วิธีใช้ Predictive Analytics ในกลยุทธ์การตลาดของคุณ

เผยแพร่แล้ว: 2017-08-18

ตาม Webopedia "การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์คือการดึงข้อมูลจากชุดข้อมูลที่มีอยู่เพื่อกำหนดรูปแบบและคาดการณ์ผลลัพธ์และแนวโน้ม" ฟังดูซับซ้อน — เพราะมันเป็นเช่นนั้น ทุกครั้งที่คุณใช้อดีตเพื่อดูว่าจะเกิดอะไรขึ้นในอนาคต คุณกำลังเสี่ยง

อย่างไรก็ตาม หากไม่มีรูปแบบการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ การบรรลุวัตถุประสงค์ของคุณจะยากกว่ามาก ไม่ว่ามันจะเป็นอะไรก็ตาม ตัวอย่างเช่น ในกีฬาเบสบอล วิธีการทางสถิติที่เรียกว่า Sabermetrics มักถูกใช้เป็นเครื่องมือวิเคราะห์เชิงคาดการณ์

ด้วยการวิเคราะห์สถิติหรือตัวชี้วัดขั้นสูงที่ไม่ใช่แบบดั้งเดิม ผู้จัดการทีมเบสบอลจะตัดสินใจเลือกผู้เล่นตัวจริง (เช่น ใช้เหยือกบรรเทาทุกข์ชนิดใดในสถานการณ์ใด) และสำนักงานส่วนหน้าจะเป็นผู้ตัดสินใจด้านบุคลากร (ซึ่งผู้เล่นรุ่นเยาว์จะร่าง) ทั้งหมดนี้ขึ้นอยู่กับรูปแบบการวิเคราะห์ของพวกเขา คาดการณ์ได้มากที่สุด

ในอีกตัวอย่างหนึ่ง Netflix ใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อช่วยกำหนดว่าโปรแกรมใดที่พวกเขาเสนอจะผลิตขึ้นสำหรับบัญชีรายชื่อ "Netflix Original Programming" ตัวอย่างเช่น การตัดสินใจผลิตซีรีส์ยอดนิยม “House of Cards” ตัดสินใจหลังจากการวิเคราะห์ดารา ผู้กำกับ และรายการเวอร์ชั่นอังกฤษ

ทำไมต้องวิเคราะห์เชิงคาดการณ์?

เมื่อฝ่ายการตลาดใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ พวกเขาจะระบุผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าได้ดีขึ้น เมื่อระบุตัวตนและปิดตัวลูกค้าได้สำเร็จแล้ว จะสามารถจำหน่ายผลิตภัณฑ์อื่นๆ ที่อุดมสมบูรณ์ให้กับพวกเขาตามรูปแบบการซื้อของพวกเขา

อีกครั้ง ร่วมกับข้อมูลขนาดใหญ่ การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สามารถระบุผลิตภัณฑ์ที่จะขายต่อเนื่องให้กับผู้บริโภครายใด ตัวอย่างเช่น หากชายคนหนึ่งซื้อชุด Armani ในราคา 4,000 ดอลลาร์ เขาจะเป็นเป้าหมายที่ดีกว่าสำหรับ BMW มากกว่า Honda Civic แม้แต่การขายต่อเนื่องและการขายต่อยอดภายในผลิตภัณฑ์ก็ยังเป็นส่วนเสริมของความพยายามในการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ที่ประสบความสำเร็จ Dollar Shave Club ที่ประสบความสำเร็จอย่างสูงได้รวมชื่อที่น่าดึงดูดเข้ากับความพยายามที่จะขายต่อยอด โดยวางตำแหน่งผลิตภัณฑ์ระดับพรีเมียมไว้ข้างๆ ผลิตภัณฑ์ “ดอลลาร์” บนเว็บไซต์

