วิธีใช้การวิเคราะห์เชิงทำนายในกลยุทธ์การตลาดของคุณ

จากข้อมูลของ Webopedia “การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เป็นวิธีปฏิบัติในการดึงข้อมูลจากชุดข้อมูลที่มีอยู่เพื่อกำหนดรูปแบบและทำนายผลลัพธ์และแนวโน้ม” ฟังดูซับซ้อน — เพราะมันเป็นเช่นนั้น เมื่อใดก็ตามที่คุณใช้อดีตเพื่อแยกแยะสิ่งที่จะเกิดขึ้นในอนาคต คุณกำลังเสี่ยง

อย่างไรก็ตาม หากไม่มีการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์รูปแบบใดรูปแบบหนึ่ง การบรรลุวัตถุประสงค์ของคุณไม่ว่าจะเป็นอะไรก็ตามก็ยากขึ้นมาก ตัวอย่างเช่น ในกีฬาเบสบอล วิธีการทางสถิติที่เรียกว่า Sabermetrics มักใช้เป็นเครื่องมือวิเคราะห์เชิงคาดการณ์

ด้วยการวิเคราะห์สถิติหรือเมตริกขั้นสูงที่ไม่ใช่แบบดั้งเดิม ผู้จัดการทีมเบสบอลจะตัดสินใจเลือกผู้เล่นตัวจริง (เช่น เหยือกโล่งอกแบบใดที่จะใช้ในสถานการณ์ใด) และเจ้าหน้าที่ส่วนหน้าจะตัดสินใจเรื่องบุคลากร คาดการณ์ว่าน่าจะเกิดขึ้นมากที่สุด

ในอีกตัวอย่างหนึ่ง Netflix ใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อช่วยกำหนดว่าพวกเขาจะผลิตรายการใดสำหรับรายการ "Netflix Original Programming" ตัวอย่างเช่น การตัดสินใจสร้างซีรีส์ยอดนิยมเรื่อง “House of Cards” นั้นตัดสินใจหลังจากการวิเคราะห์ดารา ผู้กำกับ และรายการเวอร์ชั่นอังกฤษ

ทำไมต้องมีการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์?

เมื่อฝ่ายการตลาดใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ พวกเขาจะสามารถระบุผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าได้ดีขึ้น เมื่อระบุลูกค้าและปิดบัญชีได้สำเร็จ ผลิตภัณฑ์อื่นๆ ที่มีอยู่มากมายก็สามารถทำการตลาดให้กับพวกเขาตามรูปแบบการซื้อของพวกเขา

เช่นเดียวกับข้อมูลขนาดใหญ่ การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สามารถระบุได้ว่าผลิตภัณฑ์ใดที่จะขายต่อให้กับผู้บริโภครายใด ตัวอย่างเช่น หากผู้ชายซื้อชุด Armani ในราคา 4,000 ดอลลาร์ เขาน่าจะเป็นเป้าหมายของ BMW มากกว่า Honda Civic แม้แต่การขายต่อเนื่องและการขายต่อยอดภายในผลิตภัณฑ์ก็เป็นหน่อของความพยายามในการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ที่ประสบความสำเร็จ Dollar Shave Club ที่ประสบความสำเร็จอย่างสูงผสมผสานชื่อที่น่าดึงดูดเข้ากับความพยายามในการเพิ่มยอดขาย โดยวางตำแหน่งผลิตภัณฑ์ระดับพรีเมียมถัดจากผลิตภัณฑ์ "ดอลลาร์" บนเว็บไซต์

นี่เป็นตัวอย่างง่ายๆ ของการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์หรือข่าวกรองเชิงคาดการณ์ที่เข้ามามีบทบาทในชีวิตประจำวัน อย่างไรก็ตาม ด้วยการถือกำเนิดของข้อมูลขนาดใหญ่ การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ได้เปลี่ยนไปอย่างซับซ้อนมากขึ้น อัลกอริธึมคอมพิวเตอร์ขั้นสูง (ชุดคำสั่งคอมพิวเตอร์เพื่อให้งานหนึ่งๆ สำเร็จ) ทำให้ศาสตร์แห่งการคาดการณ์ผ่านข้อมูลแม่นยำยิ่งขึ้นและเข้าถึงได้กว้างไกลกว่าที่เคยเป็นมา และแนวโน้มนี้ไม่มีสัญญาณว่าจะชะลอตัวลง นักการตลาดที่ตามไม่ทันจะมีช่วงเวลาที่ยากลำบากในการไล่ตาม

