Cum să utilizați analiza predictivă în strategia dvs. de marketing

Potrivit Webopedia, „Analitica predictivă este practica de a extrage informații din seturi de date existente pentru a determina modele și a prezice rezultate și tendințe.” Sună complicat - pentru că este. Oricând folosiți trecutul pentru a discerne ce se va întâmpla în viitor; iti asumi un risc.

Cu toate acestea, fără o formă de analiză predictivă, este mult mai greu să vă îndepliniți obiectivul, oricare ar fi acesta. De exemplu, în baseball, metoda statistică cunoscută sub numele de Sabermetrics este adesea folosită ca instrument de analiză predictivă.

Analizând statistici sau valori avansate, netradiționale, managerii de baseball iau decizii de formație (de exemplu, ce aruncător de relief să folosească în ce situație), iar biroul ia decizii privind personalul (ce jucători tineri să-i drafte), totul pe baza modelelor lor de analiză. prezice este cel mai probabil să se întâmple.

Într-un alt exemplu, Netflix folosește analiza predictivă pentru a determina ce programe propuse vor produce pentru lista lor „Programare originală Netflix”. Decizia de a produce popularul serial „House of Cards”, de exemplu, a fost decisă după o analiză a vedetei, regizorului și a versiunii britanice a spectacolului.

De ce analize predictive?

Atunci când departamentele de marketing utilizează analiza predictivă, ele sunt mai bune în identificarea potențialilor clienți. Odată ce clienții sunt identificați și închiși cu succes, le pot fi comercializate o mulțime de alte produse pe baza modelelor lor de cumpărare.

Din nou, împreună cu big data, analiza predictivă poate indica ce produse să vândă încrucișat către care consumatori. De exemplu, dacă un bărbat cumpără un costum Armani cu 4.000 de dolari, ar fi o țintă mai bună pentru un BMW decât pentru o Honda Civic. Chiar și vânzările încrucișate și upselling intra-produs sunt ramuri ale eforturilor de analiză predictivă de succes. Clubul de mare succes Dollar Shave combină un nume atractiv cu efortul de a promova vânzarea, poziționând produse premium lângă produsele „dolar” pe site-ul său.

Acestea sunt exemple simple de analiză predictivă, sau inteligență predictivă, care intră în joc în viața de zi cu zi. Odată cu apariția datelor mari, însă, analiza predictivă a luat o turnură mult mai sofisticată. Algoritmii computerizati avansati (un set de instructiuni computerizate pentru a indeplini o anumita sarcina) au facut ca stiinta predictiei prin date sa fie mai precisa si mai de anvergura ca niciodata, iar aceasta tendinta nu da nici un semn de incetinire. Marketerii care ajung în spatele curbei vor avea foarte greu să joace din urmă.

Analiza predictivă în domeniul marketingului

Cum se leagă toate acestea cu marketingul și cum ar trebui specialiștii în marketing să profite de analiza predictivă? În primul rând, orice proces sau instrument care îi ajută pe marketeri să discerne obiceiurile de cumpărare ale consumatorilor poate fi un avantaj pentru afacerea lor, deoarece dacă poți „decoda” obiceiurile de cumpărare din trecut, poți proiecta viitoarele obiceiuri de cumpărare și poți lua decizii pe baza acestora. proiecții. Analiza predictivă ajută la asigurarea faptului că aceste predicții sunt exacte.

Când un cinefil cumpără un bilet, de exemplu, tranzacția este capturată de sistemul informatic al vânzătorului de bilete și introdusă în baza de date a acestuia. Algoritmul de analiză predictivă poate instrui apoi computerul să trimită un e-mail clientului ori de câte ori este pe cale să se deschidă o nouă piesă. Făcând un pas mai departe, algoritmul poate defini genul particular (muzical, mister, comedie de exemplu) cu care să vizeze cumpărătorul de bilete.

Pentru departamentul de marketing, informațiile de achiziție pot fi extrase și pot fi baza pentru promoții de bilete, campanii de publicitate, cadouri în ziua jocului etc.

