マーケティング戦略で予測分析を使用する方法

公開: 2017-08-18

Webopediaによると、「予測分析とは、既存のデータセットから情報を抽出してパターンを決定し、結果と傾向を予測することです。」複雑に聞こえます—そうだからです。過去を使用して、将来何が起こるかを見極めるときはいつでも。あなたは危険を冒しています。

ただし、何らかの形の予測分析がなければ、それが何であれ、目的を達成することははるかに困難です。たとえば、野球では、セイバーメトリクスと呼ばれる統計手法が予測分析ツールとしてよく使用されます。

高度な非伝統的な統計または指標を分析することにより、野球監督はラインナップの決定（たとえば、どの状況でどのリリーフピッチャーを使用するか）を行い、フロントオフィスはすべて分析モデルに基づいて人事決定（どの若い選手をドラフトするか）を行います。予測が発生する可能性が最も高いです。

別の例では、Netflixは予測分析を使用して、「Netflixオリジナルプログラミング」名簿用にどの提案プログラムを作成するかを決定します。たとえば、人気シリーズ「ハウス・オブ・カード」の制作は、スター、監督、英国版の番組を分析した結果、決定されました。

なぜ予測分析？

マーケティング部門が予測分析を利用する場合、潜在的な顧客を特定するのに優れています。顧客が特定され、正常にクローズされると、購入パターンに基づいて他の製品の宝庫を販売できます。

繰り返しになりますが、ビッグデータと連携して、予測分析はどの製品をどの消費者にクロスセリングするかを示すことができます。たとえば、男性がアルマーニのスーツを4,000ドルで購入した場合、ホンダシビックよりもBMWのターゲットとして適しています。製品内のクロスセリングやアップセルでさえ、成功した予測分析の取り組みの派生物です。大成功を収めたDollarShave Clubは、魅力的な名前とアップセルの取り組みを組み合わせ、ウェブサイトの「ドル」製品の隣にプレミアム製品を配置しています。

これらは、日常生活で機能する予測分析または予測インテリジェンスの簡単な例です。しかし、ビッグデータの出現により、予測分析ははるかに洗練された方向に進んでいます。高度なコンピューターアルゴリズム（特定のタスクを実行するための一連のコンピューター命令）により、データによる予測の科学がこれまでになく正確かつ広範囲になり、この傾向は減速の兆候を示していません。時代遅れになっているマーケターは、追いつくのに非常に苦労するでしょう。

マーケティング領域における予測分析

これはすべてマーケティングとどのように関連しており、マーケターは予測分析をどのように活用する必要がありますか？何よりもまず、マーケターが消費者の購買習慣を識別するのに役立つプロセスやツールは、過去の購買習慣を「解読」できれば、将来の購買習慣を予測し、それに基づいて決定を下すことができるため、ビジネスに恩恵をもたらす可能性があります。予測。予測分析は、これらの予測が正確であることを確認するのに役立ちます。

たとえば、映画ファンがチケットを購入すると、トランザクションはチケット販売者のコンピュータシステムによってキャプチャされ、データベースに入力されます。次に、予測分析アルゴリズムは、新しいプレイが開始されようとしているときはいつでも、顧客に電子メールを送信するようにコンピューターに指示できます。さらに一歩進んで、アルゴリズムは、チケット購入者をターゲットにする特定のジャンル（音楽、ミステリー、コメディなど）を定義できます。

マーケティング部門の場合、購入情報をマイニングして、チケットプロモーション、広告キャンペーン、ゲームデーの景品などの基礎にすることができます。

利用可能なすべてのデータがマイニングされ、予測分析が適用されたときにマーケターが実行できることのいくつかを見てみましょう。

季節的な顧客行動を分析および予測します。これは特にオンライン販売に当てはまります。最も成功しているeコマースサイトは、消費者がいつでも欲しがる製品を強調するサイトだからです。
次に、最も収益性の高い製品を、それらを購入する可能性が最も高い顧客にターゲティングします。 13歳のメルセデスベンツのメールやポップアップ広告を作成するのはよくありません。逆に、富裕層の顧客をハイエンド製品に向けることは、効果的なマーケティングの中心です。
次に、顧客の購買習慣について「もしも」シナリオを実行します（たとえば、製品Aの供給がなくなった場合、誰が製品Bを購入する可能性がありますか？）。一見、これはサプライチェーンの問題のように見えるかもしれませんが、実際には、マーケティングが予測アルゴリズムの指示に基づいて在庫のあるアイテムの優先リストを決定できれば、より多くの売上が得られます。
次に、より効果的なマーケティングおよび広告戦略を開発します。適切なオーディエンスをターゲットにするだけでなく、製品やサービスに引き付けるメッセージ、画像、テーマでオーディエンスをターゲットにします。
第五に、リピートビジネスを勝ち取るための最良の戦略を学び、採用する。予測インテリジェンスは、どの消費者がリピーターである可能性が最も高いかをマーケティングに知らせることができます。予算はどんどん厳しくなっています。マーケティングは、最高のROIを提供するターゲットに焦点を合わせるためにリソースを割り当てる必要があり、リピーターのようなROIを提供するものはありません。ビジネスの第一人者であるエドワーズデミングの言葉を借りれば、「長期的な関係の結果、品質はますます向上し、コストはますます低くなります。」
最後に、顧客に優先順位を付けます。上記の補助として、マーケターは多くの要因に基づいて顧客に優先順位を付ける必要がありますが、その中でも特に、顧客がリピーターになる可能性があります。その他の要因には、利益率の最も高い製品を購入する顧客、引き付けるのに最も費用がかからない顧客、返品を開始する可能性が最も高い顧客などがありますが、これらに限定されません。

