วิธีใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อการตลาดที่ดีขึ้น

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ไม่น่ากลัว ไม่สับสน และไม่ได้มาเพื่อแย่งงานคุณ เป็นเครื่องมือไฟฟ้าที่ช่วยให้คุณได้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้นอย่างมาก

ธุรกิจจีบไม่แน่นอน ทำให้การลงทุนยากขึ้น เตรียมตัวยากขึ้น ไม่รู้ว่าควรโฟกัสเรื่องอะไร

แน่นอนว่านี่เป็นส่วนหนึ่งของสภาพมนุษย์ ถ้าเรารู้อนาคต อะไรๆ ก็คงจะง่ายขึ้นใช่ไหม? อย่างน้อยก็เพื่อธุรกิจ

แม้ว่า AI จะไม่สามารถบอกอนาคตเราได้ (แต่) อัลกอริทึมก็ฉลาดพอที่จะคาดการณ์ได้ การคาดการณ์เหล่านี้อาจไม่สมบูรณ์แบบ แต่อย่างน้อยก็ขจัดความไม่แน่นอนบางอย่างออกจากธุรกิจ การคาดคะเนของเราแม่นยำขึ้น 10% หรือ 20% ก็สามารถสร้างรายได้เพิ่มหลายล้านถึงหลายหมื่นล้านทุกปี

สำหรับนักการตลาด การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สามารถเป็นตัวเปลี่ยนเกมได้ สามารถให้เบาะแสแก่เราว่าลูกค้าและผู้มีโอกาสเป็นลูกค้ารายใดควรลงทุนตั้งแต่การแสดงโฆษณาครั้งแรก มันสามารถแสดงให้เราเห็นถึงวิธีการหาลูกค้าได้แม่นยำขึ้น และวิธีหาลูกค้าที่ดีขึ้น

กล่าวโดยย่อคือมันสามารถเขย่าการตลาดของคุณได้ [นี่คือวิธี:

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ช่วยให้ผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าของคุณเคลื่อนผ่านช่องทางการขายตามจังหวะของพวกเขา

ในฐานะนักการตลาด งานหลักอย่างหนึ่งของเราคือการเลี้ยงดูลูกค้าเป้าหมาย – เคลื่อนย้ายผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าใหม่ผ่านขั้นตอนต่างๆ ของกระบวนการขาย (หรือที่เรียกว่า “การเดินทางของผู้ซื้อ”) จนกระทั่งพวกเขากลายเป็นลูกค้า

เราทำสิ่งนี้โดยการส่งเนื้อหาที่ตรงเวลา โดยปรับแต่งเนื้อหาบางส่วนให้เป็นส่วนตัว โดยล่อลวงให้พวกเขาทำตามขั้นตอนเล็กๆ น้อยๆ เพื่อไปสู่เป้าหมายของเรา สิ่งเหล่านี้มักเรียกว่า "การแปลงขนาดเล็ก" ซึ่งเป็นเอกสารไวท์เปเปอร์ที่ดาวน์โหลดมา เครื่องคิดเลขออนไลน์ที่ใช้ กำหนดการสาธิต

พวกคุณส่วนใหญ่คุ้นเคยกับกระบวนการนี้เป็นอย่างดี มันเป็นงานของคุณ

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สามารถช่วยให้คุณจ้างงานบางส่วนจากภายนอกได้ ด้วยการวิเคราะห์การกระทำของผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าหลายหมื่น (หรือหลายล้านคน) ทำให้สามารถประเมินได้ว่าเมื่อใดที่ผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าแต่ละรายมีแนวโน้มที่จะทำ Conversion ย่อยๆ เหล่านั้นจนเสร็จสมบูรณ์

กล่าวอีกนัยหนึ่งคือการนำผู้คนเข้าสู่ช่องทางการขายอย่างมีประสิทธิภาพมากกว่าคุณ

อย่าปล่อยให้ความสามารถนั้นทำให้คุณกังวลว่าจะตกงาน - ยังมีงานให้คุณทำ อีกมาก แต่ก็เหมือนกับการใช้เวลาของคุณในการจัดรูปแบบการพิมพ์ผิดในรายชื่อผู้รับจดหมายใหม่ด้วยตนเอง (เช่น gmial.com ถึง gmail.com เป็นต้น) ไม่ใช่การใช้เวลาที่ดีในการประเมินผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าแต่ละราย เนื่องจากพวกเขา เลื่อนผ่านช่องทางการขาย