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ในแวดวงการตลาด

ทั้งหมดนี้เกี่ยวข้องกับการตลาดอย่างไร และนักการตลาดควรใช้ประโยชน์จากการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์อย่างไร ก่อนอื่น กระบวนการหรือเครื่องมือใด ๆ ที่ช่วยให้นักการตลาดแยกแยะพฤติกรรมการซื้อของผู้บริโภคได้จะเป็นประโยชน์ต่อธุรกิจของพวกเขา เพราะหากคุณสามารถ "ถอดรหัส" พฤติกรรมการซื้อในอดีตได้ คุณก็จะสามารถคาดการณ์พฤติกรรมการซื้อ ในอนาคต ได้ และทำการตัดสินใจโดยอิงจากสิ่งเหล่านั้น ประมาณการ การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ช่วยให้มั่นใจว่าการคาดการณ์เหล่านี้แม่นยำ

ตัวอย่างเช่น เมื่อผู้ชมภาพยนตร์ซื้อตั๋ว ธุรกรรมจะถูกบันทึกโดยระบบคอมพิวเตอร์ของผู้ขายตั๋วและป้อนลงในฐานข้อมูล จากนั้นอัลกอริทึมการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สามารถสั่งให้คอมพิวเตอร์ส่งอีเมลถึงลูกค้าเมื่อใดก็ตามที่เกมใหม่กำลังจะเปิดขึ้น ก้าวไปอีกขั้น อัลกอริทึมสามารถกำหนดประเภทเฉพาะ (ดนตรี ลึกลับ ตลก เป็นต้น) ที่จะกำหนดเป้าหมายไปยังผู้ซื้อตั๋ว

สำหรับแผนกการตลาด ข้อมูลการซื้อสามารถขุดได้และเป็นพื้นฐานสำหรับการส่งเสริมการขายตั๋ว แคมเปญโฆษณา การแจกของรางวัลในเกม ฯลฯ

มาดูบางสิ่งที่นักการตลาดสามารถทำได้เมื่อข้อมูลที่มีอยู่ทั้งหมดถูกขุดขึ้นมา และมีการใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์:

