Tahmine Dayalı Analitiği Pazarlama Stratejinizde Nasıl Kullanabilirsiniz?

Webopedia'ya göre, "Tahmini analitik, kalıpları belirlemek ve sonuçları ve eğilimleri tahmin etmek için mevcut veri kümelerinden bilgi çıkarma uygulamasıdır." Kulağa karmaşık geliyor - çünkü öyle. Gelecekte ne olacağını anlamak için geçmişi kullandığınız her an; risk alıyorsun

Bununla birlikte, bir tür tahmine dayalı analitik olmadan, her ne olursa olsun hedefinize ulaşmak çok daha zordur. Örneğin, beyzbolda, Sabermetrics olarak bilinen istatistiksel yöntem genellikle bir tahmine dayalı analitik aracı olarak kullanılır.

Gelişmiş, geleneksel olmayan istatistikleri veya ölçümleri analiz ederek, beyzbol menajerleri diziliş kararlarını (örneğin, hangi durumda hangi yardım atıcısının kullanılacağı) ve ön büro personel kararlarını (hangi genç oyuncuların seçileceği) verir, tümü de analitik modellerinin ne olduğuna bağlı olarak. gerçekleşme olasılığı yüksek olan tahmindir.

Başka bir örnekte Netflix, "Netflix Orijinal Programlama" listeleri için hangi önerilen programları üreteceklerini belirlemeye yardımcı olması için tahmine dayalı analitiği kullanır. Örneğin popüler dizi “House of Cards”ın yapım kararı, dizinin yıldızı, yönetmeni ve İngiliz versiyonunun analizinden sonra verildi.

Neden tahmine dayalı analitik?

Pazarlama departmanları tahmine dayalı analitiği kullandığında, potansiyel müşterileri belirlemede daha iyidir. Müşteriler belirlendikten ve başarılı bir şekilde kapatıldıktan sonra, satın alma modellerine göre onlara çok sayıda başka ürün pazarlanabilir.

Yine, büyük verilerle uyum içinde olan tahmine dayalı analitik, hangi ürünlerin hangi tüketicilere çapraz satış yapılacağını gösterebilir. Örneğin, bir adam 4.000$'a bir Armani takımı satın alırsa, bir BMW için bir Honda Civic'ten daha iyi bir hedef olacaktır. Ürün içi çapraz satış ve ek satış bile, başarılı tahmine dayalı analitik çabalarının yan ürünleridir. Son derece başarılı Dollar Shave Club, web sitesinde "dolar" ürünlerinin yanında birinci sınıf ürünleri konumlandırarak çekici bir ismi ek satış çabasıyla birleştiriyor.

Bunlar, günlük yaşamda devreye giren tahmine dayalı analitik veya tahmine dayalı zekanın basit örnekleridir. Bununla birlikte, büyük verilerin ortaya çıkmasıyla birlikte, tahmine dayalı analitik çok daha karmaşık bir hal aldı. Gelişmiş bilgisayar algoritmaları (belirli bir görevi yerine getirmek için bir dizi bilgisayar talimatı), veriler aracılığıyla tahmin bilimini her zamankinden daha doğru ve daha geniş kapsamlı hale getirdi ve bu eğilim hiçbir yavaşlama belirtisi göstermiyor. Eğrinin gerisinde kalan pazarlamacılar, yetişmek için oynamakta çok zorlanacaklar.

Pazarlama alanında tahmine dayalı analitik

Tüm bunların pazarlamayla nasıl bir ilişkisi var ve pazarlamacılar tahmine dayalı analitikten nasıl yararlanmalı? Her şeyden önce, pazarlamacıların tüketicilerin satın alma alışkanlıklarını ayırt etmelerine yardımcı olan herhangi bir süreç veya araç, işletmeleri için bir nimet olabilir çünkü geçmişteki satın alma alışkanlıklarını "çözebilirseniz", gelecekteki satın alma alışkanlıklarını tahmin edebilir ve bunlara dayalı kararlar alabilirsiniz. projeksiyonlar. Tahmine dayalı analitik, bu tahminlerin doğru olmasını sağlamaya yardımcı olur.

Örneğin, bir sinemasever bir bilet satın aldığında, işlem bilet satıcısının bilgisayar sistemi tarafından yakalanır ve veritabanına girilir. Tahmine dayalı analitik algoritması daha sonra bilgisayara, yeni bir oyun açılmak üzereyken müşteriye bir e-posta göndermesi talimatını verebilir. Algoritma, bir adım daha ileri giderek, bilet alıcısını hedefleyecek belirli türü (örneğin müzikal, gizem, komedi) tanımlayabilir.

Pazarlama departmanı için satın alma bilgileri çıkarılabilir ve bilet promosyonları, reklam kampanyaları, maç günü eşantiyonları vb. için temel olabilir.

