İşinizi büyütmek için tahmine dayalı analitiği kullanmanın üç yolu

Genellikle folklorik terimlerle bahsedilen, ancak ihtiyaç duyduğunuzda asla elde edilemeyen kristal küre, olasılık alanına girdi. Dijital etkileşimin bireyin yaşamının neredeyse her anında mevcut olduğu açık dünyamızda, pazarlamacılar olarak artık işimizin nereye gittiğine bakmak için kristal değil verileri kullanarak geleceğe bakmak için araçlara sahibiz.

Tahmine dayalı analitik -tüketici tabanımızın sonucunu, faaliyetini, davranışını ve eğilimlerini öngörmek için yeni ve geçmiş verileri kullanma süreci- başarılı işletmeleri başarılı kılan anahtardır.

Günümüzün hiper-rekabetçi pazarında büyümeye hazırlanan işletmeler, geliri, pazarlama bütçelerinin etkinliğini ve tabii ki kârları en üst düzeye çıkarmak için müşteri tabanını derinlemesine anlamak için tahmine dayalı analitiği kullanıyor.

Peki, işletmeniz için tahmine dayalı analitiğin avantajlarından nasıl yararlanabilirsiniz? Şimdi bazı temel tahmin araçlarına ve bunların işinize yardımcı olmak için nasıl dağıtılabileceğine bakalım:

1) Müşteri davranışının tahmine dayalı modellemesi

Önceki kampanyalardan toplanan veri noktalarını (özellikle, neyin işe yarayıp neyin yaramadığını anlamamıza yardımcı olan veriler), artı müşteri tabanınız hakkında bilinen tüm demografik bilgileri kullanarak, geçmiş davranış ve demografik bilgileri birbirine bağlamak için korelasyonlar oluşturmak için tahmine dayalı modeller oluşturabilirsiniz.

Bu model, her müşteriyi belirli ürünleri satın alma olasılıklarına göre puanlamaya çalışır ve bu kişiye en iyi ne zaman ve nasıl yaklaşılacağını tasarlar.

Vahşi doğada, çevrimiçi satın alma işleminiz sırasında size önerilen ürünler gibi taktikler görmüş olabilirsiniz. Bu, bu modelin uygulamada nasıl çalıştığına bir örnektir.

2) Müşteri adaylarının nitelikleri ve önceliklendirilmesi

Dönüştürmesi muhtemel olmayan bir müşteri adayını takip etmek pahalı olabilir. Tahmine dayalı analitiği potansiyel müşteri modellemesine uygulamak, potansiyel müşteri yatırımınız için size daha fazla "patlama" sağlayabilir. Bilinen ilgi, satın alma yetkisi, ihtiyaç, aciliyet ve mevcut fonlara dayalı olarak olası satışları puanlamak için bir algoritma kullanır.

Algoritma - genel ve özel bilgileri kullanarak - dönüşüm gerçekleştiren müşterilerle dönüşüm gerçekleştirmeyen müşterileri analiz eder, karşılaştırır ve karşılaştırır ve ardından gelen potansiyel müşteriler arasında "benzerler" bulur.

Puan ne kadar yüksek olursa, lider o kadar nitelikli olur. En yüksek puanlı beklentiler satışlara yönlendirilmeli veya dönüşüm için anında teşvikler sunulmalıdır; orta puanlar bir damla kampanyayı hak ediyor; düşük puanlar… unut gitsin.

3) Müşteri hedefleme ve segmentasyon

Tahmine dayalı analitiklerin en yaygın kullanımları arasında müşteri hedefleme ve segmentasyon üç temel biçim alır:

• Yakınlık analizi , "ince ayar" hedeflemeyi kolaylaştırarak, müşteri tabanını ortak özelliklere göre kümeleme/bölümlere ayırma sürecini ifade eder;
• Tepki modelleme , belirli bir yaklaşımın olumlu tepki alma olasılığını tahmin etmek için müşterilere sunulan geçmiş uyaranların yanı sıra oluşturulan tepkiye (dönüştürülmüş veya dönüştürülmemiş) bakar;
• Yıpranma oranı (veya kayıp analizi), belirli bir süre boyunca kaybedilen müşterilerin yüzdesinin yanı sıra, ayrılmalarıyla birlikte kaybedilen fırsat maliyeti/potansiyel gelire bir bakış sağlar.