การทำอย่างนั้นเพียง 100 โอกาสอาจใช้เวลาทั้งวันของคุณ ดังนั้นเราจึงให้อัลกอริทึมของการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ทำ ในขณะที่คุณดำเนินการตรวจสอบให้แน่ใจว่าสมาชิกในทีมของคุณทำงานได้ดี (เช่น) และตรวจสอบให้แน่ใจว่าฝ่ายไอทีเข้าใจความต้องการของแอพใหม่ของคุณ และ…. คุณได้รับความคิด ในขณะที่คุณไปทำงานที่เหลือของคุณ

การคาดการณ์ความต้องการ

การใช้อัลกอริทึมผสมผสานระหว่างฟีดข้อมูล (ยอดขายในอดีต สภาพเศรษฐกิจในปัจจุบัน การรายงานข่าวของสื่อ กิจกรรมบนโซเชียลมีเดีย และอื่นๆ) สามารถคาดเดาได้อย่างมีการศึกษาสูงว่าผลิตภัณฑ์ใดจะเป็นที่ต้องการเมื่อใด

นักการตลาดสามารถใช้สองวิธีนี้:

• เพิ่มสิ่งที่ทำงานอยู่แล้ว

หากระบบคาดการณ์ว่ารองเท้าสลิปเปอร์สีน้ำเงินจะแกว่งขึ้นอย่างมาก (เช่น) นักการตลาดสามารถสร้างเนื้อหาและโฆษณาเพื่อผลักดันรองเท้าแตะได้ พวกเขาสามารถวางตำแหน่งผลิตภัณฑ์ของตนให้อยู่ในสถานที่ที่เหมาะสมในเวลาที่เหมาะสมเพื่อดึงดูดความต้องการ

• ตอบสนองต่อปัญหาสินค้าคงคลัง

หากมีความต้องการที่คาดการณ์ไว้สำหรับรองเท้าแตะคลุมเครือ แต่มีสินค้าคงคลังไม่เพียงพอที่จะครอบคลุมคำสั่งซื้อ นักการตลาดมีทางเลือกบางอย่าง พวกเขาสามารถเพิ่มราคาของรองเท้าแตะเหล่านั้นได้ ซึ่งจะทำให้ส่วนต่างของสินค้าคงคลังสูงขึ้น หรือพวกเขาอาจให้โอกาสลูกค้าที่ดีที่สุดของพวกเขาในการซื้อรองเท้าแตะคลุมเครือเหล่านั้นก่อน

นั่นเป็นเพียงสองวิธีที่การรู้ล่วงหน้าเกี่ยวกับอุปสงค์จะช่วยให้นักการตลาดทำงานได้ดีขึ้น คิดว่ามันเหมือนกับรายงานสภาพอากาศสำหรับการสร้างอุปสงค์

ค้นหาผู้ซื้อที่คล้ายกัน

หากคุณเคยทำโฆษณามาก่อน คุณจะรู้เกี่ยวกับแนวคิดของผู้ชมที่มีลักษณะคล้ายกัน บุคคลเหล่านี้ไม่ใช่ลูกค้าหรือผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าในปัจจุบัน แต่มีลักษณะตรงกับลักษณะลูกค้าที่ดีที่สุดของคุณหลายประการ

ด้วยการเลือกคุณลักษณะที่เหมาะสมของลูกค้าที่ดีที่สุดของคุณ คุณสามารถขอให้แพลตฟอร์มโฆษณา (เช่น Facebook เป็นต้น) ไปหาคนที่ตรงกับพารามิเตอร์ของคุณ จากนั้นจึงแสดงโฆษณาของคุณต่อพวกเขา

เคล็ดลับคือการเลือกพารามิเตอร์ที่เหมาะสม ข้อมูลประชากรพื้นฐานอาจไม่เพียงพอที่จะระบุผู้ชมที่จะคลั่งไคล้โฆษณาของคุณ

นั่นคือที่มาของการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ โดยสามารถวิเคราะห์แอตทริบิวต์ของลูกค้าที่ดีที่สุดของคุณได้หลายร้อยหรือหลายพันคุณลักษณะ ระบบการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สามารถสร้างโปรไฟล์ที่มีรายละเอียดมากกว่าสิ่งที่คุณซึ่งเป็นมนุษย์จะมีเวลาให้คำจำกัดความได้

