Come utilizzare l'analisi predittiva nella tua strategia di marketing

Secondo Webopedia, "l'analisi predittiva è la pratica di estrarre informazioni da set di dati esistenti per determinare modelli e prevedere risultati e tendenze". Sembra complicato, perché lo è. Ogni volta che usi il passato per discernere cosa accadrà in futuro; stai correndo un rischio.

Tuttavia, senza una qualche forma di analisi predittiva, è molto più difficile raggiungere il tuo obiettivo, qualunque esso sia. Ad esempio, nel baseball, il metodo statistico noto come Sabermetrics viene spesso utilizzato come strumento di analisi predittiva.

Analizzando statistiche o metriche avanzate e non tradizionali, i manager del baseball prendono decisioni sulla formazione (ad esempio, quale lanciatore di rilievo utilizzare in quale situazione) e il front office prende decisioni sul personale (quali giovani giocatori arruolare), il tutto in base a ciò che i loro modelli di analisi prevedere è più probabile che accada.

In un altro esempio, Netflix utilizza l'analisi predittiva per aiutare a determinare quali programmi proposti produrranno per il loro elenco di "Programmazione originale Netflix". La decisione di produrre la popolare serie "House of Cards", ad esempio, è stata decisa dopo un'analisi della star, del regista e della versione britannica dello spettacolo.

Perché l'analisi predittiva?

Quando i reparti di marketing utilizzano l'analisi predittiva, sono più bravi a identificare i potenziali clienti. Una volta che i clienti sono stati identificati e chiusi con successo, è possibile commercializzare una cornucopia di altri prodotti in base ai loro modelli di acquisto.

Ancora una volta, di concerto con i big data, l'analisi predittiva può indicare quali prodotti effettuare il cross-selling a quali consumatori. Ad esempio, se un uomo acquista un abito Armani per $ 4.000, sarebbe un obiettivo migliore per una BMW che per una Honda Civic. Anche il cross-selling e l'upselling intra-prodotto sono frutto di sforzi di analisi predittiva di successo. Il Dollar Shave Club di grande successo combina un nome attraente con lo sforzo di upselling, posizionando prodotti premium accanto ai prodotti "dollaro" sul suo sito web.

Questi sono semplici esempi di analisi predittiva, o intelligenza predittiva, che entrano in gioco nella vita di tutti i giorni. Con l'avvento dei big data, tuttavia, l'analisi predittiva ha preso una svolta molto più sofisticata. Gli algoritmi informatici avanzati (un insieme di istruzioni del computer per eseguire un determinato compito) hanno reso la scienza della previsione attraverso i dati più accurata e di vasta portata che mai, e questa tendenza non mostra alcun segno di rallentamento. I marketer che rimangono dietro la curva avranno molto difficoltà a recuperare il ritardo.

Analisi predittiva nel regno del marketing

In che modo tutto ciò si collega al marketing e in che modo gli esperti di marketing dovrebbero trarre vantaggio dall'analisi predittiva? Innanzitutto, qualsiasi processo o strumento che aiuti i professionisti del marketing a discernere le abitudini di acquisto dei consumatori può essere un vantaggio per la loro attività perché se riesci a "decodificare" le abitudini di acquisto passate, puoi proiettare le abitudini di acquisto future e prendere decisioni basate su quelle proiezioni. L'analisi predittiva aiuta a garantire che queste previsioni siano accurate.

Quando uno spettatore acquista un biglietto, ad esempio, la transazione viene acquisita dal sistema informatico del venditore del biglietto e inserita nel suo database. L'algoritmo di analisi predittiva può quindi indicare al computer di inviare un'e-mail al cliente ogni volta che sta per aprire un nuovo gioco. Facendo un ulteriore passo avanti, l'algoritmo può definire il genere particolare (musicale, giallo, commedia per esempio) con cui prendere di mira l'acquirente del biglietto.

Per il reparto marketing, le informazioni sull'acquisto possono essere estratte ed essere la base per promozioni di biglietti, campagne pubblicitarie, omaggi per la giornata di gioco, ecc.

