Viitorul marketingului este aici: inteligență predictivă

Inteligența predictivă ar putea suna ca un instrument futurist care aparține unui film de science fiction. Dar specialiștii în marketing de astăzi folosesc tehnologia pentru a oferi ceea ce își doresc clienții lor înainte de a ști chiar că o doresc.

Instrumentele de informații predictive ajută companii precum retailerul de mobilă Room & Board să-și îmbunătățească rezultatele și să ajungă la clienți mai eficient. Au implementat tehnologia Salesforce Marketing Cloud care a analizat datele despre traficul clienților și analiza predictivă pentru a sugera achiziții suplimentare clienților în timp real. Rezultatul a fost un ROI incredibil de 2900%.

Desigur, nu foarte multe companii se vor bucura de același succes ca Room & Board. Dar tehnologia a evoluat atât de mult, încât marketingul nu poate ignora unele dezvăluiri noi - cum ar fi un sistem care oferă recomandări bazate pe tiparele de trafic ale clienților.

Oferirea clienților cu o experiență personalizată continuă să dovedească un ROI pozitiv. Dacă nu sunteți familiarizați cu conceptul, ar trebui să știți ce este inteligența predictivă și ce instrumente sunt disponibile.

Ce este inteligența predictivă?

Uneori denumită analiză predictivă, inteligența predictivă este o metodă de a crea o experiență a clientului, care este unică pentru un anumit individ, prin monitorizarea comportamentului clientului și prin construirea unui profil al preferințelor lor specifice. Aceste date de profil sunt apoi utilizate pentru a prezice ce vor clienții în continuare.

De exemplu, să presupunem că un cumpărător online tocmai a cumpărat un televizor cu ecran plat. Aceste noi instrumente de informații ar detecta achiziția și ar trimite cumpărătorului un e-mail în timp real, sugerând o măsuță de cafea sau un suport TV. Aceasta elimină necesitatea ca oamenii să ia în considerare manual fiecare aspect al profilului unui client și să facă marketingul mai eficient.

Cum se schimbă marketingul B2B

Specialiștii în marketing obișnuiau să înregistreze clienți manual pentru a stabili în ce stadiu se aflau potențialii clienți. Scorarea manuală a clienților potențiali apare atunci când specialiștii în marketing atribuie o notă sau o valoare numerică anumitor clienți potențiali pe baza analizei lor. De exemplu, dacă un agent de marketing observă un model în care clienții potențiali care urmăresc o demonstrație de produs convertită la o rată mai mare, observatorii de demonstrații ar putea primi o notă „A”, în timp ce clienților care nu au vizionat demonstrația li s-ar putea acorda o notă „B”.

În schimb, scorul predictiv al clienților potențiali folosește comportamentul unui prospect și istoricul cumpărărilor din trecut pentru a determina ce caută și dacă doresc chiar să cumpere. Scorarea predictivă a clienților potențiali utilizează date mari care determină care sunt potențialii de conversie cel mai probabil, astfel încât agenții de vânzări se pot concentra pe clienții potențiali care vor oferi companiei cea mai mare valoare.

Lattice Engines și Mintigo sunt două companii care oferă servicii de analiză B2B bazate pe cloud, cum ar fi scorul predictiv al clienților. Lattice Engines caută rețele sociale, baze de date publice și pagini web și combină aceste informații cu datele interne ale clienților pentru a ajuta companiile să găsească perspective de vânzare optime. DocuSign a folosit firma predictivă de notare a potențialului Lattice Engines pentru a găsi potențialul cel mai probabil să se convertească. Rezultatul a fost o creștere cu 38% a predictibilității conversiilor.

Mintigo folosește inteligența artificială pentru a-și alimenta platforma de marketing predictiv prin colectarea continuă a informațiilor, cum ar fi tendințele de angajare, canalele de marketing utilizate și tehnologiile instalate. Apoi, utilizează aceste date pentru a determina care clienți potențiali B2B sunt cea mai mare valoare. Apoi, este combinat cu platforma internă de automatizare a marketingului unei companii pentru a determina unde ar trebui să își concentreze resursele echipele de vânzări.

În mod clar, inteligența predictivă îi ajută pe specialiștii în marketing să devină mai buni în a obține informații despre comportamentul clienților. Iată câteva dintre instrumentele pe care marketerii le folosesc pentru a deveni mai eficienți:

Învățare automată

Un studiu Forrester Consulting din 2014 i-a întrebat pe 121 de respondenți care sunt primele lor trei provocări. Listate la 3 și, respectiv, 4, analizau fluxurile de date din fiecare interacțiune cu clienții și aplicau aceste informații pentru a îmbunătăți experiențele clienților:

Pe măsură ce Big Data continuă să evolueze, specialiștii în marketing lucrează cu fluxuri de date din ce în ce mai mari, care pot fi dificil de gestionat de oameni. Învățarea automată este o soluție la această problemă. Învățarea automată este procesul în care sistemele trece prin seturi mari de date pentru a căuta modele și apoi pentru a-și ajusta programul pe baza noilor informații.