ดังนั้นอัลกอริทึมจึงเลือกผู้ชมที่มีลักษณะคล้ายกันเพื่อโฆษณา นอกจากนี้ยังอาจได้รับมอบหมายให้สร้างโฆษณาที่คุณจะแสดงให้กับกลุ่มที่เลือกโดย AI และอาจปรับแต่งโฆษณาเหล่านั้นให้เหมาะกับคุณ

ข้อควรจำ – เมื่ออัลกอริทึมการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์รู้วิธีเลือกผู้ชม สร้างโฆษณา และปรับเปลี่ยนให้เป็นส่วนตัว ก็สามารถซูมดูงานนั้นด้วยความเร็วคอมพิวเตอร์ ความเร็วเท่ากันกับการประมวลผลข้อมูลอื่น ๆ ซึ่งเร็วกว่าการคลิก… พิมพ์… คลิก… ดับเบิลคลิกตามจังหวะที่มนุษย์เราทำงาน

ต้องการพิสูจน์ว่ามันทำงานได้ดีเพียงใด? ตัวแทนจำหน่าย Harley Davidson หนึ่งรายเพิ่มโอกาสในการขายได้ถึง 2,930% ในสามเดือนด้วยการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ ครึ่งหนึ่งของโอกาสในการขายเหล่านี้มาจากกลุ่มเป้าหมายที่คล้ายกันซึ่งตัวแทนจำหน่ายไม่เคยพิจารณาที่จะเข้าถึงมาก่อน แต่ AI รู้ว่าจะหาพวกเขาได้ที่ไหน

เสนอราคาที่ดีที่สุด

พวกเราบางคนไม่ชอบกลยุทธ์นี้มากนัก มันมีส่อเสียดส่อเสียดแม้กระทั่งไม่ค่อยดี แต่อนิจจา - มันใช้งานได้

เนื่องจากอัลกอริทึมรู้มากเกี่ยวกับเราและวิธีที่เราตอบสนองต่อโฆษณาและข้อเสนอและผลิตภัณฑ์ที่เรากำลังค้นหา พวกเขารู้ว่าเราตอบสนองต่อจุดราคาที่แตกต่างกัน และเพื่อให้พวกเขาสามารถเสนอราคาที่แตกต่างกันให้กับลูกค้าที่แตกต่างกัน

ถ้านั่นทำให้คุณเห็นว่าไม่ยุติธรรม ฉันเข้าใจ พวกเราบางคนค่อนข้างเจ๋งในแนวทางนี้เช่นกัน แต่นักการตลาดทำสิ่งนี้มาอย่างน้อยหนึ่งทศวรรษแล้ว พวกเขากำลังทำในระดับที่ง่ายกว่า บริษัทแคตตาล็อกเคยพิมพ์ราคาที่แตกต่างกันสำหรับผู้คนในรหัสไปรษณีย์ที่แตกต่างกัน ไม่นานมานี้ สายการบินและเว็บไซต์ท่องเที่ยวได้ปรับปรุงเทคนิคนี้ให้สมบูรณ์แบบ

วิธีการทำงาน: หากคุณอาศัยอยู่ในรหัสไปรษณีย์ที่มีรายได้สูงเป็นพิเศษ ราคาสำหรับพวงมาลาคริสต์มาสอันใดอันหนึ่งอาจอยู่ที่ 175 ดอลลาร์ หากคุณอาศัยอยู่ในรหัสไปรษณีย์ที่รายได้ต่ำกว่า พวงหรีดจะอยู่ที่ 125 ดอลลาร์

แน่นอนว่าสิ่งนี้ลดอัตรากำไรที่บริษัททำได้ แต่ถ้าพวกเขายังทำได้ดีพอในราคาที่ต่ำกว่า ก็ถือว่าชนะ พวกเขายังได้รับประโยชน์จากการขาย เมื่อคุณเป็นลูกค้าแล้ว พวกเขาสามารถทำการตลาดให้คุณได้อย่างถูกต้องและประสบความสำเร็จมากขึ้น

สำหรับหลายๆ บริษัท แม้ว่าพวกเขาจะสูญเสียเล็กน้อยในการสั่งซื้อครั้งแรก แต่พวกเขาก็มีระบบการตลาดที่ซับซ้อนเพียงพอที่จะชดเชยการขาดทุนในภายหลังเมื่อคุณซื้ออีกครั้ง