นี่เป็นตัวอย่างที่ตรงไปตรงมาของการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์หรือความฉลาดเชิงคาดการณ์ที่นำมาใช้ในชีวิตประจำวัน อย่างไรก็ตาม ด้วยการถือกำเนิดของข้อมูลขนาดใหญ่ การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ได้พลิกผันที่ซับซ้อนมากขึ้น อัลกอริธึมคอมพิวเตอร์ขั้นสูง (ชุดคำสั่งคอมพิวเตอร์เพื่อทำงานให้สำเร็จ) ทำให้ศาสตร์แห่งการทำนายผ่านข้อมูลมีความแม่นยำและครอบคลุมมากขึ้นกว่าที่เคยเป็นมา และแนวโน้มนี้ไม่มีสัญญาณของการชะลอตัว นักการตลาดที่ล้าหลังจะมีช่วงเวลาที่ยากลำบากในการติดตาม

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ในขอบเขตการตลาด

ทั้งหมดนี้เกี่ยวข้องกับการตลาดอย่างไร และนักการตลาดควรใช้ประโยชน์จากการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์อย่างไร ประการแรกและสำคัญที่สุด กระบวนการหรือเครื่องมือใดๆ ที่ช่วยให้นักการตลาดมองเห็นพฤติกรรมการซื้อของผู้บริโภคสามารถเป็นประโยชน์ต่อธุรกิจของพวกเขาได้ เพราะหากคุณสามารถ "ถอดรหัส" นิสัยการซื้อในอดีตได้ คุณจะสามารถคาด การณ์ พฤติกรรมการซื้อ ในอนาคต ได้ และตัดสินใจโดยอิงจากสิ่งเหล่านั้น ประมาณการ การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ช่วยให้มั่นใจว่าการคาดการณ์เหล่านี้แม่นยำ

ตัวอย่างเช่น เมื่อผู้ชมภาพยนตร์ซื้อตั๋ว ธุรกรรมจะถูกบันทึกโดยระบบคอมพิวเตอร์ของผู้ขายตั๋วและเข้าสู่ฐานข้อมูล อัลกอริธึมการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สามารถสั่งให้คอมพิวเตอร์ส่งอีเมลถึงลูกค้าเมื่อใดก็ตามที่เกมใหม่กำลังจะเปิด ก้าวไปอีกขั้น อัลกอริธึมสามารถกำหนดประเภทเฉพาะ (เช่น ดนตรี ความลึกลับ ตลก เป็นต้น) เพื่อกำหนดเป้าหมายผู้ซื้อตั๋ว

สำหรับฝ่ายการตลาด ข้อมูลการซื้อสามารถขุดได้และเป็นพื้นฐานสำหรับการส่งเสริมการขายตั๋ว แคมเปญโฆษณา การแจกของรางวัลในวันแข่งขัน ฯลฯ

มาดูบางสิ่งที่นักการตลาดสามารถทำได้เมื่อข้อมูลที่มีอยู่ทั้งหมดถูกขุดและใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์:

