Ce este analiza predictivă și rolul ei într-o strategie de marketing câștigătoare

Analiza predictivă este adesea aplicată pentru a gestiona lanțurile de aprovizionare și operațiunile de afaceri și pentru a analiza comportamentul consumatorilor. Potrivit Statista.com, analiza predictivă este aici pentru a rămâne cu o valoare de 5,29 miliarde de dolari în 2020 și se estimează că va crește la 41,52 miliarde de dolari până în 2028.

Dar ce este? Cum vă poate influența pozitiv afacerea și strategiile de marketing? Să aflăm.

Ce este analiza predictivă?

Analiza predictivă este o formă de analiză de afaceri care utilizează statistici sau învățarea automată pentru a prezice rezultatul a ceva. Acel ceva poate fi orice, de la intenția consumatorului și valoarea de viață a clientului până la tendințele de vânzări.

În comparație cu alte tipuri de analiză de afaceri, în timp ce analiza predictivă se concentrează pe ceea ce este probabil să se întâmple, analiza descriptivă analizează ceea ce s-a întâmplat. Analiza prescriptivă caută răspunsuri pe baza celorlalte două analize pentru a determina ce ar trebui să se întâmple – în funcție de ceea ce s-a întâmplat și de ceea ce este probabil să se întâmple.

Analiza predictivă poate fi utilizată pentru:

• Prognozați ratele viitoare de pierdere a clienților.
• Prevăd cu exactitate previziunile viitoare de vânzări.
• Permiteți companiilor să comande cantitatea optimă de stoc pentru a satisface cererea clienților.
• Calculați valoarea de viață a unui client (CLV).
• Preziceți ce produse este probabil să cumpere un client în viitor.
• Preveniți defecțiunile logisticii sau ale echipamentelor de depozitare.

Care sunt metodele de analiză predictivă?

Valorificând datele curente și/sau istorice cu tehnici statistice, cum ar fi modelarea predictivă, algoritmii de învățare profundă, învățarea automată și extragerea datelor, analiza predictivă poate prognoza evenimente viitoare probabile.

Alte tipuri de tehnici de analiză predictivă includ:

• Depozitarea datelor (cum ar fi blocurile de date de analiză SQL) formează bazele proiectelor de data mining la scară largă.

• Gruparea datelor folosește învățarea automată pentru a grupa obiectele în categorii pe baza asemănărilor, cum ar fi segmentarea publicului pe baza implicării anterioare.

• Clasificarea este o tehnică de predicție care implică calcularea probabilității ca un articol să aparțină unei anumite categorii.

• Regresia logistică găsește corelații între intrări și ieșiri.

• Arborele de decizie sunt algoritmi de învățare supravegheat utilizați pentru a determina cursurile de acțiune și probabilitățile asociate cu fiecare, în funcție de seturile de variabile.

• Rețele neuronale de traducere automată sunt de obicei utilizate în scopuri de clasificare a datelor prin noduri de intrare și ieșire.

• Analiza serii temporale este o tehnică utilizată pentru analiza datelor din seria temporală, cum ar fi modificările pe perioade.

Ce este un exemplu de analiză predictivă?

Un bun caz de utilizare pentru analiza predictivă este spațiul de comerț electronic – în special recomandările de produse. Algoritmii inteligenți creează proiecții precise pentru consumatori pe baza a ceea ce au cumpărat anterior și a altor motive contextuale.

Un exemplu al acestor algoritmi în practică implică analizarea achiziției și revizuirea istoricului consumatorului și recomandarea produselor pe date similare ale utilizatorilor. Orice produse pe care utilizatorul le-a achiziționat anterior vor fi ignorate.

Mărcile care doresc să îmbunătățească angajamentul clienților și ratele de conversie obțin adesea rezultate excelente din motoarele de recomandare. Făcută corect, această strategie de marketing de analiză predictivă încurajează vânzările în plus și vânzările încrucișate, stabilește loialitatea față de brand și asigură că clienții revin pentru mai mult.

