Что такое прогнозный анализ и его роль в успешной маркетинговой стратегии

Опубликовано: 2022-11-08

Прогнозный анализ часто применяется для управления цепочками поставок и бизнес-операциями, а также для анализа поведения потребителей. По данным Statista.com, прогнозный анализ останется на уровне 5,29 млрд долларов в 2020 году и, по прогнозам, вырастет до 41,52 млрд долларов к 2028 году.

Но что это? Как это может положительно повлиять на ваш бизнес и маркетинговые стратегии? Давай выясним.

Что такое прогнозный анализ?

Прогнозный анализ — это форма бизнес-анализа, которая использует статистику или машинное обучение для прогнозирования результата чего-либо. Этим «что-то» может быть что угодно: от потребительских намерений и пожизненной ценности клиента до тенденций продаж.

По сравнению с другими типами бизнес-анализа, в то время как прогностический анализ фокусируется на том, что может произойти, описательный анализ рассматривает то, что уже произошло. получилось. Предписывающий анализ ищет ответы, основанные на двух других аналитиках, чтобы определить, что должно произойти — в зависимости от того, что произошло и что может произойти.

Предиктивный анализ может быть использован для:

Прогнозируйте будущие темпы оттока клиентов.
Точно прогнозировать будущие прогнозы продаж.
Предоставьте компаниям возможность заказывать оптимальное количество запасов для удовлетворения спроса клиентов.
Рассчитайте пожизненную ценность клиента (CLV).
Предсказать, какие продукты клиент, вероятно, купит в будущем.
Предотвратить сбои в работе логистического или складского оборудования.

Что такое методы прогнозного анализа?

Используя текущие и/или исторические данные с помощью статистических методов, таких как прогнозное моделирование, алгоритмы глубокого обучения, машинное обучение и интеллектуальный анализ данных, прогнозный анализ может прогнозировать будущие вероятные события.

Другие типы методов прогнозного анализа включают в себя:

Хранилища данных (например, блоки данных аналитики SQL) составляют основу крупномасштабных проектов интеллектуального анализа данных.

Кластеризация данных использует машинное обучение для группировки объектов по категориям на основе сходства, например сегментации аудитории на основе прошлого взаимодействия.

Классификация — это метод прогнозирования, который включает в себя вычисление вероятности того, что элемент принадлежит к определенной категории.

Логистическая регрессия находит корреляции между входами и выходами.

Деревья решений — это контролируемые алгоритмы обучения, используемые для определения направлений действий и вероятностей, связанных с каждым из них, в зависимости от наборов переменных.

Нейронные сети машинного перевода обычно используются для целей классификации данных через входные и выходные узлы.

Анализ временных рядов — это метод, используемый для анализа данных временных рядов, таких как изменения за периоды.

Что такое пример прогнозного анализа?

Хороший вариант использования предиктивного анализа — в области электронной коммерции, особенно в рекомендациях по продуктам. Умные алгоритмы создают точные прогнозы для потребителей на основе того, что они уже купили, и других контекстуальных причин.

Один из примеров этих алгоритмов на практике включает в себя просмотр покупки и просмотр истории потребителя, а также рекомендацию продуктов на основе аналогичных пользовательских данных. Любые продукты, которые пользователь приобрел ранее, будут проигнорированы.

Бренды, стремящиеся улучшить взаимодействие с клиентами и коэффициент конверсии, часто получают отличные результаты от систем рекомендаций. При правильном выполнении эта маркетинговая стратегия с прогнозным анализом поощряет дополнительные и перекрестные продажи, укрепляет лояльность к бренду и гарантирует, что клиенты вернутся за новыми покупками.

Роль прогнозного анализа в маркетинге

Персонализированный опыт

Прогнозный анализ составляет основу выигрышных маркетинговых стратегий. Это связано с тем, что правильное использование данных обеспечивает персонализированное обслуживание клиентов и стимулирует продажи. В маркетинге прогнозирование потребностей является широко используемым инструментом предиктивной аналитики, с помощью которого компании предвидят потребности клиентов на основе их привычек просмотра веб-страниц.

Например, интернет-магазины, занимающиеся ремонтом дома, могут предсказать, когда покупатель будет искать товары для украшения дома, благодаря увеличению количества запросов на товары для дома.

Решения проблем

Прогнозный анализ решает проблемы клиентов до того, как они осознают, что у них есть проблемы. Используя данные о намерениях и поведении клиентов, предприятия могут увидеть, какие клиенты больше подвержены риску оттока, и действовать соответствующим образом, даже если у них есть шаблон соглашения о конвертируемых банкнотах PandaDoc. Упреждающее решение потенциальных проблем — это хорошая деловая позиция, которая сводит к минимуму влияние на общее качество обслуживания клиентов.

Привлечение новых клиентов

Используйте сегментацию данных в качестве прогнозного анализа для определения моделей идентификации клиентов. Эта практика работает путем выявления потенциальных клиентов на основе потребностей, желаний, покупательского поведения и предпочтений ваших существующих клиентов.

Оптимизация маркетингового бюджета

Прогнозный анализ позволяет маркетологам более эффективно расходовать бюджеты, независимо от того, стоит ли цель конвертировать потенциальных клиентов, привлекать новый сегмент аудитории или удерживать существующих клиентов. Поскольку прогнозный анализ может помочь вам понять действия пользователей, которые указывают на их намерения конверсии, вы можете создавать релевантные целевые страницы, воронки продаж и маркетинговые кампании, которые готовы положительно повлиять на вашу прибыль.

Маркетинговый процесс прогнозного анализа

Как прогнозный анализ может выглядеть в вашем бизнесе?

Определите, на какой вопрос вы хотите ответить – например, какие потенциальные клиенты могут подписаться на мою услугу в течение следующих 30 дней?
Соберите данные — в нашем примере нужны исторические данные потенциальных клиентов (в частности, сколько времени ушло на конвертацию прошлых потенциальных клиентов), демографические данные и данные о каналах, а также текущий список потенциальных клиентов.
Проведите описательный анализ , чтобы определить факты, например, различается ли среднее время конверсии между каналами и коррелируют ли демографические данные с этими временными рамками.
Используйте статистические методы для проверки своих теорий.
Создайте прогностическую модель после ваших тестовых открытий, чтобы предсказать результаты.
Разверните прогностическую модель , чтобы получить полезную информацию, например потенциальных клиентов, которые, скорее всего, зарегистрируются в течение следующих 30 дней.
Создавайте целевые маркетинговые стратегии с учетом этих потенциальных клиентов в надежде на максимальную конверсию.
Регулярно обновляйте прогностическую модель , чтобы соответствовать новым требованиям.

Помните, что внешние факторы могут исказить ваши данные — подумайте о сезонных изменениях, новостях, глобальных кризисах и т. д.

Как добиться максимального успеха в маркетинге с помощью прогнозного анализа

Вот некоторые важные советы по использованию прогностического анализа с максимальной эффективностью:

Соберите как можно больше правильных данных.
Определите наиболее подходящие методы и алгоритмы моделирования для конкретного проекта.
Имейте процессы для уменьшения потенциальных предубеждений.

Мы предсказываем, что прогнозный анализ — это будущее маркетинга

Прогнозный анализ быстро становится жизненно важным инструментом принятия решений для дальновидных предприятий. Независимо от отрасли, прогнозный анализ может дать вам информацию, необходимую для продвижения вашего маркетинга. Предоставляя интеллектуальные данные для сбора научных данных и используя их для точного прогнозирования будущих результатов, организации используют прогностический анализ для принятия чрезвычайно выгодных решений.