Как использовать прогнозную аналитику в вашей маркетинговой стратегии

Согласно Webopedia, «предиктивная аналитика — это практика извлечения информации из существующих наборов данных для определения закономерностей и прогнозирования результатов и тенденций». Звучит сложно — потому что это так. Каждый раз, когда вы используете прошлое, чтобы понять, что произойдет в будущем; ты рискуешь.

Однако без какой-либо формы предиктивной аналитики достичь цели, какой бы она ни была, гораздо сложнее. Например, в бейсболе статистический метод, известный как Sabermetrics, часто используется в качестве инструмента прогнозной аналитики.

Анализируя передовые, нетрадиционные статистические данные или показатели, бейсбольные менеджеры принимают решения о составе (например, какого запасного питчера использовать в той или иной ситуации), а фронт-офис принимает кадровые решения (каких молодых игроков выбрать на драфте) на основе своих аналитических моделей. предсказать, скорее всего, произойдет.

В другом примере Netflix использует прогнозную аналитику, чтобы помочь определить, какие предлагаемые программы они будут производить для своего списка «Оригинальные программы Netflix». Решение о производстве популярного сериала «Карточный домик», например, было принято после анализа звезды, режиссера и британской версии шоу.

Зачем предиктивная аналитика?

Когда отделы маркетинга используют прогнозную аналитику, они лучше выявляют потенциальных клиентов. После того, как клиенты определены и успешно закрыты, им может быть предложено множество других продуктов на основе их покупательских моделей.

Опять же, в сочетании с большими данными прогнозная аналитика может указать, какие продукты каким потребителям следует продавать. Например, если мужчина покупает костюм Armani за 4000 долларов, он будет лучшей целью для BMW, чем для Honda Civic. Даже внутрипродуктовые кросс-продажи и дополнительные продажи являются ответвлением успешных усилий по прогнозной аналитике. Очень успешный клуб Dollar Shave Club сочетает в себе привлекательное название с усилиями по повышению продаж, размещая на своем веб-сайте продукты премиум-класса рядом с «долларовыми» продуктами.

Это простые примеры предиктивной аналитики или предиктивного интеллекта, которые используются в повседневной жизни. Однако с появлением больших данных прогнозная аналитика приобрела гораздо более сложный характер. Усовершенствованные компьютерные алгоритмы (набор компьютерных инструкций для выполнения определенной задачи) сделали науку прогнозирования на основе данных более точной и далеко идущей, чем когда-либо прежде, и эта тенденция не собирается замедляться. Маркетологам, которые отстают, будет очень трудно догонять.

Предиктивная аналитика в сфере маркетинга

Как все это связано с маркетингом, и как маркетологам использовать прогнозную аналитику? Прежде всего, любой процесс или инструмент, который помогает маркетологам различать покупательские привычки потребителей, может быть благом для их бизнеса, потому что, если вы сможете «расшифровать» прошлые покупательские привычки, вы сможете спрогнозировать будущие покупательские привычки и принимать решения на основе этих привычек. проекции. Предиктивная аналитика помогает гарантировать точность этих прогнозов.

Например, когда зритель покупает билет, транзакция фиксируется компьютерной системой продавца билетов и вносится в его базу данных. Алгоритм предиктивной аналитики может дать компьютеру команду отправлять электронное письмо покупателю всякий раз, когда собирается открыться новый спектакль. Сделав еще один шаг вперед, алгоритм может определить конкретный жанр (например, мюзикл, мистика, комедия), на который будет ориентироваться покупатель билетов.

Для отдела маркетинга информация о покупках может быть получена и служить основой для продвижения билетов, рекламных кампаний, розыгрышей игровых дней и т. д.

Давайте посмотрим на некоторые вещи, которые может сделать маркетолог, когда собраны все доступные данные и применена предиктивная аналитика:

1. Анализируйте и прогнозируйте сезонное поведение клиентов . Это особенно верно для онлайн-продаж, поскольку наиболее успешными сайтами электронной коммерции являются те, которые выделяют продукты, которые потребители захотят захотеть в любой момент времени.
2. Во-вторых, нацеливайте самые прибыльные продукты на клиентов, которые с наибольшей вероятностью их купят . Бесполезно создавать электронное письмо или всплывающую рекламу Mercedes-Benz для 13-летнего подростка. И наоборот, ориентация на состоятельных клиентов для высококачественных продуктов является центральным элементом эффективного маркетинга.
3. Затем разработайте сценарии «что, если» для покупательских привычек клиентов (например, если запасы продукта А закончатся, кто, скорее всего, купит продукт Б?). На первый взгляд это может показаться проблемой цепочки поставок, но факт в том, что продажи будут больше, если маркетологи смогут определить приоритетный список товаров, которые должны быть на складе, на основе того, что указывают алгоритмы прогнозирования.
4. Затем разработайте более эффективные маркетинговые и рекламные стратегии . Не просто ориентируясь на нужную аудиторию, но ориентируя их на сообщения, изображения и темы, которые привлекут их к вашему продукту или услуге.
5. В-пятых, изучите и применяйте лучшие стратегии для получения повторных заказов . Прогнозная аналитика может сообщить маркетингу, какие потребители с наибольшей вероятностью станут постоянными клиентами. Бюджеты становятся все жестче и жестче. Маркетинг должен распределять свои ресурсы, чтобы сосредоточиться на целях, обеспечивающих максимальную рентабельность инвестиций, а ничто так не обеспечивает рентабельность инвестиций, как постоянные клиенты. По словам гуру бизнеса Эдвардса Деминга, «результатом долгосрочных отношений является все лучшее и лучшее качество и все более низкие затраты».
6. Наконец, отдайте предпочтение клиентам . В дополнение к вышесказанному маркетологи должны расставлять приоритеты среди клиентов на основе ряда факторов, не последним из которых является вероятность того, что они станут постоянными клиентами. Другие факторы включают, помимо прочего, то, какие клиенты покупают продукты с наибольшей маржой, привлечение каких клиентов обходится с наименьшими затратами и какие клиенты с наибольшей вероятностью инициируют возврат.

