Jak wykorzystać analitykę predykcyjną w strategii marketingowej

Według Webopedii „Analiza predykcyjna to praktyka wydobywania informacji z istniejących zestawów danych w celu określenia wzorców oraz przewidywania wyników i trendów”. Brzmi skomplikowanie — bo tak jest. Za każdym razem, gdy używasz przeszłości, aby rozeznać, co wydarzy się w przyszłości; podejmujesz ryzyko.

Jednak bez jakiejś formy analizy predykcyjnej znacznie trudniej jest osiągnąć swój cel, cokolwiek by to nie było. Na przykład w baseballu metoda statystyczna znana jako Sabermetrics jest często używana jako narzędzie do analizy predykcyjnej.

Analizując zaawansowane, nietradycyjne statystyki lub metryki, menedżerowie baseballu podejmują decyzje dotyczące składu (np. jakiego miotacza ulgowego użyć w jakiej sytuacji), a front office podejmuje decyzje dotyczące personelu (których młodych zawodników wybrać), a wszystko to w oparciu o ich modele analityczne przewidywanie jest najbardziej prawdopodobne.

W innym przykładzie Netflix korzysta z analiz predykcyjnych, aby określić, które proponowane programy wyprodukują dla swojej listy „Original Programming Netflix”. Na przykład decyzja o produkcji popularnego serialu „House of Cards” została podjęta po analizie gwiazdy, reżysera i brytyjskiej wersji serialu.

Dlaczego analityka predykcyjna?

Gdy działy marketingu korzystają z analiz predykcyjnych, lepiej identyfikują potencjalnych klientów. Gdy klienci zostaną zidentyfikowani i pomyślnie zamknięci, można im sprzedać róg obfitości innych produktów w oparciu o ich wzorce zakupowe.

Ponownie, w połączeniu z big data, analityka predykcyjna może wskazać, które produkty do sprzedaży krzyżowej którym konsumentom. Na przykład, jeśli mężczyzna kupi garnitur Armaniego za 4000 dolarów, będzie lepszym celem dla BMW niż Hondy Civic. Nawet cross-selling i upselling między produktami są pochodnymi udanych wysiłków w zakresie analiz predykcyjnych. Bardzo udany Dollar Shave Club łączy atrakcyjną nazwę z wysiłkiem na rzecz sprzedaży dodatkowej, pozycjonując produkty premium obok produktów „dolarowych” na swojej stronie internetowej.

Są to proste przykłady analiz predykcyjnych lub inteligencji predykcyjnej, które wchodzą w grę w życiu codziennym. Jednak wraz z pojawieniem się big data analityka predykcyjna przybrała znacznie bardziej wyrafinowany obrót. Zaawansowane algorytmy komputerowe (zestaw instrukcji komputerowych do wykonania danego zadania) sprawiły, że nauka przewidywania za pomocą danych jest dokładniejsza i bardziej dalekosiężna niż kiedykolwiek wcześniej, a trend ten nie wykazuje oznak spowolnienia. Marketerzy, którzy pozostaną w tyle, będą mieli bardzo trudny czas na nadrobienie zaległości.

Analityka predykcyjna w sferze marketingowej

Jak to wszystko ma się do marketingu i jak marketerzy powinni wykorzystywać analitykę predykcyjną? Przede wszystkim każdy proces lub narzędzie, które pomaga marketerom rozpoznać zwyczaje zakupowe konsumentów, może być dobrodziejstwem dla ich firmy, ponieważ jeśli potrafisz „rozszyfrować” przeszłe nawyki zakupowe, możesz przewidzieć przyszłe nawyki zakupowe i podejmować decyzje na ich podstawie projekcje. Analityka predykcyjna pomaga zapewnić, że te prognozy są dokładne.

Na przykład, gdy widz kupuje bilet, transakcja jest rejestrowana przez system komputerowy sprzedawcy biletów i wprowadzana do jego bazy danych. Algorytm analizy predykcyjnej może następnie poinstruować komputer, aby wysłał wiadomość e-mail do klienta za każdym razem, gdy ma się otworzyć nowa gra. Idąc o krok dalej, algorytm może zdefiniować konkretny gatunek (na przykład muzyczny, kryminał, komedia), z którym ma być skierowany do kupującego bilet.

Dla działu marketingu informacje o zakupach mogą być wydobywane i stanowić podstawę do promocji biletów, kampanii reklamowych, upominków na mecz itp.