Să ne uităm la câteva dintre lucrurile pe care le poate face un agent de marketing atunci când toate datele disponibile sunt extrase și se aplică analiza predictivă:

1. Analizați și prognozați comportamentul sezonier al clienților . Acest lucru este valabil mai ales pentru vânzările online, deoarece cele mai de succes site-uri de comerț electronic sunt cele care evidențiază produsele pe care consumatorii le vor dori la un moment dat.
2. În al doilea rând, direcționați cele mai profitabile produse către clienții cu cea mai mare probabilitate să le cumpere . Nu este bine să generezi un e-mail sau un anunț pop-up pentru un Mercedes-Benz pentru un tânăr de 13 ani. În schimb, țintirea clienților bogati pentru produse de ultimă generație este esențială pentru un marketing eficient.
3. Apoi, desfășurați scenarii „ce ar fi dacă” pentru obiceiurile de cumpărare ale clienților (de exemplu, dacă rezervele de produs A se epuizează, cine este probabil să cumpere produsul B?). La suprafață, aceasta poate părea o problemă a lanțului de aprovizionare, dar adevărul este că se vor realiza mai multe vânzări dacă marketingul poate determina o listă prioritară de articole pe care să le aibă în stoc pe baza a ceea ce indică algoritmii predictivi.
4. Apoi dezvoltați strategii de marketing și publicitate mai eficiente . Nu doar prin vizarea publicului potrivit, ci prin direcționarea acestuia cu mesaje, imagini și teme care îi vor atrage către produsul sau serviciul dvs.
5. În al cincilea rând, învață și folosește cele mai bune strategii pentru a câștiga afaceri repetate . Inteligența predictivă poate informa marketingul care sunt consumatorii cel mai probabil să fie clienți repeta. Bugetele sunt din ce în ce mai strânse. Marketingul trebuie să-și aloce resursele pentru a se concentra asupra țintelor care oferă cea mai mare rentabilitate a investiției și nimic nu oferă o rentabilitate a investiției precum clienții repetați. În cuvintele guruului de afaceri Edwards Deming „Rezultatul relațiilor pe termen lung este o calitate din ce în ce mai bună și costuri din ce în ce mai mici.”
6. În cele din urmă, acordați prioritate clienților . Ca adjuvant la cele de mai sus, marketerii trebuie să prioritizeze clienții pe baza unui număr de factori, dintre care nu în ultimul rând este probabilitatea ca aceștia să devină clienți repeta. Alți factori includ, dar nu se limitează la, care clienți cumpără produsele cu cea mai mare marjă, care clienții costă cel mai puțin să atragă și care clienți sunt cel mai probabil să inițieze retururi.

Instrumente pentru a activa analiza predictivă

Din fericire pentru afaceri, nu este nevoie să angajați un grup de programatori de computere pentru a concepe algoritmi de analiză predictivă. Există o mulțime de instrumente pentru a îndeplini sarcinile analitice necesare pentru a face treaba.

Unii dintre principalii jucători din analiza predictivă sunt IBM, SAP și Oracle, dar pentru acele companii care nu sunt pregătite pentru soluții costisitoare și complexe de „clasa întreprinderii”, există alternative precum Marketo, Tableau, GoodData și o mulțime de altele. Diferența majoră dintre instrumentele de clasă enterprise și cei mai buni furnizori mai mici nu este în sofisticare sau funcționalitate, ci în faptul că SAP și companiile centrate pe Oracle tind să favorizeze uniformitatea furnizorilor, în timp ce utilizatorii bazei de date IBM consideră că există un avantaj în utilizarea instrumentelor analitice IBM. .

Optimizarea conversiilor – pagina de destinație post-clic

Orice campanie de marketing online sau orice prezență de comerț electronic este judecată în primul rând pe un singur criteriu: numărul de conversii. Campanii grozave, promoții grozave, chiar și produse grozave sunt grozave doar dacă generează vânzări.

În marketingul digital, conversia este totul. Din acest motiv, fiecare campanie de publicitate online are nevoie de o pagină de destinație post-clic, iar pagina de destinație post-clic trebuie să fie proiectată profesional pentru a genera clienți potențiali, atractivă pentru ochi și ușor de utilizat.

Utilizatorii online au experimentat cu toții frustrarea paginilor de destinație post-clic care nu au furnizat informațiile de care au nevoie, nu sunt concentrați pe o singură acțiune, sunt pur și simplu neatractive și pur și simplu nu sunt bine concepute. Pentru marketerul online, a cărui linie de salvare sunt conversiile, lipsa unei pagini de destinație post-clic sau a unei pagini de destinație proaste post-clic este otravă.

