarizați cu acest proces. La urma urmei, este treaba ta.

Ei bine, analiza predictivă vă poate permite să externalizați o parte din această muncă. Analizând zeci de mii (chiar și milioane) de acțiuni ale potențialului, poate estima când este cel mai probabil ca fiecare prospect individual să finalizeze una dintre acele mici micro-conversii.

Cu alte cuvinte, aduce oamenii prin pâlnia de vânzări mai eficient decât tine.

Nu lăsați această capacitate să vă facă să vă faceți griji că vă pierdeți locul de muncă – mai aveți multă muncă de făcut. Dar, așa cum nu este o bună utilizare a timpului dvs. să reformatați manual greșelile de scriere din lista dvs. de corespondență (de exemplu, de la gmial.com la gmail.com), nu este o utilizare bună a timpului dvs. pentru a efectua o evaluare a fiecărui client potențial, deoarece acestea treceți prin pâlnia de vânzări.

Făcând asta pentru doar 100 de clienți potențiali îți poate ocupa întreaga zi. Așa că lăsăm algoritmii de analiză predictivă să o facă. În timp ce mergi, asigură-te că membrii echipei tale lucrează bine (de exemplu) și asigură-te că IT înțelege nevoile noii tale aplicații și... Înțelegi ideea. În timp ce te duci, fă-ți restul treburilor.

Previziunea cererii

Folosind o combinație de fluxuri de date (vânzări anterioare, condiții economice actuale, acoperire media, activitate pe rețelele sociale și multe altele), algoritmii pot fi o ghicire foarte educată despre ce produse vor fi solicitate când.

Specialiştii în marketing pot folosi aceste două moduri:

• Îmbunătățiți ceea ce funcționează deja.

Dacă sistemul prezice o creștere mare a papucilor albaștri neclari (de exemplu), agenții de marketing pot genera conținut și publicitate pentru a împinge papucii. Ei își pot poziționa produsul astfel încât să fie în locul potrivit la momentul potrivit pentru a capta cererea.

• Răspundeți la problemele legate de inventar.

Dacă există cerere anticipată pentru papucii neclari, dar nu există suficient inventar pentru a acoperi comenzile, agentul de marketing are câteva opțiuni. Ei ar putea crește prețul acelor papuci, făcând astfel o marjă mai mare pe stocul pe care îl au. Sau le-ar putea oferi celor mai buni clienți oportunitatea de a cumpăra mai întâi acei papuci neclari.

Acestea sunt doar două moduri prin care cunoașterea cererii în avans i-ar putea ajuta pe marketerii să-și facă treaba mai bine. Gândiți-vă la asta ca la un raport meteorologic pentru generarea cererii.

Găsiți cumpărători similari

Dacă ați făcut vreodată publicitate, știți despre ideea unor audiențe asemănătoare. Acestea sunt persoane care nu sunt în prezent clienți sau potențiali, dar se potrivesc cu multe dintre caracteristicile celor mai buni clienți ai tăi.

Alegând atributele potrivite ale celor mai buni clienți ai tăi, poți cere unei platforme de publicitate (cum ar fi Facebook, de exemplu) să găsească persoane care se potrivesc parametrilor tăi și apoi să le arăți anunțurile.

Trucul este alegerea parametrilor potriviți. Este posibil ca datele demografice de bază să nu fie suficiente pentru a defini un public care va înnebuni pentru anunțurile dvs.

Aici intervine analiza predictivă. Fiind capabil să analizeze sute, chiar mii de atribute despre cei mai buni clienți ai tăi, sistemul de analiză predictivă poate crea un profil mai detaliat decât orice ai avea timp să definești tu, om.

Și astfel algoritmul poate alege cărei audiențe asemănătoare să îi facă publicitate. De asemenea, acesta poate fi însărcinat cu crearea anunțurilor pe care le veți afișa acestui grup selectat de IA. Și ar putea chiar să personalizeze acele reclame pentru tine.

Amintiți-vă – odată ce algoritmul de analiză predictivă știe cum să aleagă publicul, să facă reclamele și să le personalizeze, poate mări această lucrare la viteza computerului. Cu aceeași viteză procesează orice alte date. Acesta este mult mai rapid decât clicul... tastează... clic... ritmul dublu clic la care lucrăm noi oamenii.

Vrei dovada cât de bine funcționează? Un dealer Harley Davidson și-a crescut avantajele cu 2.930% în trei luni datorită analizei predictive. Jumătate dintre acești clienți potențiali proveneau de la audiențe asemănătoare cărora distribuitorul nu se gândise niciodată să le contacteze. Dar AI-ul știa exact unde să le găsească.