予測分析を可能にするツール

ビジネスにとって幸いなことに、予測分析アルゴリズムを考案するためにコンピュータープログラマーの幹部を雇う必要はありません。仕事を成し遂げるために必要な分析タスクを達成するためのツールはたくさんあります。

予測分析の主要なプレーヤーにはIBM、SAP、Oracleがありますが、高価で複雑な「エンタープライズクラス」ソリューションの準備ができていない企業には、Marketo、Tableau、GoodDataなどの代替手段があります。エンタープライズクラスのツールと最高の小規模ベンダーとの主な違いは、洗練度や機能性ではありませんが、SAPとOracle中心の企業はベンダーの統一性を好む傾向があり、IBMデータベースユーザーはIBM分析ツールを使用することに利点があると感じています。。

コンバージョンの最適化–クリック後のランディングページ

オンラインマーケティングキャンペーンやeコマースの存在は、主に1つの基準で判断されます。それはコンバージョン数です。優れたキャンペーン、優れたプロモーション、優れた製品でさえ、売り上げを生み出す場合にのみ優れています。

デジタルマーケティングでは、コンバージョンがすべてです。そのため、すべてのオンライン広告キャンペーンにはクリック後のランディングページが必要であり、クリック後のランディングページは、リードを生成し、目に魅力的で、ユーザーフレンドリーになるように専門的に設計する必要があります。

オンラインユーザーはすべて、必要な情報を提供せず、1つのアクションに集中せず、単に魅力的でなく、単に適切に設計されていない、クリック後のランディングページのフラストレーションを経験しています。ライフラインがコンバージョンであるオンラインマーケティング担当者にとって、クリック後のランディングページの欠如またはクリック後のランディングページの質の悪さは毒です。

クリック後の優れたランディングページの例は、ここにあります。 MarketingProfsページは、すっきりとしていて魅力的で、読みやすく、シンプルな1つのフィールドフォームでナビゲートできます。

幸い、Instapageは、最もデザイナーに優しいポストクリックランディングページプラットフォームであり、マーケターが美しい高コンバージョンのポストクリックランディングページを大規模にすばやく作成できるようにします。エッジ測定や軸ロックなどの高度な機能、CSSエディター、および200を超えるテンプレートを組み合わせることで、これほど柔軟でユーザーフレンドリーでカスタマイズ可能なクリック後のランディングページソリューションはどこにもありません。

予測分析：ここにとどまり、より重要に成長する

予測分析は、今日のオンライン広告の一部です。オンライン購入に基づくクロスセリングのような単純な分析から、さまざまな消費者セグメントの購入習慣を予測しようとするような非常に洗練されたアプリケーションまで、予測分析はオンラインマーケティングと広告の基盤になりつつあります。コンピューターの処理能力が向上し、データストレージがますます安価になるにつれて、予測分析が何を達成できるかについては終わりが見えません。

昔の実店舗のみの時代には、マーケティングは、デパートがクリスマスシーズン中に十分なクリスマスアイテムを持っていること、そして地元の新聞が適切なクーポンと宣伝広告を持っていることを確認することだけでした。今日、実店舗チャネルはオンラインショッピングに挑戦しており、PCを介したオンラインショッピングはスマートフォンに匹敵しています。

オンラインショッピングは2017年に2兆ドルを超えると予測されており、このチャネルを利用しない商人は必ず姿を消します。今日の小売業者は、オンライン広告と販売に十分なリソースを費やす必要があります。そのためには、マーチャントは次のものを必要とします。

オンライン購入プロセスを完全に理解しているマーケティングチーム。中小企業の場合、これには外部コンサルタントの使用が必要になる場合があります。
消費者の習慣と効率的なリソース割り当て、および効果的な広告のターゲティングの理解を深めることができる予測分析に焦点を当てます。
予測技術によって提供された結論に基づいて行動することにより、これらの習慣を活用する創造性。
利用可能なすべてのソースからデータをマイニングして分析するためのソフトウェアツールと、それらのツールを管理し、必要に応じてツールの選択についてアドバイスするためのITリソース。
コンバージョンの最適化においてクリック後のランディングページが果たす重要な役割を完全に理解し、クリック後の最適なランディングページであるプロバイダーを選択する知識があります。

予測分析の未来

マーケティングはデジタル企業になり、予測分析はその主要なツールの1つです。消費者の習慣の分析には、かつてはスプレッドシートの分析に数週間から数週間かかりましたが、今日ではリアルタイムで実行されています。その意味は明らかです。私たちが行ったことのある場所とこれから行く場所は、かつてないほど絡み合っています。

テクノロジーが進歩するにつれて、消費者の習慣、さらに言えば、すべての人の習慣を予測する能力は、いくつかの倫理的および法的な課題を提起するでしょう。今でも、マーケターは、マーケティング活動がマーケティングとプライバシーの侵害の境界を越えないように注意する必要があります。繰り返しになりますが、予測分析が機能しますが、問題自体よりも問題の解決策として機能する可能性が高くなります。

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