Rolul analizei predictive în marketing

Experiențe personalizate

Analiza predictivă formează coloana vertebrală a strategiilor de marketing câștigătoare. Acest lucru se datorează faptului că utilizarea datelor în mod corect permite experiențe personalizate ale clienților și stimulează vânzările. În marketing, prognoza nevoilor este un instrument de analiză predictivă utilizat pe scară largă, în care companiile anticipează nevoile clienților pe baza obiceiurilor lor de navigare pe web.

De exemplu, comercianții cu amănuntul de renovare a locuințelor online pot anticipa când un client este pe piața produselor de decorare din cauza căutărilor crescute de îmbunătățiri pentru locuințe.

Rezolvarea Problemelor

Analiza predictivă rezolvă problemele clienților înainte ca aceștia să-și dea seama că au probleme. Folosind datele despre intențiile și comportamentul clienților, companiile pot vedea care clienți sunt mai expuși riscului de abandon și pot acționa în consecință, chiar dacă au un șablon de acord de bancnote convertibile PandaDoc. Abordarea proactiv a problemelor potențiale este o poziție bună de afaceri în care să vă aflați și minimizează impactul asupra experienței generale a clienților.

Achiziție de clienți noi

Utilizați segmentarea datelor ca analiză predictivă pentru a defini modelele de identificare a clienților. Această practică funcționează prin identificarea potențialilor clienți pe baza nevoilor, dorințelor, comportamentului de cumpărare și preferințelor clienților existenți.

Optimizați bugetul de marketing

Analiza predictivă le permite marketerilor să cheltuiască bugetele mai eficient – ​​indiferent dacă scopul este de a converti clienții potențiali, atragerea unui nou segment de public sau păstrarea clienților existenți. Deoarece analiza predictivă vă poate ajuta să înțelegeți acțiunile utilizatorilor care indică intențiile lor de conversie, puteți crea pagini de destinație relevante, canale de vânzări și campanii de marketing care sunt gata să vă influențeze pozitiv rezultatul final.

Procesul de marketing cu analiză predictivă

Cum ar putea arăta analiza predictivă în afacerea dvs.?

1. Definiți la ce întrebare doriți să răspundeți – de exemplu, ce clienți potențiali se vor înscrie la serviciul meu în următoarele 30 de zile?
2. Strângeți datele – exemplul nostru are nevoie de date istorice despre clienții potențiali (în special cât timp le-a durat potențialilor din trecut pentru a face conversie), date demografice și de canal, plus o listă curentă de potențiali.
3. Efectuați o analiză descriptivă pentru a determina fapte, cum ar fi dacă timpul mediu de conversie variază între canale și dacă datele demografice se corelează cu aceste intervale de timp.
4. Utilizați tehnici statistice pentru a vă testa teoriile.
5. Creați un model predictiv după descoperirile testelor pentru a prezice rezultatele.
6. Implementați modelul predictiv pentru a culege informații utile, de exemplu, perspectivele care probabil se vor înscrie în următoarele 30 de zile.
7. Creați strategii de marketing direcționate ținând cont de aceste perspective, în speranța unor conversii maxime.
8. Actualizați modelul predictiv în mod regulat pentru a îndeplini noile cerințe.

Amintiți-vă că influențele externe vă pot denatura datele – gândiți-vă la schimbările sezoniere, evenimentele de știri, crizele globale etc.

Cum să maximizezi succesul în marketing cu analiza predictivă

Câteva sfaturi esențiale pentru utilizarea analizei predictive la cel mai bun efect includ:

• Adunați cât mai multe date potrivite.
• Decideți asupra celor mai relevanți tehnici și algoritmi de modelare pentru proiectul specific.
• Aveți procese pentru a reduce potențialele părtiniri.

Previzăm că analiza predictivă este viitorul marketingului

Analiza predictivă devine rapid un instrument vital de luare a deciziilor pentru afacerile cu gândire de viitor. Indiferent de industrie, analiza predictivă vă poate oferi informațiile de care aveți nevoie pentru a vă conduce marketingul. Permițând date inteligente pentru colectarea științei și valorificându-le pentru a prezice cu exactitate rezultatele viitoare, organizațiile folosesc analiza predictivă pentru a lua decizii extrem de profitabile.