Como usar análises preditivas em sua estratégia de marketing

De acordo com a Webopedia, “Análise preditiva é a prática de extrair informações de conjuntos de dados existentes para determinar padrões e prever resultados e tendências”. Parece complicado - porque é. Sempre que você usa o passado para discernir o que vai acontecer no futuro; você está correndo um risco.

No entanto, sem alguma forma de análise preditiva, é muito mais difícil atingir seu objetivo, seja ele qual for. Por exemplo, no beisebol, o método estatístico conhecido como Sabermetrics é frequentemente usado como uma ferramenta de análise preditiva.

Ao analisar estatísticas ou métricas avançadas e não tradicionais, os gerentes de beisebol tomam decisões de escalação (por exemplo, qual arremessador substituto usar em qual situação) e a linha de frente toma decisões de pessoal (quais jogadores jovens escolher), tudo com base em seus modelos analíticos prever é mais provável que aconteça.

Em outro exemplo, a Netflix usa análise preditiva para ajudar a determinar quais programas propostos eles produzirão para sua lista de “Programação original da Netflix”. A decisão de produzir a popular série “House of Cards”, por exemplo, foi decidida após uma análise do astro, do diretor e da versão britânica do programa.

Por que análise preditiva?

Quando os departamentos de marketing utilizam análises preditivas, eles são melhores na identificação de clientes em potencial. Uma vez que os clientes são identificados e fechados com sucesso, uma cornucópia de outros produtos pode ser comercializada para eles com base em seus padrões de compra.

Novamente, em conjunto com o big data, a análise preditiva pode indicar quais produtos vender para quais consumidores. Por exemplo, se um homem comprar um terno Armani por $ 4.000, ele seria um alvo melhor para um BMW do que um Honda Civic. Mesmo a venda cruzada e o upsell dentro do produto são ramificações de esforços de análise preditiva bem-sucedidos. O muito bem sucedido Dollar Shave Club combina um nome atraente com o esforço de upsell, posicionando produtos premium próximos aos produtos “dólar” em seu site.

Esses são exemplos diretos de análise preditiva, ou inteligência preditiva, que entram em ação na vida cotidiana. Com o advento do big data, no entanto, a análise preditiva deu uma guinada muito mais sofisticada. Algoritmos de computador avançados (um conjunto de instruções de computador para realizar uma determinada tarefa) tornaram a ciência da previsão por meio de dados mais precisa e mais abrangente do que nunca, e essa tendência não mostra sinais de desaceleração. Os profissionais de marketing que ficarem atrás da curva terão muita dificuldade em tentar alcançá-los.

Análise preditiva no domínio do marketing

Como tudo isso se relaciona com o marketing e como os profissionais de marketing devem aproveitar as vantagens da análise preditiva? Em primeiro lugar, qualquer processo ou ferramenta que ajude os profissionais de marketing a discernir os hábitos de compra dos consumidores pode ser uma vantagem para seus negócios, porque se você pode "decodificar" os hábitos de compra anteriores, pode projetar os hábitos de compra futuros e tomar decisões com base neles projeções. A análise preditiva ajuda a garantir que essas previsões sejam precisas.

Quando um espectador adquire um ingresso, por exemplo, a transação é capturada pelo sistema de computador do vendedor do ingresso e inserida em seu banco de dados. O algoritmo de análise preditiva pode então instruir o computador a enviar um e-mail ao cliente sempre que uma nova peça estiver para ser aberta. Indo um passo adiante, o algoritmo pode definir o gênero particular (musical, mistério, comédia, por exemplo) com o qual atingir o comprador do ingresso.

Para o departamento de marketing, as informações de compra podem ser exploradas e servir de base para promoções de ingressos, campanhas publicitárias, brindes em dias de jogos, etc.

Vejamos algumas das coisas que um profissional de marketing pode fazer quando todos os dados disponíveis são extraídos e a análise preditiva é aplicada:

1. Analise e preveja o comportamento sazonal do cliente . Isso é especialmente verdadeiro para as vendas online, já que os sites de comércio eletrônico mais bem-sucedidos são aqueles que destacam os produtos que os consumidores vão querer a qualquer momento.
2. Em segundo lugar, direcione os produtos mais lucrativos para os clientes com maior probabilidade de comprá-los . Não adianta gerar um e-mail ou anúncio pop-up de um Mercedes-Benz para um garoto de 13 anos. Por outro lado, direcionar o cliente rico para produtos de alta qualidade é fundamental para um marketing eficaz.
3. Em seguida, conduza cenários “e se” para os hábitos de compra do cliente (por exemplo, se os suprimentos do produto A acabarem, quem provavelmente comprará o produto B?). Superficialmente, isso pode parecer um problema da cadeia de suprimentos, mas o fato é que mais vendas serão feitas se o marketing puder determinar uma lista de prioridade de itens em estoque com base no que os algoritmos preditivos indicam.
4. Em seguida, desenvolva estratégias de marketing e publicidade mais eficazes . Não apenas direcionando o público certo, mas direcionando-os com mensagens, imagens e temas que os atrairão para seu produto ou serviço.
5. Quinto, aprenda e aplique as melhores estratégias para conseguir novos negócios . A inteligência preditiva pode informar ao marketing quais consumidores têm maior probabilidade de ser clientes recorrentes. Os orçamentos estão ficando cada vez mais apertados. O marketing precisa alocar seus recursos para focar em metas que forneçam o maior ROI, e nada oferece ROI como clientes recorrentes. Nas palavras do guru dos negócios Edwards Deming “O resultado de relacionamentos de longo prazo é cada vez mais qualidade e custos cada vez menores.”
6. Finalmente, priorize os clientes . Como complemento ao acima exposto, os profissionais de marketing precisam priorizar os clientes com base em uma série de fatores, entre os quais a probabilidade de que se tornem clientes recorrentes. Outros fatores incluem, mas não estão limitados a, quais clientes compram os produtos de margem mais alta, quais clientes custam menos para atrair e quais clientes têm maior probabilidade de iniciar devoluções.