1. วิเคราะห์และคาดการณ์พฤติกรรมของลูกค้าตามฤดูกาล โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับการขายของออนไลน์ เนื่องจากไซต์อีคอมเมิร์ซที่ประสบความสำเร็จมากที่สุดคือไซต์ที่เน้นผลิตภัณฑ์ที่ผู้บริโภคต้องการในเวลาใดก็ตาม
2. ประการที่สอง กำหนดเป้าหมายผลิตภัณฑ์ที่ให้ผลกำไรสูงสุดกับลูกค้าที่มีแนวโน้มจะซื้อ มากที่สุด การสร้างอีเมลหรือโฆษณาป๊อปอัปสำหรับรถ Mercedes-Benz ถึงเด็กอายุ 13 ปีนั้นไม่ดีเลย ในทางกลับกัน การกำหนดเป้าหมายลูกค้าที่ร่ำรวยสำหรับผลิตภัณฑ์ระดับไฮเอนด์คือหัวใจสำคัญของการตลาดที่มีประสิทธิภาพ
3. ต่อไป ดำเนินสถานการณ์ "จะเกิดอะไรขึ้นถ้า" สำหรับพฤติกรรมการซื้อของลูกค้า (เช่น หากสินค้า A หมด ใครจะมีแนวโน้มซื้อสินค้า B) มองเผินๆ อาจดูเหมือนปัญหาห่วงโซ่อุปทาน แต่ความจริงก็คือ ยอดขายจะเพิ่มขึ้นหากการตลาดสามารถกำหนดลำดับความสำคัญของรายการสินค้าที่จะมีในสต็อกตามสิ่งที่อัลกอริธึมการคาดการณ์ระบุ
4. จากนั้น พัฒนากลยุทธ์ทางการตลาดและการโฆษณาที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น ไม่ใช่แค่การกำหนดเป้าหมายไปยังผู้ชมที่เหมาะสม แต่ด้วยการกำหนดเป้าหมายด้วยข้อความ รูปภาพ และธีมที่จะดึงดูดพวกเขามาที่ผลิตภัณฑ์หรือบริการของคุณ
5. ประการที่ห้า เรียนรู้และใช้กลยุทธ์ที่ดีที่สุดเพื่อชนะธุรกิจซ้ำ ความฉลาดเชิงคาดการณ์สามารถแจ้งการตลาดว่าผู้บริโภครายใดมีแนวโน้มที่จะเป็นลูกค้าประจำมากที่สุด งบประมาณเข้มงวดขึ้นเรื่อยๆ การตลาดจำเป็นต้องจัดสรรทรัพยากรของตนเพื่อมุ่งเน้นไปที่เป้าหมายที่ให้ ROI สูงสุด และไม่มีสิ่งใดให้ ROI ได้เหมือนกับลูกค้าที่กลับมาซื้อซ้ำ ในคำพูดของกูรูด้านธุรกิจ Edwards Deming “ผลลัพธ์ของความสัมพันธ์ระยะยาวคือคุณภาพที่ดีกว่าและดีกว่า และต้นทุนที่ถูกกว่าและถูกกว่า”
6. สุดท้าย จัดลำดับความสำคัญของลูกค้า นอกเหนือจากข้างต้น นักการตลาดจำเป็นต้องจัดลำดับความสำคัญของลูกค้าโดยพิจารณาจากปัจจัยหลายประการ ซึ่งอย่างน้อยที่สุดก็คือความเป็นไปได้ที่พวกเขาจะกลายเป็นลูกค้าประจำ ปัจจัยอื่นๆ รวมถึงแต่ไม่จำกัดเพียง ลูกค้ารายใดซื้อผลิตภัณฑ์ที่มีกำไรสูงสุด ลูกค้ารายใดเสียค่าใช้จ่ายน้อยที่สุดในการดึงดูด และลูกค้ารายใดมีแนวโน้มที่จะเริ่มการคืนสินค้ามากที่สุด

เครื่องมือในการเปิดใช้งานการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์

โชคดีสำหรับธุรกิจ ไม่จำเป็นต้องจ้างกลุ่มโปรแกรมเมอร์คอมพิวเตอร์เพื่อคิดค้นอัลกอริทึมการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ มีเครื่องมือมากมายสำหรับการทำงานวิเคราะห์ที่จำเป็นเพื่อให้งานสำเร็จลุล่วง

ผู้เล่นหลักบางรายในการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ ได้แก่ IBM, SAP และ Oracle แต่สำหรับบริษัทเหล่านั้นที่ยังไม่พร้อมสำหรับโซลูชัน "ระดับองค์กร" ที่มีราคาแพงและซับซ้อน ยังมีทางเลือกอื่นๆ เช่น Marketo, Tableau, GoodData และโฮสต์อื่นๆ ความแตกต่างที่สำคัญระหว่างเครื่องมือระดับองค์กรและผู้จำหน่ายรายย่อยที่ดีที่สุดไม่ได้อยู่ที่ความซับซ้อนหรือฟังก์ชันการทำงาน แต่ SAP และบริษัทที่เน้น Oracle เป็นศูนย์กลางมักจะชอบความสม่ำเสมอของผู้จำหน่าย ในขณะที่ผู้ใช้ฐานข้อมูล IBM รู้สึกว่ามีข้อได้เปรียบในการใช้เครื่องมือวิเคราะห์ของ IBM .