Bu tahmine dayalı analitik araçlarının (ve diğerlerinin) bilinçli kullanımıyla, bir işletme Müşteri Yaşam Boyu Değerini (CLV) tahmin edebilir. Bu ölçüm, aşağıdakileri belirlemek için tarihsel davranışın çeşitli yönlerine bakar:

• zaman içinde en karlı müşteriler,
• Faaliyetlerin en iyi yatırım getirisini sağladığı satın alma harcama eğilimleri ve
• sadık müşteri türleri (elde tutma özellikleri).

Bu model daha sonra, gelecekteki değeri tahmin etmenin bir yolu olarak denkleme bir beklenen tutma tahmini ekler. CLV'yi anladıktan sonra, istenen yatırım getirisine ulaşmak için satın alma maliyetini ve pazarlama bütçenizi doğru boyutlandırabilirsiniz.

son bir not

Tahmine dayalı analitik uygularken, çıktılarınızı bilgilendirmek için yaklaşımlarınızı A/B testi yapmak kesinlikle çok önemlidir. Sıradan çıkarım olarak bilinen, aynı hedef kitlenin A/B testi, müşterilerin NE yaptıklarının ardındaki NEDEN'i çıkarmamızı sağlar.

Bu adımlar ve ölçümler uygulandığında, gerçek bir Tahmine Dayalı Analitik Organizasyonunu yöneten falcı rolünüzü kazandınız. Bu, pazarlama, satış, operasyonlar ve finansın el ele çalıştığı ve sürekli olarak "veri-sonuç-analizi" döngüsüne geri bildirim sağladığı sıkı bir gemidir.

Son olarak, tahmine dayalı analitiklerin geleceği etiğe bağlıdır. evet etik. Pazar payını artırmak için davranışlarını takip etmek ve satın alma alışkanlıklarını bozmak için insanların teknolojisine "gizlice girmek" yerine, tahmine dayalı analitiklerin geleceği, tercihlerini PAYLAŞMALARI için tüketicilerin ilgisini çekmektir.

Nike'ın Boston merkezli AI Platform Company Celect'i satın almasına izin veren şey buydu. Nike, tahmine dayalı algoritmaları kendi web sitelerine ve uygulamalarına yerleştirerek, hangi modellerin ilgi gördüğünü, tüketicilerin bunları nereden almak istediğini ve ne zaman satın alacaklarını daha iyi tahmin edebilecek.

Unutmayın, her şey iş stratejisinin net bir şekilde ifade edilmesiyle başlar. Tüm taraflar uyum içindeyken, çipler yerine oturmalıdır:

• müşteri davranışının tahmine dayalı modellemesi, kampanyaları sadakati artırmak veya müşteri adayları oluşturmak için eğitmeye yardımcı olur;
• potansiyel müşteri yeterliliği modellemesi, satış ekibinin anlaşmaları satın almak/kapatmak için en olası müşterilere odaklanmasına yardımcı olur;
• bunların her ikisi birlikte finansmanın CLV'yi anlamasına yardımcı olur ve tüm organizasyonu hedeflenen yatırım getirisini sağlamak için kabul edilebilir müşteri edinme maliyeti konusunda eğitir.

Eğer tahminde bulunmuyorsanız, zemin kaybediyorsunuz.

Adriana Lynch, orta ölçekli şirket büyümesine odaklanan lider bir kısmi CMO firması olan Chief Outsiders'ta CMO'dur. Farklılaşmak, müşteri sadakatini artırmak ve karlı büyümenin önünü açmak için şirketlerle birlikte çalışır.