Przyjrzyjmy się niektórym rzeczom, które marketer może zrobić, gdy wszystkie dostępne dane są wydobywane i stosowana jest analiza predykcyjna:

1. Analizuj i prognozuj sezonowe zachowania klientów . Dotyczy to zwłaszcza sprzedaży online, ponieważ najbardziej udane witryny e-commerce to te, które wyróżniają produkty, których konsumenci będą chcieli w danym momencie.
2. Po drugie, skieruj najbardziej dochodowe produkty do klientów, którzy z największym prawdopodobieństwem je kupią . Nie ma sensu generować e-maila lub wyskakującej reklamy Mercedesa dla 13-latka. I odwrotnie, kierowanie produktów z wyższej półki do zamożnych klientów ma kluczowe znaczenie dla skutecznego marketingu.
3. Następnie przeprowadź scenariusze „a co, jeśli” dotyczące nawyków zakupowych klientów (na przykład, jeśli skończą się dostawy produktu A, kto prawdopodobnie kupi produkt B?). Na pozór może się to wydawać problemem łańcucha dostaw, ale faktem jest, że większa sprzedaż zostanie osiągnięta, jeśli marketing będzie w stanie określić priorytetową listę produktów, które mają być w magazynie, na podstawie wskazań algorytmów predykcyjnych.
4. Następnie opracuj skuteczniejsze strategie marketingowe i reklamowe . Nie tylko poprzez kierowanie do odpowiednich odbiorców, ale także poprzez kierowanie do nich wiadomości, obrazów i motywów, które przyciągną ich do Twojego produktu lub usługi.
5. Po piąte, naucz się i stosuj najlepsze strategie wygrywania powtarzalnych transakcji . Inteligencja predykcyjna może informować marketing, którzy konsumenci najprawdopodobniej będą stałymi klientami. Budżety stają się coraz bardziej napięte. Marketing musi przydzielić swoje zasoby, aby skoncentrować się na celach, które zapewniają najwyższy zwrot z inwestycji, a nic nie zapewnia zwrotu z inwestycji tak, jak powracający klienci. Według słów guru biznesu Edwardsa Deminga „Rezultatem długotrwałych relacji jest coraz lepsza jakość oraz coraz niższe koszty”.
6. Na koniec ustaw priorytety klientów . Jako uzupełnienie powyższego, marketerzy muszą ustalać priorytety dla klientów na podstawie wielu czynników, z których nie najmniej ważnym jest prawdopodobieństwo, że staną się stałymi klientami. Inne czynniki obejmują między innymi to, którzy klienci kupują produkty o najwyższej marży, które klienci kosztują najmniej, aby przyciągnąć i którzy klienci najprawdopodobniej inicjują zwroty.

Narzędzia umożliwiające analizę predykcyjną

Na szczęście dla biznesu nie ma potrzeby zatrudniania kadry programistów do opracowywania algorytmów analizy predykcyjnej. Istnieje wiele narzędzi do wykonywania zadań analitycznych wymaganych do wykonania zadania.

Niektórzy z głównych graczy w analityce predykcyjnej to IBM, SAP i Oracle, ale dla tych firm, które nie są gotowe na drogie i złożone rozwiązania „klasy korporacyjnej”, istnieją alternatywy, takie jak Marketo, Tableau, GoodData i wiele innych. Główna różnica między narzędziami klasy korporacyjnej a najlepszymi mniejszymi dostawcami nie polega na wyrafinowaniu ani funkcjonalności, ale na tym, że firmy skupione na SAP i Oracle skłaniają się do ujednolicenia dostawcy, podczas gdy użytkownicy baz danych IBM uważają, że korzystanie z narzędzi analitycznych IBM jest korzystne. .

Optymalizacja konwersji – landing page po kliknięciu

Każda kampania marketingowa online lub jakakolwiek obecność e-commerce jest oceniana przede wszystkim na podstawie jednego kryterium: liczby konwersji. Świetne kampanie, świetne promocje, nawet świetne produkty są świetne tylko wtedy, gdy generują sprzedaż.

W marketingu cyfrowym konwersja jest wszystkim. Z tego powodu każda kampania reklamowa online potrzebuje strony docelowej po kliknięciu, a strona docelowa po kliknięciu musi być profesjonalnie zaprojektowana, aby generować leady, atrakcyjna dla oka i przyjazna dla użytkownika.