การเพิ่มประสิทธิภาพการแปลง – หน้า Landing Page หลังการคลิก

แคมเปญการตลาดออนไลน์หรือสถานะอีคอมเมิร์ซใดๆ จะถูกตัดสินจากเกณฑ์เดียวเป็นหลัก: จำนวนคอนเวอร์ชั่น แคมเปญดีๆ โปรโมชันดีๆ แม้แต่สินค้าดีๆ ก็ยังดีหากสร้างยอดขายได้

ในการตลาดดิจิทัล การแปลงคือทุกสิ่ง ด้วยเหตุผลดังกล่าว แคมเปญโฆษณาออนไลน์ทุกแคมเปญจำเป็นต้องมีหน้า Landing Page หลังการคลิก และหน้า Landing Page หลังการคลิกต้องได้รับการออกแบบอย่างมืออาชีพเพื่อสร้างโอกาสในการขาย ดึงดูดสายตา และเป็นมิตรกับผู้ใช้

ผู้ใช้ออนไลน์ต่างเคยประสบกับความยุ่งยากของหน้า Landing Page หลังการคลิกซึ่งไม่ได้ให้ข้อมูลที่ต้องการ ไม่จดจ่ออยู่กับการกระทำเพียงอย่างเดียว ไม่น่าสนใจ และไม่ได้รับการออกแบบมาอย่างดี สำหรับนักการตลาดออนไลน์ที่มีเส้นชีวิตคือคอนเวอร์ชั่น การไม่มีหน้า Landing Page หลังการคลิกหรือหน้า Landing Page ที่ไม่ดีหลังการคลิกคือยาพิษ

สามารถดูตัวอย่างหน้า Landing Page ที่ดีหลังการคลิกได้ที่นี่ หน้า MarketingProfs สะอาดตา น่าดึงดูด อ่านง่ายและนำทางด้วยแบบฟอร์มช่องเดียวที่เรียบง่าย

โชคดีที่ Instapage เป็นแพลตฟอร์มหน้า Landing Page หลังการคลิกที่เป็นมิตรต่อนักออกแบบมากที่สุด ซึ่งช่วยให้นักการตลาดสามารถสร้างหน้า Landing Page หลังการคลิกที่มี Conversion สูงและสวยงามได้อย่างรวดเร็ว ด้วยฟังก์ชันการทำงานขั้นสูง เช่น การวัดขอบและการล็อกแกน เครื่องมือแก้ไข CSS ร่วมกับเทมเพลตมากกว่า 200 แบบ คุณจะไม่พบโซลูชันหน้า Landing Page ที่ยืดหยุ่น เป็นมิตรกับผู้ใช้ และปรับแต่งได้ที่ไหนอีกแล้ว

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์: ที่นี่เพื่อคงอยู่และมีความสำคัญมากขึ้น

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เป็นส่วนหนึ่งของการโฆษณาออนไลน์ในปัจจุบัน ตั้งแต่การวิเคราะห์อย่างง่าย เช่น การขายต่อเนื่องตามการซื้อออนไลน์ ไปจนถึงแอปพลิเคชันที่มีความซับซ้อนสูง เช่น การพยายามคาดการณ์พฤติกรรมการซื้อของกลุ่มผู้บริโภคต่างๆ การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์กำลังกลายเป็นรากฐานในการสร้างการตลาดและการโฆษณาออนไลน์ เมื่อพลังการประมวลผลของคอมพิวเตอร์เพิ่มขึ้นและการจัดเก็บข้อมูลมีราคาถูกลงเรื่อยๆ การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์จะสามารถทำได้อย่างไม่มีที่สิ้นสุด

ในสมัยก่อนที่มีร้านค้าหน้าร้านเพียงอย่างเดียว การตลาดเป็นเพียงเรื่องของการทำให้แน่ใจว่าห้างสรรพสินค้ามีสินค้าคริสต์มาสเพียงพอในช่วงเทศกาลคริสต์มาส และหนังสือพิมพ์ท้องถิ่นมีคูปองและโฆษณาส่งเสริมการขายที่เหมาะสม วันนี้ ช่องทางอิฐและปูนกำลังถูกท้าทายด้วยการช้อปปิ้งออนไลน์ และการช้อปปิ้งออนไลน์ผ่านพีซีกำลังถูกคู่แข่งจากสมาร์ทโฟน

