Viitorul marketingului este aici: inteligența predictivă

Inteligența predictivă ar putea suna ca un instrument futurist care aparține unui film științifico-fantastic. Dar marketerii de astăzi folosesc tehnologia pentru a oferi ceea ce își doresc clienții înainte de a-și da seama că își doresc.

Instrumentele de inteligență predictivă ajută companii precum comerciantul de mobilă Room & Board să își îmbunătățească profitul și să ajungă mai eficient la clienți. Au implementat tehnologia Marketing Cloud de la Salesforce, care a analizat datele despre traficul clienților și analiza predictivă pentru a sugera clienților achiziții suplimentare în timp real. Rezultatul a fost un ROI incredibil de 2900%.

Desigur, nu multe companii se vor bucura de același succes ca Room & Board. Dar tehnologia a evoluat atât de mult încât specialiștii în marketing nu pot ignora unele revelații noi - cum ar fi un sistem care oferă recomandări bazate pe modelele de trafic ale clienților.

Oferirea clienților cu o experiență personalizată continuă să demonstreze un ROI pozitiv. Dacă nu sunteți familiarizat cu conceptul, ar trebui să știți ce este inteligența predictivă și ce instrumente sunt disponibile.

Ce este inteligența predictivă?

Denumită uneori analize predictive, inteligența predictivă este o metodă de a crea o experiență client care este unică pentru o anumită persoană prin monitorizarea comportamentului clienților și construirea unui profil al preferințelor lor specifice. Aceste date de profil sunt apoi folosite pentru a prezice ce vor dori clienții în continuare.

De exemplu, să presupunem că un cumpărător online tocmai a achiziționat un televizor cu ecran plat. Aceste noi instrumente inteligente ar detecta achiziția și ar trimite cumpărătorului un e-mail în timp real, sugerând o măsuță de cafea sau un suport TV. Acest lucru elimină nevoia oamenilor de a lua în considerare manual fiecare aspect al profilului unui client și face marketingul mai eficient.

Cum se schimbă marketingul B2B

Specialiștii în marketing obișnuiau să puncteze manual clienții potențiali pentru a determina în ce etapă se aflau potențialii potențiali în călătoria clientului. Scorul manual al clienților potențiali apare atunci când specialiștii în marketing atribuie o notă sau o valoare numerică anumitor clienți potențiali pe baza analizei lor. De exemplu, dacă un agent de marketing observă un model în care clienții potențiali care urmăresc un produs demonstrativ fac conversie la o rată mai mare, cei care urmăresc demonstrația ar putea primi o notă „A”, în timp ce clienților potențiali care nu au urmărit demonstrația ar putea primi o notă „B”.

În schimb, scorul predictiv al clienților potențiali folosește comportamentul unui prospect și istoricul de cumpărături din trecut pentru a determina ce caută și dacă chiar caută să cumpere. Scorul predictiv al clienților potențiali folosește datele mari pentru a determina care clienți potențiali sunt cel mai probabil să se convertească, astfel încât agenții de vânzări se pot concentra pe clienții potențiali care vor oferi companiei cea mai mare valoare.

Lattice Engines și Mintigo sunt două companii care oferă servicii de analiză B2B bazate pe cloud, cum ar fi scorul predictiv al clienților potențiali. Lattice Engines caută în rețelele sociale, bazele de date publice și paginile web și combină aceste informații cu datele interne ale clienților pentru a ajuta companiile să găsească perspective optime de vânzări. DocuSign a folosit compania de scoruri predictive Lattice Engines pentru a găsi clienții potențiali cu cea mai mare probabilitate de conversie. Rezultatul a fost o creștere cu 38% a predictibilității conversiilor.

Mintigo folosește inteligența artificială pentru a-și alimenta platforma de marketing predictiv prin colectarea continuă de informații, cum ar fi tendințele de angajare, canalele de marketing utilizate și tehnologiile instalate. Apoi, folosesc aceste date pentru a determina care clienți potențiali B2B au cea mai mare valoare. Apoi, este combinat cu platforma internă de automatizare a marketingului a unei companii pentru a determina unde echipele de vânzări ar trebui să-și concentreze resursele.

În mod clar, inteligența predictivă îi ajută pe specialiștii în marketing să devină mai buni în a obține informații despre comportamentul clienților. Iată câteva dintre instrumentele pe care marketerii le folosesc pentru a deveni mai eficienți:

Învățare automată

Un studiu Forrester Consulting din 2014 a întrebat 121 de respondenți care au fost principalele trei provocări. Listate la 3 și, respectiv, 4, au fost analizate fluxuri de date din fiecare interacțiune cu clientul și aplicarea acestor informații pentru a îmbunătăți experiențele clienților:

Pe măsură ce big data continuă să evolueze, specialiștii în marketing lucrează cu fluxuri din ce în ce mai mari de date, care pot fi dificil de gestionat de oameni. Învățarea automată este o soluție la această problemă. Învățarea automată este procesul prin care sistemele cernează seturi mari de date pentru a căuta modele și apoi își ajustează programul pe baza noilor informații.