Diamo un'occhiata ad alcune delle cose che un marketer può fare quando tutti i dati disponibili vengono estratti e viene applicata l'analisi predittiva:

1. Analizzare e prevedere il comportamento stagionale dei clienti . Ciò è particolarmente vero per le vendite online, poiché i siti di e-commerce di maggior successo sono quelli che mettono in evidenza i prodotti che i consumatori vorranno in un dato momento.
2. In secondo luogo, indirizza i prodotti più redditizi ai clienti che hanno maggiori probabilità di acquistarli . Non serve generare un'e-mail o un annuncio pop-up per una Mercedes-Benz a un tredicenne. Al contrario, mirare al cliente benestante per prodotti di fascia alta è fondamentale per un marketing efficace.
3. Successivamente, conduci scenari "what if" per le abitudini di acquisto dei clienti (ad esempio, se le scorte del prodotto A si esauriscono, chi probabilmente acquisterà il prodotto B?). A prima vista, questo può sembrare un problema di catena di approvvigionamento, ma il fatto è che verranno effettuate più vendite se il marketing può determinare un elenco prioritario di articoli da avere in magazzino in base a ciò che indicano gli algoritmi predittivi.
4. Quindi sviluppare strategie di marketing e pubblicità più efficaci . Non solo prendendo di mira il pubblico giusto, ma indirizzandolo con messaggi, immagini e temi che li attireranno verso il tuo prodotto o servizio.
5. Quinto, impara e usa le migliori strategie per vincere affari ripetuti . L'intelligenza predittiva può informare il marketing su quali consumatori hanno maggiori probabilità di essere clienti abituali. I budget sono sempre più ristretti. Il marketing deve allocare le proprie risorse per concentrarsi su obiettivi che forniscono il ROI più elevato e nulla fornisce ROI come i clienti abituali. Nelle parole del guru degli affari Edwards Deming "Il risultato delle relazioni a lungo termine è una qualità sempre migliore e costi sempre più bassi".
6. Infine, dai la priorità ai clienti . In aggiunta a quanto sopra, i professionisti del marketing devono dare la priorità ai clienti in base a una serie di fattori, non ultimo la probabilità che diventino clienti abituali. Altri fattori includono, ma non sono limitati a, quali clienti acquistano i prodotti con il margine più alto, quali clienti costano di meno per attirare e quali clienti hanno maggiori probabilità di avviare resi.

Strumenti per abilitare l'analisi predittiva

Fortunatamente per le aziende, non è necessario impiegare un gruppo di programmatori di computer per elaborare algoritmi di analisi predittiva. Ci sono molti strumenti per svolgere le attività analitiche necessarie per portare a termine il lavoro.

Alcuni dei principali attori nell'analisi predittiva sono IBM, SAP e Oracle, ma per quelle aziende che non sono pronte per soluzioni costose e complesse di "classe aziendale", ci sono alternative come Marketo, Tableau, GoodData e una miriade di altre. La principale differenza tra gli strumenti di classe enterprise e i migliori fornitori più piccoli non è nella sofisticatezza o funzionalità, ma che le aziende SAP e Oracle tendono a favorire l'uniformità del fornitore, mentre gli utenti del database IBM ritengono che ci sia un vantaggio nell'utilizzo degli strumenti analitici IBM .

Ottimizzazione delle conversioni: la pagina di destinazione post clic

Qualsiasi campagna di marketing online o qualsiasi presenza di e-commerce viene giudicata principalmente in base a un criterio: il numero di conversioni. Grandi campagne, grandi promozioni, anche ottimi prodotti sono grandi solo se generano vendite.

Nel marketing digitale, la conversione è tutto. Per questo motivo, ogni campagna pubblicitaria online ha bisogno di una pagina di destinazione post clic e la pagina di destinazione post clic deve essere progettata in modo professionale per generare lead, attraente per gli occhi e facile da usare.