Mevcut tüm veriler çıkarıldığında ve tahmine dayalı analitik uygulandığında bir pazarlamacının neler yapabileceğine bir göz atalım:

1. Dönemsel müşteri davranışını analiz edin ve tahmin edin . En başarılı e-ticaret siteleri, tüketicilerin herhangi bir zamanda isteyecekleri ürünleri öne çıkaran siteler olduğundan, bu özellikle çevrimiçi satışlar için geçerlidir.
2. İkinci olarak, en kârlı ürünleri, onları satın alma olasılığı en yüksek olan müşterilere hedefleyin . 13 yaşında bir Mercedes-Benz için bir e-posta veya pop-up reklam oluşturmak işe yaramaz. Tersine, üst düzey ürünler için varlıklı müşteriyi hedeflemek, etkili pazarlamanın merkezinde yer alır.
3. Ardından, müşterinin satın alma alışkanlıkları için "ya olursa" senaryoları uygulayın (örneğin, A ürününün stokları tükenirse, B ürününü kim satın alır?). Yüzeyde, bu bir tedarik zinciri sorunu gibi görünebilir, ancak gerçek şu ki, pazarlama, tahmine dayalı algoritmaların gösterdiği şeye dayalı olarak stokta bulunması gereken öğelerin öncelik listesini belirleyebilirse daha fazla satış yapılacaktır.
4. Ardından daha etkili pazarlama ve reklam stratejileri geliştirin . Sadece doğru kitleyi hedefleyerek değil, onları ürününüze veya hizmetinize çekecek mesaj, resim ve temalarla hedefleyerek.
5. Beşincisi, tekrarlanan işi kazanmak için en iyi stratejileri öğrenin ve kullanın . Tahmine dayalı istihbarat, pazarlamayı hangi tüketicilerin tekrar müşteri olma olasılığının yüksek olduğu konusunda bilgilendirebilir. Bütçeler giderek sıkılaşıyor. Pazarlamanın, en yüksek YG sağlayan hedeflere odaklanmak için kaynaklarını tahsis etmesi gerekir ve hiçbir şey, tekrarlanan müşteriler gibi YG sağlamaz. İş gurusu Edwards Deming'in sözleriyle "Uzun vadeli ilişkilerin sonucu, daha iyi ve daha kaliteli ve daha düşük ve daha düşük maliyetlerdir."
6. Son olarak, müşterilere öncelik verin . Yukarıdakilere ek olarak, pazarlamacıların müşterileri bir dizi faktöre dayalı olarak önceliklendirmesi gerekir, bunların en önemlisi tekrar müşteri olma olasılığı değildir. Diğer faktörler arasında, bunlarla sınırlı olmamak üzere, hangi müşterilerin en yüksek marjlı ürünleri satın aldığı, hangi müşterilerin çekme maliyetinin en düşük olduğu ve hangi müşterilerin iade başlatma olasılığının en yüksek olduğu yer alır.

Tahmine dayalı analitiği etkinleştiren araçlar

Neyse ki iş için, tahmine dayalı analitik algoritmaları tasarlamak için bir bilgisayar programcısı kadrosu çalıştırmaya gerek yok. İşin yapılması için gereken analitik görevleri gerçekleştirmek için pek çok araç vardır.

Tahmine dayalı analitiğin başlıca oyuncularından bazıları IBM, SAP ve Oracle'dır, ancak pahalı ve karmaşık "kurumsal sınıf" çözümlere hazır olmayan şirketler için Marketo, Tableau, GoodData ve diğerleri gibi alternatifler vardır. Kurumsal sınıf araçlar ile türünün en iyisi olan küçük satıcı firmalar arasındaki en büyük fark, karmaşıklık veya işlevsellik açısından değil, SAP ve Oracle merkezli şirketlerin satıcı tekdüzeliğini tercih etme eğilimindeyken, IBM veritabanı kullanıcıları, IBM analitik araçlarını kullanmanın bir avantaj olduğunu düşünmesidir. .

Dönüşüm optimizasyonu – tıklama sonrası açılış sayfası

Herhangi bir çevrimiçi pazarlama kampanyası veya herhangi bir e-ticaret varlığı, öncelikle tek bir kritere göre değerlendirilir: dönüşüm sayısı. Harika kampanyalar, harika promosyonlar, hatta harika ürünler ancak satış oluşturduklarında harikadır.

Dijital pazarlamada dönüşüm her şeydir. Bu nedenle, her çevrimiçi reklam kampanyasının bir tıklama sonrası açılış sayfasına ihtiyacı vardır ve tıklama sonrası açılış sayfasının, potansiyel müşteriler oluşturmak için profesyonelce tasarlanmış, göze çekici ve kullanıcı dostu olması gerekir.

Çevrimiçi kullanıcıların tümü, ihtiyaç duydukları bilgileri sağlamayan, tek bir eyleme odaklanmayan, sadece çekici olmayan ve iyi tasarlanmamış açılış sayfalarının tıklama sonrası hayal kırıklığını yaşadı. Can damarı dönüşümler olan çevrimiçi pazarlamacı için, bir tıklama sonrası açılış sayfasının olmaması veya kötü bir tıklama sonrası açılış sayfasının olmaması zehirdir.