วิเคราะห์และคาดการณ์พฤติกรรมของลูกค้าตามฤดูกาล โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับการขายออนไลน์ เนื่องจากไซต์อีคอมเมิร์ซที่ประสบความสำเร็จมากที่สุดคือไซต์ที่เน้นผลิตภัณฑ์ที่ผู้บริโภคต้องการในเวลาใดก็ตาม
ประการที่สอง กำหนดเป้าหมายผลิตภัณฑ์ที่ทำกำไรได้มากที่สุดให้กับลูกค้าที่มีแนวโน้มจะซื้อ มากที่สุด การสร้างอีเมลหรือโฆษณาแบบผุดขึ้นสำหรับ Mercedes-Benz ถึงเด็กอายุ 13 ปีไม่ใช่เรื่องดี ในทางกลับกัน การกำหนดเป้าหมายลูกค้าที่ร่ำรวยสำหรับผลิตภัณฑ์ระดับไฮเอนด์เป็นหัวใจสำคัญของการตลาดที่มีประสิทธิภาพ
ต่อไป ให้ ดำเนินการตามสถานการณ์สมมติ "จะเกิดอะไรขึ้นถ้า" สำหรับพฤติกรรมการซื้อของลูกค้า (เช่น หากสินค้า A หมด ใครมีแนวโน้มว่าจะซื้อสินค้า B) บนพื้นผิวนี้อาจดูเหมือนปัญหาห่วงโซ่อุปทาน แต่ความจริงก็คือจะมียอดขายเพิ่มขึ้นหากการตลาดสามารถกำหนดรายการลำดับความสำคัญของสินค้าที่จะมีในสต็อกตามสิ่งที่อัลกอริธึมการทำนายระบุ
จากนั้นจึง พัฒนากลยุทธ์ทางการตลาดและการโฆษณาที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น ไม่เพียงแค่การกำหนดเป้าหมายผู้ชมที่เหมาะสมเท่านั้น แต่ยังกำหนดเป้าหมายพวกเขาด้วยข้อความ รูปภาพ และธีมที่จะดึงดูดพวกเขามายังผลิตภัณฑ์หรือบริการของคุณ
ประการที่ห้า เรียนรู้และใช้กลยุทธ์ที่ดีที่สุดเพื่อเอาชนะใจลูกค้าที่กลับมาทำธุรกิจซ้ำ ระบบคาดการณ์ล่วงหน้าสามารถแจ้งการตลาดว่าผู้บริโภคมีแนวโน้มจะเป็นลูกค้าซ้ำมากที่สุด งบประมาณเริ่มเข้มงวดขึ้นเรื่อยๆ การตลาดจำเป็นต้องจัดสรรทรัพยากรเพื่อมุ่งเน้นไปที่เป้าหมายที่ให้ ROI สูงสุด และไม่มีสิ่งใดให้ ROI เหมือนกับลูกค้าประจำ ในคำพูดของกูรูด้านธุรกิจ Edwards Deming "ผลลัพธ์ของความสัมพันธ์ระยะยาวคือคุณภาพที่ดีขึ้นและดีขึ้น รวมถึงต้นทุนที่ต่ำลงและต่ำลง"
สุดท้าย ให้ ความสำคัญกับลูกค้า ในฐานะที่เป็นส่วนเสริมข้างต้น นักการตลาดจำเป็นต้องจัดลำดับความสำคัญของลูกค้าโดยพิจารณาจากปัจจัยหลายประการ ซึ่งอย่างน้อยก็คือโอกาสที่พวกเขาจะกลายเป็นลูกค้าประจำ ปัจจัยอื่นๆ รวมถึงแต่ไม่จำกัดเพียง ลูกค้าซื้อสินค้าที่มีอัตรากำไรสูงสุด ซึ่งลูกค้าใช้ต้นทุนน้อยที่สุดในการดึงดูดและลูกค้ารายใดที่มีแนวโน้มสูงสุดที่จะเริ่มต้นผลตอบแทน

เครื่องมือเพื่อเปิดใช้งานการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์

โชคดีสำหรับธุรกิจ ไม่จำเป็นต้องจ้างกลุ่มโปรแกรมเมอร์คอมพิวเตอร์เพื่อคิดค้นอัลกอริธึมการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ มีเครื่องมือมากมายในการทำงานวิเคราะห์ที่จำเป็นเพื่อให้งานสำเร็จลุล่วง

ผู้เล่นหลักบางคนในการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์คือ IBM, SAP และ Oracle แต่สำหรับบริษัทที่ไม่พร้อมสำหรับโซลูชัน "ระดับองค์กร" ที่มีราคาแพงและซับซ้อน มีทางเลือกอื่น เช่น Marketo, Tableau, GoodData และอื่นๆ อีกมากมาย ความแตกต่างที่สำคัญระหว่างเครื่องมือระดับองค์กรและผู้ขายรายย่อยที่ดีที่สุดนั้นไม่ได้อยู่ที่ความซับซ้อนหรือการทำงาน แต่บริษัท SAP และ Oracle ที่เป็นศูนย์กลางมักจะชอบความสม่ำเสมอของผู้ขาย ในขณะที่ผู้ใช้ฐานข้อมูลของ IBM รู้สึกว่ามีข้อได้เปรียบในการใช้เครื่องมือวิเคราะห์ของ IBM .