สร้างบุคลิกของลูกค้าที่ละเอียดยิ่งขึ้น

กลยุทธ์นี้คล้ายกับการแบ่งกลุ่ม ยกเว้นว่าจะเหมือนกับการแบ่งกลุ่ม 10.0 คุณจะแบ่งกลุ่มลูกค้าและผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าตามจุดข้อมูลทุกจุดที่คุณมี คุณจะไม่ทำเช่นนั้น อัลกอริทึมการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์จะทำเช่นนั้น

เมื่อนักการตลาดมนุษย์สร้างบุคลิก เรามักจะต้องยึดบุคลิกหลักไว้ 3-5 บุคลิก การทำงานและเวลามากเกินไปในการสร้างบุคลิกให้กับตัวอย่างเล็ก ๆ ทุกตัว แน่นอนว่าเราทำดีที่สุดแล้ว แต่เมื่อถึงจุดหนึ่ง คุณต้องกลับบ้านไปนอน และคุณต้องจัดการกับความต้องการอื่นๆ ในงานของคุณ

ดังนั้น คุณจึงเลือกบุคลิกที่สร้างรายได้ก้อนใหญ่ที่สุด คุณสร้างเนื้อหาและเส้นทางของผู้ซื้อที่ตอบสนองความต้องการของพวกเขาได้ดีที่สุดเท่าที่จะทำได้ และคุณเรียกมันว่าดีพอ

และนั่นเป็นสิ่งที่ดีทีเดียว มันเป็นวิธีที่ดีกว่าการปฏิบัติต่อทุกคนแบบเดียวกันแน่นอน และระดับของการแบ่งกลุ่มและบุคลิกภาพนี้ได้ผล คุณจะได้รับผลลัพธ์มากขึ้น 50-300% เพียงแค่ปฏิบัติต่อกลุ่มเหล่านี้แตกต่างออกไป

แต่เมื่อเทียบกับสิ่งที่โปรแกรมวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI สามารถทำได้ นี่เป็นเรื่องเล่นๆ ของเด็ก AI สามารถบีบอัดทุกองค์ประกอบของข้อมูล – เทราไบต์และเพตะไบต์ – เพื่อค้นหา “กลุ่ม” ของประเภทบุคคลที่แตกต่างกัน จะเห็นความคล้ายคลึงกันของลูกค้าและโอกาสที่มนุษย์จะมองไม่เห็น เว้นแต่ว่าเราจะมีเวลาและโฟกัสมากกว่าที่เราทำได้

จากนั้น AI สามารถตอบสนองความต้องการของคลัสเตอร์เหล่านั้นด้วยเนื้อหาที่พวกเขาชอบมากที่สุด ผ่านช่องทางที่พวกเขาต้องการ ในเวลาที่มีแนวโน้มว่าจะตอบสนองมากที่สุด

ผลลัพธ์? จำนวนลีดที่สูงขึ้นอย่างมาก ลีดที่ดีขึ้น และลีดที่เคลื่อนผ่านช่องทางการขายเร็วขึ้น

บทสรุป

เราแทบมองไม่เห็นสิ่งที่การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สามารถทำอะไรให้กับนักการตลาดได้ โพสต์นี้สามารถขยายเป็นหนังสือได้อย่างง่ายดาย

แต่เราครอบคลุมมากพอที่จะแสดงให้คุณเห็นว่าอะไรเป็นไปได้ และหวังว่าจะเพียงพอที่จะแสดงให้เห็นว่าการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ไม่ได้มาเพื่อขโมยงานของคุณ

แค่คิดว่า AI และการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เป็นคอมพิวเตอร์ 2.0 เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพในการจัดการกองข้อมูลที่ธุรกิจของคุณได้รับทุกๆ ชั่วโมง

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์และ AI เป็นเพียงเครื่องมือที่ดีกว่าสเปรดชีตและแม้กระทั่ง CRM และระบบการจัดการเนื้อหาที่ดี ลองนึกถึงระบบเก่าเหล่านั้นเหมือนพลั่วหรือแม้แต่เสียม AI และการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เป็นเหมือนรถขุดตักและอุปกรณ์ขุด

นักการตลาดกำลังเล่นกับของเล่นชิ้นใหญ่ในขณะนี้