Wszyscy użytkownicy online doświadczyli frustracji stron docelowych po kliknięciu, które nie dostarczają potrzebnych informacji, nie koncentrują się na jednej akcji, są po prostu nieatrakcyjne i po prostu nie są dobrze zaprojektowane. Dla marketera internetowego, którego kołem ratunkowym są konwersje, brak landing page po kliknięciu lub słaba strona docelowa po kliknięciu jest trucizną.

Przykład dobrej strony docelowej post-click można znaleźć tutaj. Strona MarketingProfs jest przejrzysta, atrakcyjna, łatwa do odczytania i nawigacji dzięki prostemu, jednopolowemu formularzowi.

Na szczęście Instapage to najbardziej przyjazna dla projektantów platforma stron docelowych po kliknięciu, która umożliwia marketerom szybkie tworzenie pięknych, wysoce konwertujących stron docelowych po kliknięciu na dużą skalę. Dzięki zaawansowanym funkcjom, takim jak pomiar krawędzi i blokada osi, edytor CSS, w połączeniu z ponad 200 szablonami, nigdzie nie znajdziesz bardziej elastycznego, przyjaznego dla użytkownika i konfigurowalnego rozwiązania strony docelowej po kliknięciu.

Analityka predykcyjna: tutaj, aby pozostać i rosnąć na znaczeniu

Analiza predykcyjna jest nieodłączną częścią dzisiejszej reklamy internetowej. Od prostych analiz, takich jak sprzedaż krzyżowa oparta na zakupie online, po bardzo wyrafinowane aplikacje, takie jak próba przewidywania nawyków zakupowych różnych segmentów konsumentów, analizy predyktywne stają się podstawą, na której opiera się marketing i reklama online. Wraz ze wzrostem mocy obliczeniowej komputera, a przechowywanie danych staje się coraz tańsze, nie widać końca tego, co można osiągnąć dzięki analizie predykcyjnej.

W dawnych, tradycyjnych czasach marketing sprowadzał się tylko do upewnienia się, że w domu towarowym jest wystarczająco dużo artykułów bożonarodzeniowych w okresie świątecznym, a lokalna gazeta ma odpowiednie kupony i reklamy promocyjne. Dziś kanał cegły i zaprawy jest zagrożony przez zakupy online, a zakupy online przez komputer rywalizują ze smartfonami.

Przewiduje się, że zakupy online przekroczą 2 biliony dolarów w 2017 r., a sprzedawcy, którzy nie będą korzystać z tego kanału, znikną. Dzisiejszy sprzedawca musi poświęcić odpowiednie zasoby na reklamę i sprzedaż online, a w tym celu sprzedawca potrzebuje:

1. Zespół marketingowy z dogłębną znajomością procesu zakupów online. W przypadku mniejszych firm może to wymagać skorzystania z zewnętrznych konsultantów.
2. Skoncentruj się na analizach predykcyjnych, które mogą prowadzić do lepszego zrozumienia nawyków konsumentów i efektywnej alokacji zasobów, a także skutecznego kierowania reklam.
3. Kreatywność w wykorzystywaniu tych nawyków poprzez działanie na wnioskach dostarczanych przez technologie predykcyjne.
4. Narzędzia programowe do wydobywania danych ze wszystkich dostępnych źródeł i ich analizy oraz zasoby IT do administrowania tymi narzędziami i doradzania w doborze narzędzi w razie potrzeby.
5. Dokładne zrozumienie kluczowej roli stron docelowych po kliknięciu w optymalizacji konwersji oraz umiejętność wyboru najlepszej strony docelowej po kliknięciu, dostawcy.

Przyszłość analityki predykcyjnej

Marketing stał się przedsiębiorstwem cyfrowym, a jednym z jego głównych narzędzi jest analityka predykcyjna. Analizowanie zwyczajów konsumenckich kiedyś zajmowało wiele tygodni analizowania arkuszy kalkulacyjnych, ale dziś odbywa się to w czasie rzeczywistym. Implikacja jest jasna: gdzie byliśmy i dokąd zmierzamy są ze sobą splecione jak nigdy dotąd.

Wraz z postępem technologii zdolność przewidywania nawyków konsumenckich i, co za tym idzie, zwyczajów wszystkich, będzie stanowić kilka wyzwań etycznych i prawnych. Nawet teraz marketerzy muszą być ostrożni, aby upewnić się, że ich działania marketingowe nie przekraczają granicy między marketingiem a naruszeniem prywatności. Po raz kolejny do gry wejdzie analityka predykcyjna, ale bardziej prawdopodobnie jako rozwiązanie problemu niż sam problem.

Zarejestruj się na demo Instapage Enterprise już dziś.