การเพิ่มประสิทธิภาพการแปลง – หน้า Landing Page หลังการคลิก

แคมเปญการตลาดออนไลน์หรือการมีอยู่ของอีคอมเมิร์ซจะพิจารณาจากเกณฑ์เดียว: จำนวนการแปลง แคมเปญที่ยอดเยี่ยม โปรโมชันที่ยอดเยี่ยม แม้แต่ผลิตภัณฑ์ที่ยอดเยี่ยมจะยอดเยี่ยมก็ต่อเมื่อสร้างยอดขายได้

ในการตลาดดิจิทัล การแปลงคือทุกสิ่ง ด้วยเหตุนี้ ทุกแคมเปญโฆษณาออนไลน์จึงจำเป็นต้องมีหน้า Landing Page หลังการคลิก และหน้า Landing Page หลังการคลิกต้องได้รับการออกแบบอย่างมืออาชีพเพื่อสร้างโอกาสในการขาย ดึงดูดสายตา และใช้งานง่าย

ผู้ใช้ออนไลน์ล้วนเคยประสบกับความยุ่งยากของหน้า Landing Page หลังการคลิกซึ่งไม่ได้ให้ข้อมูลที่ต้องการ ไม่เน้นที่การกระทำเพียงอย่างเดียว ไม่น่าสนใจ และไม่ได้รับการออกแบบมาอย่างดี สำหรับนักการตลาดออนไลน์ที่มีเส้นชีวิตคือ Conversion การไม่มีหน้า Landing Page หลังการคลิกหรือหน้า Landing Page หลังการคลิกที่ไม่ดีถือเป็นเรื่องไม่ดี

ตัวอย่างของหน้า Landing Page ที่ดีหลังการคลิกสามารถพบได้ที่นี่ หน้า MarketingProfs นั้นสะอาด น่าสนใจ อ่านและนำทางได้ง่ายด้วยแบบฟอร์มฟิลด์เดียวที่เรียบง่าย

โชคดีที่ Instapage เป็นแพลตฟอร์มหน้า Landing Page ที่เป็นมิตรกับนักออกแบบมากที่สุด ซึ่งช่วยให้นักการตลาดสามารถสร้างหน้า Landing Page หลังการคลิกที่มี Conversion สูงได้อย่างรวดเร็ว ด้วยฟังก์ชันขั้นสูง เช่น การวัดขอบและการล็อกแกน ตัวแก้ไข CSS ร่วมกับเทมเพลตมากกว่า 200 แบบ คุณจะไม่พบโซลูชันหน้า Landing Page ที่ยืดหยุ่น ใช้งานง่าย และปรับแต่งได้จากทุกที่

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์: อยู่ที่นี่และมีความสำคัญมากขึ้น

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เป็นส่วนหนึ่งของการโฆษณาออนไลน์ในปัจจุบัน ตั้งแต่การวิเคราะห์อย่างง่าย เช่น การขายต่อเนื่องโดยอิงจากการซื้อออนไลน์ ไปจนถึงแอปพลิเคชันที่มีความซับซ้อนสูง เช่น การพยายามคาดการณ์พฤติกรรมการซื้อของกลุ่มผู้บริโภคต่างๆ การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ได้กลายเป็นรากฐานในการสร้างการตลาดและการโฆษณาออนไลน์ เมื่อพลังการประมวลผลของคอมพิวเตอร์เพิ่มขึ้นและการจัดเก็บข้อมูลมีราคาถูกลงและราคาถูกลง จึงไม่มีจุดสิ้นสุดสำหรับการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ที่สามารถทำได้

