Tahmine Dayalı Analiz Nedir ve Kazanan Bir Pazarlama Stratejisindeki Rolü

Tahmine dayalı analiz genellikle tedarik zincirlerini ve ticari operasyonları yönetmek ve tüketici davranışlarını analiz etmek için uygulanır. Statista.com'a göre, tahmine dayalı analiz 2020'de 5,29 milyar dolar değerinde kalacak ve 2028 yılına kadar 41,52 milyar dolara ulaşacağı tahmin ediliyor.

Ama bu ne? İşinizi ve pazarlama stratejilerinizi nasıl olumlu yönde etkileyebilir? Hadi bulalım.

Tahmine Dayalı Analiz Nedir?

Tahmine dayalı analiz, bir şeyin sonucunu tahmin etmek için istatistikleri veya makine öğrenimini kullanan bir iş analizi biçimidir. Tüketici amacı ve müşteri yaşam boyu değerinden satış trendlerine kadar her şey olabilir.

Diğer iş analizi türleriyle karşılaştırıldığında, tahmine dayalı analiz ne olabileceğine odaklanırken, betimleyici analiz ne olduğuna bakar. olmuş. Tanımlayıcı analiz, ne olması gerektiğini belirlemek için diğer iki analize dayalı cevaplar arar - ne olduğuna ve ne olabileceğine göre.

Tahmine dayalı analiz şu amaçlarla kullanılabilir:

• Gelecekteki müşteri kayıp oranlarını tahmin edin.
• Gelecekteki satış tahminlerini doğru bir şekilde tahmin edin.
• İşletmelerin müşteri talebini karşılamak için en uygun envanter miktarını sipariş etmelerini sağlayın.
• Bir müşterinin yaşam boyu değerini (CLV) hesaplayın.
• Bir müşterinin gelecekte hangi ürünleri satın alabileceğini tahmin edin.
• Lojistik veya depo ekipmanı arızalarını önleyin.

Tahmini Analiz Yöntemleri Nelerdir?

Tahmine dayalı modelleme, derin öğrenme algoritmaları, makine öğrenimi ve veri madenciliği gibi istatistiksel tekniklerle mevcut ve/veya geçmiş verilerden yararlanan tahmine dayalı analiz, gelecekteki olası olayları tahmin edebilir.

Diğer tahmine dayalı analiz teknikleri şunları içerir:

• Veri ambarı (SQL analitiği veri tuğlaları gibi), büyük ölçekli veri madenciliği projelerinin temellerini oluşturur.

• Veri kümeleme , nesneleri, geçmiş etkileşime dayalı hedef kitle segmentasyonu gibi benzerliklere göre kategorilere ayırmak için makine öğrenimini kullanır.

• Sınıflandırma , bir öğenin belirli bir kategoriye ait olma olasılığının hesaplanmasını içeren bir tahmin tekniğidir.

• Lojistik regresyon , girdiler ve çıktılar arasındaki korelasyonları bulur.

• Karar ağaçları , değişken kümelerine bağlı olarak eylem yollarını ve her biriyle ilişkili olasılıkları belirlemek için kullanılan denetimli öğrenme algoritmalarıdır.

• Sinirsel makine çeviri ağları tipik olarak giriş ve çıkış düğümleri aracılığıyla veri sınıflandırma amaçları için kullanılır.

• Zaman serisi analizi , periyotlardaki değişiklikler gibi zaman serisi verilerini analiz etmek için kullanılan bir tekniktir.

Tahmine Dayalı Analiz Örneği Nedir?

Tahmine dayalı analiz için iyi bir kullanım örneği, e-ticaret alanındadır - özellikle ürün önerileri. Akıllı algoritmalar, tüketiciler için daha önce ne satın aldıklarına ve diğer bağlamsal nedenlere dayalı olarak doğru tahminler oluşturur.

Pratikte bu algoritmaların bir örneği, satın alma işlemine bakmayı ve tüketicinin geçmişini incelemeyi ve benzer kullanıcı verilerine göre ürünler önermeyi içerir. Kullanıcının daha önce satın aldığı ürünler dikkate alınmayacaktır.

Müşteri katılımını ve dönüşüm oranlarını iyileştirmek isteyen markalar, genellikle öneri motorlarından harika sonuçlar alır. Doğru yapıldığında, bu tahmine dayalı analiz pazarlama stratejisi, yukarı satışları ve çapraz satışları teşvik eder, marka sadakati oluşturur ve müşterilerin daha fazlası için geri dönmesini sağlar.

Pazarlamada Öngörücü Analizin Rolü

Kişiselleştirilmiş Deneyimler

Tahmine dayalı analiz, kazanan pazarlama stratejilerinin bel kemiğini oluşturur. Bunun nedeni, verileri doğru şekilde kullanmanın kişiselleştirilmiş müşteri deneyimleri sağlaması ve satışları artırmasıdır. Pazarlamada ihtiyaç tahmini, işletmelerin müşteri ihtiyaçlarını web tarama alışkanlıklarına göre tahmin ettiği, yaygın olarak kullanılan bir tahmine dayalı analitik aracıdır.