Инструменты для предиктивной аналитики

К счастью для бизнеса, нет необходимости нанимать штат программистов для разработки алгоритмов предиктивной аналитики. Существует множество инструментов для выполнения аналитических задач, необходимых для выполнения работы.

Одними из основных игроков в области прогнозной аналитики являются IBM, SAP и Oracle, но для тех компаний, которые не готовы к дорогим и сложным решениям «корпоративного класса», есть альтернативы, такие как Marketo, Tableau, GoodData и множество других. Основное различие между инструментами корпоративного класса и лучшими в своем классе более мелкими поставщиками заключается не в сложности или функциональности, а в том, что компании, ориентированные на SAP и Oracle, склонны отдавать предпочтение единообразию поставщиков, в то время как пользователи баз данных IBM считают, что есть преимущество в использовании аналитических инструментов IBM. .

Оптимизация конверсии — целевая страница после клика

Любая маркетинговая онлайн-кампания или любое присутствие в электронной коммерции в первую очередь оценивается по одному критерию: количеству конверсий. Отличные кампании, отличные рекламные акции, даже отличные продукты хороши только в том случае, если они обеспечивают продажи.

В цифровом маркетинге конверсия — это все. По этой причине каждой рекламной онлайн-кампании нужна целевая страница после клика, а целевая страница после клика должна быть профессионально разработана для привлечения потенциальных клиентов, привлекательна для глаз и удобна для пользователя.

Интернет-пользователи все испытали разочарование от целевых страниц после клика, которые не предоставляли необходимую им информацию, не сфокусированы на одном действии, просто непривлекательны и просто плохо спроектированы. Для интернет-маркетолога, чьим спасательным кругом являются конверсии, отсутствие целевой страницы после клика или плохая целевая страница после клика — это яд.

Пример хорошей целевой страницы после клика можно найти здесь. Страница MarketingProfs понятна, привлекательна, удобна для чтения и навигации с помощью простой формы с одним полем.

К счастью, Instapage является наиболее удобной для дизайнеров платформой целевых страниц после клика, которая позволяет маркетологам быстро создавать красивые целевые страницы после клика с высокой конверсией в масштабе. Благодаря расширенным функциям, таким как измерение краев и блокировка оси, редактор CSS в сочетании с более чем 200 шаблонами, вы нигде не найдете более гибкого, удобного и настраиваемого решения для целевой страницы после щелчка.

Предиктивная аналитика: здесь, чтобы остаться и стать все более важным

Прогнозный анализ является неотъемлемой частью современной онлайн-рекламы. От простой аналитики, такой как перекрестные продажи на основе онлайн-покупки, до сверхсложных приложений, таких как попытки предвидеть покупательские привычки различных сегментов потребителей, прогнозная аналитика становится основой, на которой строятся онлайн-маркетинг и реклама. По мере того, как вычислительная мощность компьютеров увеличивается, а хранение данных становится все дешевле и дешевле, не видно конца тому, чего сможет достичь предсказательная аналитика.

В старые времена, когда существовали только кирпичи и минометы, маркетинг сводился лишь к тому, чтобы убедиться, что в универмаге достаточно рождественских товаров в рождественский сезон, а в местной газете есть нужные купоны и рекламная реклама. Сегодня интернет-магазины бросают вызов традиционным каналам, а онлайн-покупки через ПК конкурируют со смартфонами.

По данным Statista, в 2021 году объем розничных продаж электронной коммерции во всем мире составил примерно 5,2 триллиона долларов США. Прогнозируется, что в ближайшие годы эта цифра вырастет на 56 процентов и достигнет примерно 8,1 триллиона долларов к 2026 году. Вот почему современный ритейлер должен выделять достаточные ресурсы на онлайн-рекламу и продажи, а для этого ему необходимо следующее:

1. Маркетинговая команда с глубоким пониманием процесса онлайн-покупок. Для небольших фирм это может потребовать привлечения внешних консультантов.
2. Сосредоточьтесь на предиктивной аналитике, которая может привести к лучшему пониманию привычек потребителей и эффективному распределению ресурсов, а также эффективному таргетингу рекламы.
3. Креативность, позволяющая использовать эти привычки, действуя на основе выводов, полученных с помощью прогностических технологий.
4. Программные инструменты для извлечения данных из всех доступных источников и их анализа, а также ИТ-ресурсы для администрирования этих инструментов и консультирования по выбору инструментов, если это необходимо.
5. Глубокое понимание важной роли целевых страниц после клика в оптимизации конверсии и умение выбрать лучшую целевую страницу после клика, провайдера.

Будущее прогнозной аналитики

Маркетинг превратился в цифровое предприятие, и прогнозная аналитика — один из его основных инструментов. Когда-то анализ потребительских привычек занимал недели и недели анализа электронных таблиц, но сегодня это делается в режиме реального времени. Смысл ясен: то, где мы были, и то, куда мы идем, переплетаются, как никогда раньше.

По мере развития технологий способность предсказывать привычки потребителей и, если уж на то пошло, привычки каждого человека, поставит ряд этических и юридических проблем. Даже сейчас маркетологи должны быть осторожны, чтобы их маркетинговые усилия не пересекали грань между маркетингом и вторжением в частную жизнь. И снова в игру вступит прогнозная аналитика, но скорее как решение проблемы, чем сама проблема.

Подпишитесь на демонстрацию Instapage Enterprise сегодня.