İyi bir tıklama sonrası açılış sayfası örneği burada bulunabilir. MarketingProfs sayfası temiz, çekici, okunması ve basit bir alan formuyla gezinmesi kolaydır.

Neyse ki, Instapage, pazarlamacıların güzel ve yüksek dönüşüm sağlayan tıklama sonrası açılış sayfalarını geniş ölçekte hızlı bir şekilde oluşturmasını sağlayan, tasarımcı dostu en tıklama sonrası açılış sayfası platformudur. Kenar ölçümü ve eksen kilidi gibi gelişmiş işlevler, bir CSS düzenleyici ve 200'den fazla şablonla birleştiğinde, hiçbir yerde daha esnek, kullanıcı dostu ve özelleştirilebilir bir tıklama sonrası açılış sayfası çözümü bulamazsınız.

Tahmine dayalı analitik: Kalıcı olmak ve daha önemli hale gelmek için buradayız

Tahmine dayalı analiz, günümüzün çevrimiçi reklamcılığının ayrılmaz bir parçasıdır. Çevrimiçi satın almaya dayalı çapraz satış gibi basit analitikten, çeşitli tüketici segmentlerinin satın alma alışkanlıklarını tahmin etmeye çalışmak gibi ultra karmaşık uygulamalara kadar, tahmine dayalı analitik, çevrimiçi pazarlama ve reklamcılığın üzerine inşa edildiği ana kaya haline geliyor. Bilgisayar işlem gücü arttıkça ve veri depolama daha ucuz hale geldikçe, tahmine dayalı analitiğin başarabileceklerinin sonu görünmüyor.

Sadece tuğla ve harçla satılan eski günlerde pazarlama, yalnızca büyük mağazanın Noel sezonunda yeterince Noel ürünü olmasını ve yerel gazetenin doğru kuponlara ve promosyonel reklamlara sahip olmasını sağlama meselesiydi. Bugün, tuğla ve harç kanalına çevrimiçi alışveriş meydan okuyor ve PC aracılığıyla çevrimiçi alışverişe akıllı telefonlar rakip oluyor.

Statista'ya göre, 2021'de perakende e-ticaret satışları dünya çapında yaklaşık 5,2 trilyon ABD doları tutarında gerçekleşti. Bu rakamın önümüzdeki yıllarda yüzde 56 artarak 2026 yılına kadar yaklaşık 8,1 trilyon dolara ulaşacağı tahmin ediliyor. Bu nedenle, günümüz perakendecisinin çevrimiçi reklam ve satışa yeterli kaynağı ayırması gerekiyor ve bunu yapmak için tüccarın aşağıdakilere ihtiyacı var:

1. Çevrimiçi satın alma sürecini kapsamlı bir şekilde anlayan bir pazarlama ekibi. Daha küçük firmalar için bu, dışarıdan danışmanların kullanılmasını gerektirebilir.
2. Tüketici alışkanlıklarının ve verimli kaynak tahsisinin yanı sıra etkili reklam hedeflemesinin daha iyi anlaşılmasına yol açabilecek tahmine dayalı analitiğe odaklanın.
3. Öngörü teknolojileri tarafından sağlanan sonuçlara göre hareket ederek bu alışkanlıklardan yararlanma yaratıcılığı.
4. Mevcut tüm kaynaklardan veri çıkarmak ve analiz etmek için yazılım araçları ve bu araçları yönetmek ve gerekirse araç seçimi konusunda tavsiyelerde bulunmak için BT kaynakları.
5. Tıklama sonrası açılış sayfalarının dönüşüm optimizasyonunda oynadığı kritik rolün kapsamlı bir şekilde anlaşılması ve en iyi tıklama sonrası açılış sayfası sağlayıcısını seçme konusunda bilgili olmak.

Tahmine dayalı analitiğin geleceği

Pazarlama dijital bir işletme haline geldi ve tahmine dayalı analitik onun temel araçlarından biri. Bir zamanlar tüketici alışkanlıklarını analiz etmek elektronik tabloları analiz etmek için haftalar ve haftalar alıyordu, ancak bugün bu gerçek zamanlı olarak yapılıyor. Bunun anlamı açık: Neredeydik ve nereye gidiyoruz, daha önce hiç olmadığı kadar iç içe geçmiş durumda.

Teknoloji ilerledikçe, tüketici alışkanlıklarını ve dolayısıyla herkesin alışkanlıklarını tahmin etme yeteneği, çeşitli etik ve yasal zorluklar doğuracaktır. Şu anda bile pazarlamacılar, pazarlama çabalarının pazarlama ve mahremiyet ihlali arasındaki çizgiyi aşmadığından emin olmak için dikkatli olmalıdır. Tahmine dayalı analitik bir kez daha devreye girecek, ancak sorunun kendisinden çok sorunun çözümü olması muhtemel.

Instapage Enterprise demosuna bugün kaydolun.