ในสมัยก่อนมีแต่อิฐและปูนเท่านั้น การตลาดเป็นเพียงเรื่องของการทำให้แน่ใจว่าห้างสรรพสินค้ามีสินค้าคริสต์มาสเพียงพอในช่วงเทศกาลคริสต์มาส และหนังสือพิมพ์ท้องถิ่นมีคูปองและโฆษณาส่งเสริมการขายที่เหมาะสม วันนี้ช่องทางอิฐและปูนถูกท้าทายโดยการช็อปปิ้งออนไลน์และการช้อปปิ้งออนไลน์ผ่านพีซีกำลังแข่งขันกับสมาร์ทโฟน

การช็อปปิ้งออนไลน์คาดว่าจะเกิน 2 ล้านล้านดอลลาร์ในปี 2560 และผู้ค้าที่ไม่ได้ใช้ประโยชน์จากช่องทางนี้จะต้องหายตัวไป ผู้ค้าปลีกในปัจจุบันต้องทุ่มเททรัพยากรที่เพียงพอให้กับการโฆษณาและการขายออนไลน์ และในการทำเช่นนั้น ผู้ค้าต้องการสิ่งต่อไปนี้:

ทีมการตลาดที่เข้าใจกระบวนการจัดซื้อออนไลน์อย่างถี่ถ้วน สำหรับบริษัทขนาดเล็ก อาจต้องใช้ที่ปรึกษาภายนอก
มุ่งเน้นไปที่การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ที่สามารถนำไปสู่ความเข้าใจมากขึ้นเกี่ยวกับพฤติกรรมผู้บริโภคและการจัดสรรทรัพยากรอย่างมีประสิทธิภาพ ตลอดจนการกำหนดเป้าหมายการโฆษณาที่มีผลกระทบ
ความคิดสร้างสรรค์ในการใช้ประโยชน์จากนิสัยเหล่านั้นโดยทำตามข้อสรุปที่ได้จากเทคโนโลยีการทำนาย
เครื่องมือซอฟต์แวร์เพื่อขุดข้อมูลจากแหล่งที่มีอยู่ทั้งหมดและวิเคราะห์ และทรัพยากรไอทีเพื่อดูแลเครื่องมือเหล่านั้น และให้คำแนะนำในการเลือกเครื่องมือหากจำเป็น
ความเข้าใจอย่างถ่องแท้เกี่ยวกับบทบาทที่สำคัญของหน้าที่เชื่อมโยงไปถึงหลังการคลิกในการเพิ่มประสิทธิภาพการแปลงและความเข้าใจในการเลือกผู้ให้บริการหน้า Landing Page หลังการคลิกที่ดีที่สุด

อนาคตของการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์

การตลาดกลายเป็นองค์กรดิจิทัล และการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เป็นหนึ่งในเครื่องมือหลัก การวิเคราะห์พฤติกรรมผู้บริโภคเคยใช้เวลาหลายสัปดาห์หรือหลายสัปดาห์ในการวิเคราะห์สเปรดชีต แต่วันนี้ทำได้แบบเรียลไทม์ ความหมายชัดเจน: เราเคยไปที่ไหนมาและกำลังจะไปที่ไหนที่เกี่ยวพันกันอย่างที่ไม่เคยมีมาก่อน

เมื่อเทคโนโลยีก้าวไปข้างหน้า ความสามารถในการทำนายนิสัยผู้บริโภค และสำหรับเรื่องนั้น นิสัยของทุกคน จะก่อให้เกิดความท้าทายด้านจริยธรรมและกฎหมายหลายประการ แม้กระทั่งตอนนี้ นักการตลาดยังต้องระมัดระวังเพื่อให้แน่ใจว่าความพยายามทางการตลาดของพวกเขาจะไม่ข้ามเส้นแบ่งระหว่างการตลาดและการบุกรุกความเป็นส่วนตัว อีกครั้งหนึ่ง การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์จะเข้ามามีบทบาท แต่มีแนวโน้มที่จะเป็นวิธีการแก้ปัญหามากกว่าตัวปัญหาเอง

ลงทะเบียนสำหรับการสาธิต Instapage Enterprise วันนี้