Oferă cel mai bun preț

Unora dintre noi nu le va plăcea prea mult această tactică. Are o aromă de a fi mascat, chiar și oarecum șmecher. Dar, din păcate, funcționează.

Deoarece algoritmii știu atât de multe despre noi și despre cum răspundem la anunțuri, oferte și produse pe care le căutăm, ei știu că răspundem la diferite puncte de preț. Și astfel pot oferi prețuri diferite unor clienți diferiți.

Dacă ți se pare nedrept, înțeleg. Unii dintre noi sunt puțin cool și cu această abordare. Dar marketerii au făcut acest lucru de cel puțin un deceniu; o făceau doar la un nivel mai simplist. Companiile de catalog obișnuiau să imprime prețuri diferite pentru persoane în diferite coduri poștale. Mai recent, companiile aeriene și site-urile de călătorie au perfecționat tehnica.

Iată cum funcționează: dacă locuiți într-un cod poștal cu venituri foarte mari, prețul pentru o anumită coroană de Crăciun ar putea fi de 175 USD. Dacă locuiți într-un cod poștal cu venituri mai mici, coroana ar fi de 125 USD.

Desigur, acest lucru reduce marjele pe care compania le face. Dar dacă încă se descurcă suficient de bine chiar și la prețul mai mic, este un câștig. De asemenea, beneficiază de a face o vânzare. Odată ce sunteți client, aceștia vă pot promova mai precis și cu succes.

Pentru multe companii, chiar dacă pierd puțin la prima comandă, au un sistem de marketing suficient de sofisticat pentru a compensa pierderea mai târziu, când cumpărați din nou.

Creați persoane mult mai rafinate pentru clienți

Această tactică este similară cu segmentarea, cu excepția faptului că este mai mult ca segmentarea 10.0. Vă veți segmenta clienții și potențialii pe baza fiecărui punct de date pe care îl aveți – ei bine, nu veți face asta, algoritmul de analiză predictivă va face asta.

Atunci când specialiștii în marketing creează personaje, avem tendința de a rămâne la 3-5 persoane cheie. Este prea multă muncă și timp pentru a crea o persoană pentru fiecare mic exemplu. Facem tot posibilul, desigur, dar, la un moment dat, trebuie să te duci acasă să dormi și trebuie să răspunzi altor cerințe ale jobului tău.

Așadar, alegeți persoanele care alcătuiesc cea mai mare parte a veniturilor, creați conținut și călătoria cumpărătorului care se adresează cel mai bine nevoilor acestora pe cât posibil și îl numiți suficient de bun.

Și asta este al naibii de bine. Este mult mai bine decât să tratezi pe toți la fel, asta e sigur. Și acest nivel de segmentare și personaje funcționează - veți obține cu 50-300% mai multe rezultate doar prin tratarea diferită a acestor grupuri.

Dar, în comparație cu ceea ce poate face un program de analiză predictivă bazat pe inteligență artificială, aceasta este o joacă de copii. AI poate analiza fiecare element de date – terabytes și petabytes – pentru a găsi „clustere” de diferite tipuri de persoane. Va vedea asemănări între clienți și potențiali pe care oamenii nu le-ar vedea decât dacă am avea mult mai mult timp și concentrare decât avem.

AI poate răspunde nevoilor acestor clustere cu conținut care le va plăcea cel mai mult, prin canalele pe care le preferă, în momente în care este cel mai probabil să răspundă.

Rezultatul? Număr semnificativ mai mare de clienți potențiali, clienți potențiali mai buni și clienți potențiali care trec mai repede prin canalul de vânzări.

Concluzie

Abia am zgâriat suprafața a ceea ce poate face analiza predictivă pentru marketeri. Această postare ar putea fi cu ușurință extinsă într-o carte.

Dar am acoperit suficient pentru a vă arăta ce este posibil. Și, sperăm, suficient pentru a arăta că analizele predictive nu au scopul de a-ți fura slujba.

Gândiți-vă doar la AI și la analiza predictivă ca la computere 2.0. Sunt un instrument puternic pentru a gestiona muntele de date pe care afacerea dvs. le acumulează în fiecare oră.

Analiza predictivă și inteligența artificială sunt doar instrumente mai bune decât foile de calcul și chiar sistemele CRM și sistemele de management al conținutului bune. Gândiți-vă la acele sisteme vechi precum o lopată sau poate chiar o pică. AI și analiza predictivă seamănă mai mult cu buldoexcavatoarele și echipamentele miniere.

Marketerii încep să se joace acum cu jucăriile mari.