Un exemplu de bună pagină de destinație post-clic poate fi găsit aici. Pagina MarketingProfs este curată, atractivă, ușor de citit și de navigat cu un simplu formular de câmp.

Din fericire, Instapage este cea mai prietenoasă platformă pentru paginile de destinație post-clic, care permite agenților de marketing să creeze rapid pagini de destinație post-clic frumoase, cu conversii ridicate. Cu funcționalități avansate, cum ar fi măsurarea marginilor și blocarea axei, un editor CSS, cuplat cu peste 200 de șabloane, nu veți găsi nicăieri o soluție mai flexibilă, mai ușor de utilizat și mai personalizabilă pentru pagina de destinație post-clic.

Analiza predictivă: aici pentru a rămâne și pentru a deveni mai important

Analiza predictivă este parte integrantă a publicității online de astăzi. De la analize simple, cum ar fi vânzările încrucișate bazate pe o achiziție online, până la aplicații ultra-sofisticate, cum ar fi încercarea de a anticipa obiceiurile de cumpărare ale diferitelor segmente de consumatori, analiza predictivă devine baza pe care se construiesc marketingul și publicitatea online. Pe măsură ce puterea de procesare a computerului crește și stocarea datelor devine din ce în ce mai ieftină, nu există un sfârșit în vedere pentru ceea ce va putea realiza analiza predictivă.

În vechile zile de doar cărămidă și mortar, marketingul era doar o chestiune de a se asigura că magazinul avea suficiente articole de Crăciun în timpul sezonului de Crăciun și că ziarul local avea cupoanele potrivite și publicitate promoțională. Astăzi, canalul de cărămidă și mortar este contestat de cumpărăturile online, iar cumpărăturile online prin computer sunt rivalizate de smartphone-ul.

Potrivit Statista, în 2021, vânzările de comerț electronic cu amănuntul s-au ridicat la aproximativ 5,2 trilioane de dolari SUA la nivel mondial. Se estimează că această cifră va crește cu 56% în următorii ani, ajungând la aproximativ 8,1 trilioane de dolari până în 2026. Acesta este motivul pentru care retailerul de astăzi trebuie să aloce resurse adecvate publicității și vânzărilor online, iar pentru a face acest lucru, comerciantul are nevoie de următoarele:

1. O echipă de marketing cu o înțelegere aprofundată a procesului de cumpărare online. Pentru firmele mai mici, acest lucru ar putea necesita utilizarea de consultanți externi.
2. Concentrați-vă pe analizele predictive care pot duce la o mai bună înțelegere a obiceiurilor consumatorilor și la o alocare eficientă a resurselor, precum și la direcționarea cu impact a publicității.
3. Creativitatea de a exploata acele obiceiuri acționând pe baza concluziilor oferite de tehnologiile predictive.
4. Instrumentele software pentru extragerea datelor din toate sursele disponibile și analizarea acestora, precum și resursele IT pentru a administra acele instrumente și pentru a oferi sfaturi cu privire la alegerea instrumentului, dacă este necesar.
5. O înțelegere aprofundată a rolului critic pe care îl joacă paginile de destinație post-clic în optimizarea conversiilor și priceperea de a alege cea mai bună pagină de destinație post-clic, furnizor.

Viitorul analizei predictive

Marketingul a devenit o întreprindere digitală, iar analiza predictivă este unul dintre instrumentele sale principale. Analizarea obiceiurilor consumatorilor odinioară a durat săptămâni și săptămâni de analiză a foilor de calcul, dar astăzi se face în timp real. Implicația este clară: unde am fost și unde mergem sunt împletite ca niciodată.

Pe măsură ce tehnologia avansează, capacitatea de a prezice obiceiurile consumatorilor și, de altfel, obiceiurile tuturor, va pune mai multe provocări etice și legale. Chiar și acum, agenții de marketing trebuie să fie precauți pentru a se asigura că eforturile lor de marketing nu depășesc limita dintre marketing și invazia vieții private. Încă o dată, analiza predictivă va intra în joc, dar mai probabil ca o soluție la problemă decât problema în sine.

Înscrieți-vă pentru o demonstrație Instapage Enterprise astăzi.