Örneğin, çevrimiçi ev yenileme perakendecileri, artan ev tadilatı aramaları nedeniyle bir müşterinin dekorasyon ürünleri için pazarda olduğunu tahmin edebilir.

Sorunları çözmek

Tahmine dayalı analiz, müşteri sorunlarını, sorunları olduğunun farkına varmadan çözer. İşletmeler, müşteri niyet ve davranış verilerini kullanarak, PandaDoc dönüştürülebilir senet sözleşmesi şablonuna sahip olsalar bile, hangi müşterilerin daha fazla kayıp riski altında olduğunu görebilir ve buna göre hareket edebilir. Potansiyel sorunları proaktif olarak ele almak, içinde bulunmak için iyi bir iş pozisyonudur ve genel müşteri deneyimi üzerindeki etkiyi en aza indirir.

Yeni Müşteri Edinimi

Müşteri tanımlama modellerini tanımlamak için tahmine dayalı analiz olarak veri segmentasyonunu kullanın. Bu uygulama, mevcut müşterilerinizin ihtiyaçlarına, isteklerine, satın alma davranışlarına ve tercihlerine göre potansiyel müşterileri belirleyerek çalışır.

Pazarlama Bütçesini Optimize Edin

Hedef, potansiyel müşterileri dönüştürmek, yeni bir kitle segmenti çekmek veya mevcut müşterileri elde tutmak olsun, tahmine dayalı analiz, pazarlamacıların bütçelerini daha etkili bir şekilde harcamasını sağlar. Tahmine dayalı analiz, kullanıcıların dönüşüm niyetlerini belirten eylemlerini anlamanıza yardımcı olabileceğinden, kârlılığınızı olumlu yönde etkilemeye hazır olan alakalı açılış sayfaları, satış hunileri ve pazarlama kampanyaları oluşturabilirsiniz.

Öngörücü Analiz Pazarlama Süreci

Tahmine dayalı analiz işinizde nasıl görünebilir?

1. Hangi soruyu cevaplamak istediğinizi tanımlayın - örneğin, önümüzdeki 30 gün içinde hangi potansiyel müşteriler hizmetime kaydolabilir?
2. Verileri toplayın - örneğimiz, geçmiş potansiyel müşteri verilerine (özellikle geçmiş potansiyel müşterilerin dönüştürülmesi ne kadar zaman aldığına), demografik ve kanal verilerine ve ayrıca mevcut bir potansiyel müşteri listesine ihtiyaç duyar.
3. Ortalama dönüşüm süresinin kanallar arasında değişip değişmediği ve demografinin bu zaman dilimleriyle ilişkili olup olmadığı gibi gerçekleri belirlemek için açıklayıcı analiz yapın.
4. Teorilerinizi test etmek için istatistiksel teknikleri kullanın .
5. Sonuçları tahmin etmek için test keşiflerinizden sonra tahmine dayalı bir model oluşturun .
6. Eyleme geçirilebilir içgörüler elde etmek için tahmine dayalı modeli dağıtın, örneğin, önümüzdeki 30 gün içinde kaydolması muhtemel müşteri adayları.
7. Maksimum dönüşüm umuduyla bu beklentileri göz önünde bulundurarak hedefli pazarlama stratejileri oluşturun .
8. Yeni gereksinimleri karşılamak için tahmine dayalı modeli düzenli olarak güncelleyin .

Dış etkilerin verilerinizi çarpıtabileceğini unutmayın – mevsimsel değişiklikleri, haber olaylarını, küresel krizleri vb. düşünün.

Tahmine Dayalı Analizle Pazarlamada Başarıyı Nasıl En Üst Düzeye Çıkarırsınız?

Tahmine dayalı analizi en iyi şekilde kullanmak için bazı kritik ipuçları şunları içerir:

• Mümkün olduğunca doğru verileri toplayın.
• Belirli bir proje için en uygun modelleme tekniklerine ve algoritmalarına karar verin.
• Potansiyel önyargıları azaltmak için süreçlere sahip olun.

Pazarlamanın Geleceğinin Öngörülü Analiz Olduğunu Öngörüyoruz

Tahmine dayalı analiz, ileri görüşlü işletmeler için hızla hayati bir karar verme aracı haline geliyor. Sektörden bağımsız olarak, tahmine dayalı analiz, pazarlamanızı yönlendirmek için ihtiyaç duyduğunuz bilgileri size verebilir. Bilim toplama için akıllı verileri etkinleştirerek ve gelecekteki sonuçları doğru bir şekilde tahmin etmek için bunları kullanarak, kuruluşlar son derece karlı kararlar almak için tahmine dayalı analiz kullanır.