Staples folosește învățarea automată pentru a colecta informații despre preferințele cumpărătorilor corporativi în câteva moduri distincte: cu cumpărătorii cu autoservire prin intermediul site-ului lor web și al butonului Easy Button pe măsură ce oamenii vorbesc despre el. Ambele îi ajută pe Staples să-și prezică mai bine nevoile de cumpărături. Pe măsură ce cumpărătorii vorbesc în buton de-a lungul timpului, botul identifică de ce are nevoie clientul și își îmbunătățește răspunsurile.

Inteligenţă artificială

Una dintre cele mai mari probleme ale agenților de marketing este că nu li se oferă întotdeauna date care să le ofere o imagine completă. Inteligența artificială poate găsi noi surse de date pe web, cum ar fi știri, actualizări de rețele sociale și baze de date. Toate aceste date suplimentare îi ajută pe marketeri să găsească clienți potențiali de calitate superioară și să personalizeze mai bine conținutul pentru clienții potențiali.

Inteligența artificială este, de asemenea, un instrument puternic de personalizare. AI poate adapta e-mailurile în mod specific la preferințele de marcă ale clienților dvs. utilizând istoricul lor de cumpărături și profilul de consumator. Instrumentul este atât de puternic încât un sondaj Demandbase a constatat că 80% dintre specialiști în marketing cred că AI va revoluționa industria de marketing în următorii 5 ani:

Deși specialiștii în marketing sunt mari credincioși în puterea inteligenței artificiale, încă nu sunt siguri cum să o implementeze. Doar 26% dintre marketerii chestionați de Demandbase au spus că au o înțelegere foarte încrezătoare a AI. Imaginați-vă că aveți o mașină sport pe alee, dar nu înțelegeți cum să conduceți un vehicul. Acesta este stadiul în care se află în prezent mulți agenți de marketing cu inteligența artificială.

Dacă specialiștii în marketing doresc să folosească în mod eficient învățarea automată, inteligența artificială și alte instrumente, atunci este esențial ca ei să știe ce tendințe sunt la orizont. Iată trei tendințe care conduc schimbări în marketingul B2B.

80% dintre specialiști în marketing cred că AI va revoluționa industria de marketing în următorii 5 ani.

Faceți clic pentru a trimite pe Tweet

3 Tendințe de inteligență predictivă

Cercetările au arătat că inteligența predictivă produce o implicare mai mare a angajaților și o valoare mai mare pe viață a clienților. Un studiu din 2016 de la Aberdeen Group a indicat că analiza predictivă ar putea crește marja medie de profit per client cu aproape 5%, iar valoarea de viață a clientului cu 10% față de non-utilizatori:

Cu mai multe companii care investesc în inteligența predictivă, este important să știm la ce să ne așteptăm în următorii câțiva ani.

Creșterea chatbot-urilor

Chatboții folosesc din ce în ce mai mult învățarea automată pentru a deveni mai inteligenți și pentru a oferi răspunsuri mai bune clienților în timp. Clienții pot obține răspunsuri la întrebările lor despre un produs sau serviciu fără a fi nevoie să parcurgă o pagină de întrebări frecvente sau să efectueze un apel telefonic care necesită timp.

Chatbot-urile au devenit un instrument important pentru companiile care doresc să automatizeze mai multe procese și să ofere cea mai bună experiență de utilizator. Numai în primele 6 luni ale anului 2016, 58 de milioane de dolari au fost investiți în chatboți. În plus, Gartner prezice că până în 2020, clienții cu greu vor interacționa cu o întreprindere la nivel de om la om:

Tehnologia se va maturiza, fără îndoială, și întrebările adresate de clienți vor fi probabil adăugate la profilul lor de consumator pentru a forma o imagine mai bună despre locul în care se află în călătoria clientului și ce servicii ar putea cumpăra.

Aplicații inteligente

Învățarea automată nu va fi doar un instrument pe care mașinii tehnologici precum Facebook și-l pot permite. Aplicațiile inteligente vor deveni mainstream mai devreme decât credeți. În curând, majoritatea companiilor vor folosi aplicații care analizează rapid cantități mari de date și își vor schimba programul pe baza informațiilor noi. Și dacă nu credeți asta, credeți asta: în 2016, TechCrunch a aflat că 90% dintre startup-urile cu care s-au întâlnit plănuiau să folosească învățarea automată pentru a-și îmbunătăți experiența clienților.