Ferramentas para habilitar análises preditivas

Felizmente para os negócios, não há necessidade de empregar um grupo de programadores de computador para desenvolver algoritmos de análise preditiva. Existem muitas ferramentas para realizar as tarefas analíticas necessárias para realizar o trabalho.

Alguns dos principais participantes da análise preditiva são IBM, SAP e Oracle, mas para aquelas empresas que não estão prontas para soluções caras e complexas de “classe empresarial”, existem alternativas como Marketo, Tableau, GoodData e uma série de outras. A principal diferença entre as ferramentas de classe corporativa e os melhores fornecedores menores não está na sofisticação ou funcionalidade, mas que as empresas SAP e Oracle tendem a favorecer a uniformidade do fornecedor, enquanto os usuários de banco de dados IBM sentem que há uma vantagem em usar ferramentas analíticas IBM .

Otimização de conversão - a página de destino pós-clique

Qualquer campanha de marketing online ou qualquer presença de comércio eletrônico é julgada principalmente por um critério: o número de conversões. Ótimas campanhas, ótimas promoções e até ótimos produtos só são ótimos se gerarem vendas.

No marketing digital, a conversão é tudo. Por esse motivo, toda campanha de publicidade online precisa de uma página inicial pós-clique, e a página inicial pós-clique deve ser profissionalmente projetada para gerar leads, atraente à vista e amigável.

Todos os usuários online já experimentaram a frustração de páginas de destino pós-clique que não fornecem as informações de que precisam, não estão focadas em uma ação, são simplesmente pouco atraentes e simplesmente não são bem projetadas. Para o profissional de marketing online, cuja salvação são as conversões, a falta de uma página inicial pós-clique ou uma página inicial pós-clique ruim é um veneno.

Um exemplo de uma boa página de destino pós-clique pode ser encontrado aqui. A página MarketingProfs é limpa, atraente, fácil de ler e navegar com um formulário simples de um campo.

Felizmente, o Instapage é a plataforma de página de destino pós-clique mais amigável ao designer, que permite aos profissionais de marketing criar belas páginas de destino pós-clique de alta conversão em escala rapidamente. Com funcionalidades avançadas, como medição de borda e bloqueio de eixo, um editor CSS, juntamente com mais de 200 modelos, você não encontrará uma solução de página de destino pós-clique mais flexível, fácil de usar e personalizável em lugar nenhum.

Análise preditiva: veio para ficar e cada vez mais importante

A análise preditiva é parte integrante da publicidade online de hoje. De análises simples, como venda cruzada com base em uma compra online, a aplicativos ultra sofisticados, como tentar antecipar os hábitos de compra de vários segmentos de consumidores, a análise preditiva está se tornando a base sobre a qual o marketing e a publicidade online são construídos. À medida que o poder de processamento do computador aumenta e o armazenamento de dados se torna cada vez mais barato, não há fim à vista para o que a análise preditiva será capaz de realizar.

Nos velhos tempos, apenas de tijolo e argamassa, o marketing era apenas uma questão de garantir que a loja de departamentos tivesse itens de Natal suficientes durante a temporada de Natal e que o jornal local tivesse os cupons e anúncios promocionais certos. Hoje, o canal de tijolo e argamassa está sendo desafiado pelas compras online, e as compras online via PC estão sendo rivalizadas pelo smartphone.

As compras online devem ultrapassar 2 trilhões de dólares em 2017, e os comerciantes que não exploram esse canal estão fadados a desaparecer. O varejista de hoje deve dedicar recursos adequados à publicidade e vendas online e, para isso, o comerciante precisa do seguinte:

1. Uma equipe de marketing com um conhecimento profundo do processo de compra online. Para empresas menores, isso pode exigir o uso de consultores externos.
2. Concentre-se em análises preditivas que podem levar a uma maior compreensão dos hábitos do consumidor e alocação eficiente de recursos, bem como direcionamento impactante de publicidade.
3. A criatividade para explorar esses hábitos agindo sobre as conclusões fornecidas pelas tecnologias preditivas.
4. As ferramentas de software para extrair dados de todas as fontes disponíveis e analisá-los, e os recursos de TI para administrar essas ferramentas e aconselhar na seleção de ferramentas, se necessário.
5. Uma compreensão completa do papel crítico que as páginas de destino pós-clique desempenham na otimização de conversão e o conhecimento para escolher o melhor provedor de página de destino pós-clique.

O futuro da análise preditiva

O marketing se tornou uma empresa digital e a análise preditiva é uma de suas principais ferramentas. A análise dos hábitos do consumidor costumava levar semanas e semanas para analisar planilhas, mas hoje é feita em tempo real. A implicação é clara: onde estivemos e para onde vamos estão interligados como nunca antes.

À medida que a tecnologia avança, a capacidade de prever os hábitos do consumidor e, nesse caso, os hábitos de todos, representará vários desafios éticos e legais. Mesmo agora, os profissionais de marketing devem ser cautelosos para garantir que seus esforços de marketing não ultrapassem a linha entre marketing e invasão de privacidade. Mais uma vez, a análise preditiva entrará em ação, mas é mais provável que seja uma solução para o problema do que o próprio problema.

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