จากข้อมูลของ Statista ในปี 2021 ยอดขายปลีกทางอีคอมเมิร์ซมีมูลค่าประมาณ 5.2 ล้านล้านเหรียญสหรัฐทั่วโลก ตัวเลขนี้คาดการณ์ว่าจะเติบโตถึง 56 เปอร์เซ็นต์ในปีหน้า ซึ่งจะสูงถึงประมาณ 8.1 ล้านล้านดอลลาร์ภายในปี 2569 นี่คือเหตุผลว่าทำไมผู้ค้าปลีกในปัจจุบันจึงต้องทุ่มเททรัพยากรที่เพียงพอให้กับการโฆษณาและการขายออนไลน์ และการทำเช่นนั้น ผู้ค้าจำเป็นต้องมีสิ่งต่อไปนี้:

1. ทีมการตลาดที่มีความเข้าใจในกระบวนการจัดซื้อออนไลน์อย่างถ่องแท้ สำหรับบริษัทขนาดเล็ก อาจต้องใช้ที่ปรึกษาภายนอก
2. มุ่งเน้นไปที่การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ที่สามารถนำไปสู่ความเข้าใจที่มากขึ้นเกี่ยวกับพฤติกรรมของผู้บริโภคและการจัดสรรทรัพยากรอย่างมีประสิทธิภาพ ตลอดจนการกำหนดเป้าหมายโฆษณาที่มีผลกระทบ
3. ความคิดสร้างสรรค์ที่จะใช้ประโยชน์จากนิสัยเหล่านั้นโดยดำเนินการตามข้อสรุปที่ได้รับจากเทคโนโลยีการทำนาย
4. เครื่องมือซอฟต์แวร์สำหรับขุดข้อมูลจากแหล่งที่มีอยู่ทั้งหมดและวิเคราะห์ข้อมูลนั้น และทรัพยากรด้านไอทีเพื่อจัดการเครื่องมือเหล่านั้นและให้คำแนะนำในการเลือกเครื่องมือหากจำเป็น
5. ความเข้าใจอย่างถ่องแท้เกี่ยวกับบทบาทที่สำคัญของหน้า Landing Page หลังการคลิกมีบทบาทในการเพิ่มประสิทธิภาพ Conversion และความเข้าใจในการเลือกหน้า Landing Page หลังการคลิกที่ดีที่สุด นั่นคือผู้ให้บริการ

อนาคตของการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์

การตลาดได้กลายเป็นองค์กรดิจิทัล และการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เป็นหนึ่งในเครื่องมือหลัก การวิเคราะห์พฤติกรรมผู้บริโภคครั้งหนึ่งใช้เวลาหลายสัปดาห์ในการวิเคราะห์สเปรดชีต แต่วันนี้ทำได้แบบเรียลไทม์ ความหมายชัดเจน: ที่ที่เราเคยไปและที่ที่เราจะไปเกี่ยวพันอย่างที่ไม่เคยเป็นมาก่อน

เมื่อเทคโนโลยีก้าวไปข้างหน้า ความสามารถในการทำนายพฤติกรรมของผู้บริโภค และสำหรับเรื่องนั้น อุปนิสัยของทุกคน จะทำให้เกิดความท้าทายด้านจริยธรรมและกฎหมายหลายประการ แม้กระทั่งตอนนี้ นักการตลาดยังต้องระมัดระวังเพื่อให้แน่ใจว่าความพยายามทางการตลาดของพวกเขาจะไม่ข้ามเส้นแบ่งระหว่างการตลาดและการบุกรุกความเป็นส่วนตัว เป็นอีกครั้งที่การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์จะเข้ามามีบทบาท แต่น่าจะเป็นวิธีแก้ปัญหามากกว่าตัวปัญหาเอง

ลงทะเบียนสำหรับการสาธิต Instapage Enterprise วันนี้