Va exista, de asemenea, o piață în creștere pentru algoritmi care alimentează aplicațiile inteligente. Algoritmia este o astfel de piață. Mashape este o altă piață pentru API-uri pe care dezvoltatorii o folosesc pentru a crea aplicații inteligente. Specialiștii în marketing se vor baza din ce în ce mai mult pe algoritmi pentru a rula aplicații inteligente care oferă soluții personalizate clienților lor.

Piețele sunt importante deoarece reduc frecarea în procesul de cumpărare și vânzare. Cu un proces de cumpărare mai simplu, asta înseamnă adoptarea mai rapidă a aplicațiilor inteligente și a API-urilor care le alimentează.

Big Data înregistrează o creștere a investițiilor

Un sondaj de la DNV GL – Business Assurance a constatat că 76% din toate organizațiile caută să-și crească sau să-și mențină investiția în big data până în 2019. Sondajul a mai constatat că majoritatea întreprinderilor la nivel global văd big data ca pe o oportunitate. Companiile care investesc mai mult în big data văd îmbunătățiri în ceea ce privește eficiența și luarea deciziilor, iar companiile adoptă, de asemenea, big data ca o modalitate de a capta și stoca informații critice despre clienții lor:

Având un nou accent pe învățarea automată și inteligența artificială, datele care alimentează aceste procese trebuie să provină de undeva. Big Data oferă acestor instrumente informațiile de care au nevoie pentru a prezenta o imagine mai completă pentru agenții de marketing. Fără cantități mari de date, inteligența predictivă poate duce la concluzii greșite și poate îndrepta agenții de marketing în direcția greșită. De aceea, big data trebuie cultivată alături de instrumentele predictive.

Exemple de informații predictive pentru clienți

Companiile au tendința de a utiliza mai mult analiza predictivă. Dar nu este doar o tehnică pentru viitor. În prezent, companiile folosesc instrumente de predicție pentru a-și îmbunătăți profitul și pentru a deveni mai eficiente.

Vedere din interior

InsideView este o companie de marketing și vânzări care avea nevoie de o modalitate mai eficientă de a determina ce clienți potențiali merită urmăriți. La acea vreme, InsideView avea doar doi reprezentanți de vânzări, iar determinarea căror clienți potențiali de intrare aveau cea mai mare prioritate era un proces lung de 18 zile , un număr pe care compania dorea să-l reducă dramatic.

Apoi au apelat la soluția de analiză predictivă SalesPredict pentru informații inteligente despre scoringul potențial. Soluția a folosit mii de semnale pentru a produce informații despre intenția de cumpărare a unui client potențial. Analiza predictivă a permis InsideView să creeze un scor pentru fiecare client potențial care a fost încorporat în automatizarea de marketing existentă a companiei.

Rezultatul? Procesul de calificare a clienților potențiali InsideView a fost acum redus la 2 zile. În plus, rata de conversie a acestora a crescut cu 25%, iar compania a înregistrat o creștere de 100% în pipeline de vânzări calificate.

US Cellular

US Cellular a vrut să afle ce optimizări pentru site-ul web ar putea implementa pentru a genera venituri și cât de eficiente au fost fiecare dintre aceste acțiuni. Ei l-au angajat pe Cardinal Path pentru a finaliza o analiză a intenției de cumpărare (o formă de analiză predictivă) pentru a descoperi care acțiuni ale site-ului web au fost cele mai predictive pentru achizițiile viitoare.

Se credea că potențialii potențiali care foloseau funcția de adăugare în coș sau de localizare a magazinelor de pe site-ul companiei erau clienți potențiali cu valoare mai mare. Cardinal Path a descoperit că clienții potențiali care au folosit funcția „Conversați acum” sau „Oferte” de la US Cellular aveau mai multe șanse să facă o achiziție viitoare decât potențialii care au folosit un localizator de magazine. US Cellular a folosit aceste informații pentru a se concentra pe clienți potențiali mai calificați, ceea ce a dus la o creștere cu 61% a valorii de viață a clienților.

De ce tehnologie vei profita?

Tehnologia predictivă de business intelligence, cum ar fi învățarea automată și AI, nu mai sunt concepte străine pe care le puteți ignora. Sunt aici pentru a rămâne și pentru a schimba marketingul digital așa cum îl știm noi. Ambele permit agenților de marketing să creeze soluții personalizate pentru clienți, iar menținerea la curent cu tendințele asociate vă poate ajuta afacerea să devină mai eficientă în viitor.

Începeți să personalizați experiența clientului după clic pe pagina de destinație, înscrieți-vă pentru o demonstrație Instapage Enterprise astăzi.