Gli utenti online hanno tutti sperimentato la frustrazione delle pagine di destinazione post clic che non forniscono le informazioni di cui hanno bisogno, non sono focalizzate su un'azione, sono semplicemente poco attraenti e semplicemente non sono ben progettate. Per il marketer online, la cui ancora di salvezza sono le conversioni, la mancanza di una landing page post clic o di una landing page post clic scadente è veleno.

Un esempio di una buona landing page post clic è disponibile qui. La pagina MarketingProfs è pulita, attraente, facile da leggere e navigare con un semplice modulo di un campo.

Fortunatamente, Instapage è la piattaforma di landing page post clic più adatta ai designer che consente agli esperti di marketing di creare rapidamente pagine di destinazione post clic ad alta conversione su larga scala. Con funzionalità avanzate come la misurazione dei bordi e il blocco degli assi, un editor CSS, abbinato a più di 200 modelli, non troverai da nessuna parte una soluzione di pagina di destinazione post clic più flessibile, intuitiva e personalizzabile.

Analisi predittiva: qui per restare e diventare più importanti

L'analisi predittiva è parte integrante della pubblicità online di oggi. Dalle semplici analisi, come il cross-selling basato su un acquisto online, alle applicazioni ultra sofisticate, come il tentativo di anticipare le abitudini di acquisto di vari segmenti di consumatori, l'analisi predittiva sta diventando il fondamento su cui si basano il marketing e la pubblicità online. Man mano che la potenza di elaborazione del computer aumenta e l'archiviazione dei dati diventa sempre più economica, non c'è fine in vista per ciò che l'analisi predittiva sarà in grado di realizzare.

Ai vecchi tempi del mattone e della malta, il marketing era solo una questione di assicurarsi che il grande magazzino avesse abbastanza articoli natalizi durante il periodo natalizio e che il giornale locale avesse i tagliandi giusti e la pubblicità promozionale. Oggi, il canale fisico viene messo alla prova dallo shopping online e lo shopping online tramite PC viene rivaleggiato con lo smartphone.

Si prevede che lo shopping online supererà i 2 trilioni di dollari nel 2017 e i commercianti che non sfruttano questo canale sono destinati a scomparire. Il rivenditore di oggi deve dedicare risorse adeguate alla pubblicità e alle vendite online e, per farlo, il commerciante ha bisogno di quanto segue:

1. Un team di marketing con una conoscenza approfondita del processo di acquisto online. Per le imprese più piccole, ciò potrebbe richiedere il ricorso a consulenti esterni.
2. Concentrati sull'analisi predittiva che può portare a una maggiore comprensione delle abitudini dei consumatori e a un'allocazione efficiente delle risorse, nonché a un targeting efficace della pubblicità.
3. La creatività per sfruttare quelle abitudini agendo sulle conclusioni fornite dalle tecnologie predittive.
4. Gli strumenti software per estrarre i dati da tutte le fonti disponibili e analizzarli e le risorse IT per amministrare tali strumenti e consigliare sulla selezione degli strumenti, se necessario.
5. Una conoscenza approfondita del ruolo fondamentale che le pagine di destinazione post clic svolgono nell'ottimizzazione della conversione e l'abilità di scegliere la migliore pagina di destinazione post clic, il provider.

Il futuro dell'analisi predittiva

Il marketing è diventato un'impresa digitale e l'analisi predittiva è uno dei suoi strumenti principali. L'analisi delle abitudini dei consumatori una volta richiedeva settimane e settimane di analisi dei fogli di calcolo, ma oggi viene eseguita in tempo reale. L'implicazione è chiara: dove siamo stati e dove stiamo andando si intrecciano come mai prima d'ora.

Man mano che la tecnologia avanza, la capacità di prevedere le abitudini dei consumatori e, del resto, le abitudini di tutti, porrà diverse sfide etiche e legali. Anche ora, i professionisti del marketing devono essere cauti per assicurarsi che i loro sforzi di marketing non superino il confine tra marketing e invasione della privacy. Ancora una volta, entrerà in gioco l'analisi predittiva, ma più probabilmente come soluzione al problema rispetto al problema stesso.

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