Staples folosește învățarea automată pentru a colecta informații despre preferințele cumpărătorilor corporativi în câteva moduri distincte: cu cumpărători în autoservire prin intermediul site-ului lor web și al butonului lor ușor, în timp ce oamenii vorbesc despre el. Ambele ajută Staples să-și prezinte mai bine nevoile de cumpărături. Pe măsură ce cumpărătorii vorbesc cu butonul în timp, robotul identifică de ce are nevoie clientul și îi îmbunătățește răspunsurile.

Inteligență artificială

Una dintre cele mai mari probleme ale specialiștilor în marketing este că nu li se oferă întotdeauna date care să le ofere o imagine completă. Inteligența artificială poate găsi noi surse de date pe web, cum ar fi știri, actualizări de social media și baze de date. Toate aceste date suplimentare îi ajută pe specialiștii în marketing să găsească clienți potențiali de calitate superioară și să personalizeze mai bine conținutul pentru perspectivele lor.

Inteligența artificială este, de asemenea, un instrument puternic pentru personalizare. AI poate adapta e-mailurile în mod special la preferințele clienților dvs. de marcă, utilizând istoricul lor de cumpărături și profilul de consumator. Instrumentul este atât de puternic încât un sondaj Demandbase a constatat că 80% dintre specialiștii în marketing consideră că AI va revoluționa industria marketingului în următorii 5 ani:

Deși specialiștii în marketing sunt mari credincioși în puterea inteligenței artificiale, nu sunt încă sigur cum să o implementeze. Doar 26% dintre comercianții chestionați de Demandbase au declarat că au o înțelegere foarte sigură a IA. Imaginați-vă că aveți o mașină sport pe aleea dvs., dar nu înțelegeți cum să folosiți un vehicul. Aceasta este stadiul în care mulți specialiști în marketing se află în prezent cu inteligența artificială.

Dacă specialiștii în marketing doresc să folosească în mod eficient învățarea automată, inteligența artificială și alte instrumente, atunci este esențial să știe ce tendințe sunt la orizont. Iată trei tendințe care determină schimbarea în marketingul B2B.

80% dintre specialiștii în marketing consideră că AI va revoluționa industria marketingului în următorii 5 ani.

Faceți clic pentru a trimite un Tweet

3 Tendințe de informații predictive

Cercetările au arătat că inteligența predictivă produce un angajament mai ridicat al angajaților și o valoare pe viață a clienților. Un studiu din 2016 al Grupului Aberdeen a indicat că analiza predictivă ar putea crește marja de profit medie pe client cu aproape 5%, iar valoarea pe viață a clientului cu 10% față de non-utilizatori:

Cu mai multe companii care investesc în informații predictive, este important să știm la ce să ne așteptăm în următorii câțiva ani.

Creșterea chatboturilor

Chatbots folosesc din ce în ce mai mult învățarea automată pentru a deveni mai inteligenți și pentru a oferi răspunsuri mai bune clienților în timp. Clienții pot primi răspunsuri la întrebările lor despre un produs sau serviciu fără a fi nevoie să parcurgă o pagină de întrebări frecvente sau să efectueze un apel telefonic care consumă mult timp.

Chatbot-urile au devenit un instrument important pentru companiile care doresc să automatizeze mai multe procese și să ofere cea mai bună experiență de utilizator posibil. Numai în primele 6 luni ale anului 2016, 58 de milioane de dolari au fost investiți în chatbots. În plus, Gartner prezice că până în 2020, clienții cu greu vor interacționa chiar și cu o întreprindere la nivel de la om la om:

Tehnologia se va maturiza, fără îndoială, iar întrebările adresate de clienți vor fi adăugate probabil la profilul lor de consumator pentru a forma o imagine mai bună despre locul în care se află în călătoria clientului și ce servicii ar putea cumpăra.

Aplicații inteligente

Învățarea automată nu va fi doar un instrument pe care îl pot permite mai degrabă tehnologii precum Facebook. Aplicațiile inteligente vor deveni mainstream mai devreme decât credeți. În curând, majoritatea companiilor vor folosi aplicații care analizează rapid cantități mari de date și își schimbă programul pe baza informațiilor noi. Și dacă nu credeți acest lucru, credeți acest lucru: în 2016, TechCrunch a aflat că 90% dintre startup-urile cu care s-au întâlnit au planificat să folosească învățarea automată pentru a-și îmbunătăți experiența clienților.

De asemenea, va exista o piață în creștere pentru algoritmi care alimentează aplicațiile inteligente. Algoritmia este o astfel de piață. Mashape este o altă piață pentru API-urile pe care dezvoltatorii le folosesc pentru a construi aplicații inteligente. Marketerii se vor baza din ce în ce mai mult pe algoritmi pentru a rula aplicații inteligente care oferă soluții personalizate clienților lor.

Piațele sunt importante, deoarece reduc fricțiunile în procesul de cumpărare și vânzare. Cu un proces de cumpărare mai simplu, asta înseamnă adoptarea mai rapidă a aplicațiilor inteligente și a API-urilor care le alimentează.

Big data vede o creștere a investițiilor

Un sondaj de la DNV GL - Business Assurance a constatat că 76% din toate organizațiile caută să își mărească sau să își mențină investițiile în big data între acum și 2019. Sondajul a constatat, de asemenea, că majoritatea întreprinderilor la nivel global consideră că datele mari sunt o oportunitate. Companiile care investesc mai mult în big data văd îmbunătățiri în ceea ce privește eficiența și luarea deciziilor, iar companiile adoptă, de asemenea, big data ca o modalitate de a capta și stoca informații critice despre clienții lor:

Cu un nou accent pe învățarea automată și inteligența artificială, datele care alimentează aceste procese trebuie să vină de undeva. Big data oferă acestor instrumente informațiile de care au nevoie pentru a crea o imagine mai completă pentru specialiștii în marketing. Fără cantități mari de date, inteligența predictivă poate duce la concluzii greșite și poate orienta specialiștii în direcția greșită. De aceea, datele mari trebuie cultivate alături de instrumentele predictive.

Exemple de informații predictive pentru clienți

Companiile sunt în tendințe către o utilizare mai mare a analizelor predictive. Dar nu este doar o tehnică pentru viitor. În acest moment, companiile folosesc instrumente predictive pentru a-și îmbunătăți rezultatele și pentru a deveni mai eficiente.

Vedere din interior

InsideView este o companie de marketing și vânzări care avea nevoie de un mod mai eficient de a determina care clienți potențiali merită urmăriți. La acea vreme, InsideView avea doar doi reprezentanți de vânzări și stabilirea priorităților de intrare cu cea mai mare prioritate a fost un proces lung de 18 zile , un număr pe care compania dorea să îl reducă dramatic.

Apoi au apelat la soluția de analiză predictivă SalesPredict pentru informații inteligente privind scorul potențialului. Soluția a folosit mii de semnale pentru a produce informații despre intenția de cumpărare a unui potențial. Analiza predictivă a permis InsideView să creeze un scor pentru fiecare client potențial care a fost încorporat în automatizarea de marketing existentă a companiei.

Rezultatul? Procesul de calificare a lead-ului InsideView a fost acum redus la 2 zile. Mai mult, rata de conversie a acestora a crescut cu 25%, iar compania a cunoscut o creștere de 100% în conducta de vânzări calificată.

US Cellular

US Cellular a dorit să afle ce optimizări de site-uri web ar putea implementa pentru a genera venituri și cât de eficiente au fost acțiunile respective. Au angajat Cardinal Path pentru a finaliza o analiză a intenției de cumpărare (o formă de analiză predictivă) pentru a descoperi care acțiuni ale site-ului au fost cele mai predictive pentru achizițiile viitoare.

S-a crezut că potențialii care au folosit funcția de adăugare la coș sau de localizare a magazinelor de pe site-ul companiei au fost clienți potențiali cu valoare mai mare. Cardinal Path a constatat că potențialii care au folosit funcția „Chat Now” sau „Oferte” ale US Cellular au mai multe șanse să facă o achiziție viitoare decât potențialii care au folosit un localizator de magazine. US Cellular a folosit aceste informații pentru a se concentra asupra clienților potențiali mai calificați, ceea ce a dus la o creștere cu 61% a valorii pe durata de viață a clienților.

De ce tehnologie veți profita?

Tehnologia predictivă de business intelligence, cum ar fi învățarea automată și AI nu mai sunt concepte străine pe care le puteți ignora. Sunt aici să rămână și să schimbe marketingul digital așa cum îl știm. Ambele permit specialiștilor în marketing să creeze soluții personalizate pentru clienți, iar menținerea la curent cu tendințele conexe vă poate ajuta afacerea să devină mai eficientă în viitor.

Începeți să personalizați experiența post-clic a paginii de destinație a clientului dvs., înscrieți-vă astăzi pentru o demonstrație Instapage Enterprise.