Pazarlama Stratejinizde Tahmine Dayalı Analitiği Nasıl Kullanırsınız?

Webopedia'ya göre, "Tahmini analitik, kalıpları belirlemek ve sonuçları ve eğilimleri tahmin etmek için mevcut veri kümelerinden bilgi çıkarma uygulamasıdır." Kulağa karmaşık geliyor - çünkü öyle. Gelecekte ne olacağını anlamak için geçmişi kullandığınız her zaman; risk alıyorsun.

Bununla birlikte, bir tür tahmine dayalı analitik olmadan, ne olursa olsun hedefinize ulaşmak çok daha zordur. Örneğin, beyzbolda Sabermetrics olarak bilinen istatistiksel yöntem genellikle bir tahmine dayalı analitik aracı olarak kullanılır.

Beyzbol menajerleri, gelişmiş, geleneksel olmayan istatistikleri veya ölçütleri analiz ederek, kadro kararları (örneğin, hangi durumda hangi yardımcı sürahi kullanılacağı) ve ön büro personel kararları (hangi genç oyuncuların draft edileceği) verir, tümü hangi analitik modellerine dayanarak tahminin gerçekleşmesi büyük olasılıktır.

Başka bir örnekte Netflix, "Netflix Orijinal Programlama" kadrosu için hangi önerilen programları üreteceklerini belirlemeye yardımcı olmak için tahmine dayalı analitik kullanır. Örneğin popüler dizi “House of Cards”ın yapım kararına, dizinin yıldızı, yönetmeni ve İngiliz versiyonunun analizinden sonra karar verildi.

Neden tahmine dayalı analitik?

Pazarlama departmanları tahmine dayalı analitik kullandığında, potansiyel müşterileri belirlemede daha iyidirler. Müşteriler belirlendikten ve başarılı bir şekilde kapatıldıktan sonra, satın alma modellerine göre diğer ürünlerden oluşan bir bereket onlara pazarlanabilir.

Yine, büyük verilerle uyum içinde, tahmine dayalı analitik, hangi ürünlerin hangi tüketicilere çapraz satılacağını gösterebilir. Örneğin, bir adam 4.000 dolara bir Armani takımı satın alırsa, bir BMW için Honda Civic'ten daha iyi bir hedef olur. Ürün içi çapraz satış ve yukarı satış bile başarılı tahmine dayalı analitik çabalarının sonuçlarıdır. Son derece başarılı olan Dollar Shave Club, çekici bir isim ile üst satış çabasını bir araya getirerek, web sitesinde premium ürünleri “dolar” ürünlerinin yanına konumlandırıyor.

Bunlar, günlük yaşamda devreye giren tahmine dayalı analitik veya tahmine dayalı zekanın basit örnekleridir. Bununla birlikte, büyük verilerin ortaya çıkmasıyla birlikte, tahmine dayalı analitik çok daha karmaşık bir hal aldı. Gelişmiş bilgisayar algoritmaları (belirli bir görevi yerine getirmek için bir dizi bilgisayar talimatı), veriler aracılığıyla tahmin bilimini her zamankinden daha doğru ve daha geniş kapsamlı hale getirdi ve bu eğilim hiçbir yavaşlama belirtisi göstermiyor. Eğrinin gerisinde kalan pazarlamacılar, yetişmek için çok zor zamanlar yaşayacaklar.

Pazarlama alanında tahmine dayalı analitik

Tüm bunlar pazarlamayla nasıl ilişkilidir ve pazarlamacılar tahmine dayalı analitikten nasıl faydalanmalıdır? Her şeyden önce, pazarlamacıların tüketicilerin satın alma alışkanlıklarını ayırt etmelerine yardımcı olan herhangi bir süreç veya araç, işletmeleri için bir nimet olabilir çünkü geçmiş satın alma alışkanlıklarını “çözebilirseniz”, gelecekteki satın alma alışkanlıklarını yansıtabilir ve bunlara dayalı kararlar verebilirsiniz. projeksiyonlar. Tahmine dayalı analitik, bu tahminlerin doğru olmasını sağlamaya yardımcı olur.

Örneğin, bir sinema izleyicisi bir bilet satın aldığında, işlem bilet satıcısının bilgisayar sistemi tarafından yakalanır ve veri tabanına girilir. Tahmine dayalı analitik algoritması daha sonra bilgisayara, yeni bir oyun açılmak üzereyken müşteriye bir e-posta göndermesi talimatını verebilir. Algoritma, bir adım daha ileri giderek, bilet alıcısını hedefleyecek belirli bir türü (örneğin müzikal, gizem, komedi) tanımlayabilir.

Pazarlama departmanı için satın alma bilgileri çıkarılabilir ve bilet promosyonları, reklam kampanyaları, oyun günü eşantiyonları vb. için temel olabilir.

Mevcut tüm veriler çıkarıldığında ve tahmine dayalı analitik uygulandığında bir pazarlamacının yapabileceği bazı şeylere bakalım:

1. Mevsimsel müşteri davranışlarını analiz edin ve tahmin edin . Bu, özellikle çevrimiçi satışlar için geçerlidir, çünkü en başarılı e-ticaret siteleri, tüketicilerin herhangi bir zamanda isteyeceği ürünleri vurgulayanlardır.
2. İkinci olarak, en karlı ürünleri, onları satın alma olasılığı en yüksek olan müşterilere hedefleyin . 13 yaşındaki bir Mercedes-Benz için e-posta veya pop-up reklam oluşturmanın hiçbir faydası yok. Tersine, yüksek kaliteli ürünler için varlıklı müşteriyi hedeflemek, etkili pazarlamanın merkezinde yer alır.
3. Ardından, müşterinin satın alma alışkanlıkları için “ya olursa” senaryoları yürütün (örneğin, A ürününün stokları biterse, kim B ürününü satın alabilir?). Yüzeyde, bu bir tedarik zinciri sorunu gibi görünebilir, ancak gerçek şu ki, pazarlama tahmine dayalı algoritmaların gösterdiği şeye dayanarak stokta bulunması gereken öncelikli bir ürün listesi belirleyebilirse daha fazla satış yapılacaktır.
4. Ardından daha etkili pazarlama ve reklam stratejileri geliştirin . Sadece doğru kitleyi hedefleyerek değil, onları ürün veya hizmetinize çekecek mesajlar, resimler ve temalarla hedefleyerek.
5. Beşincisi, tekrar eden işleri kazanmak için en iyi stratejileri öğrenin ve uygulayın . Tahmine dayalı zeka, hangi tüketicilerin tekrar müşteri olma olasılığının en yüksek olduğu pazarlamayı bilgilendirebilir. Bütçeler giderek daha da sıkılaşıyor. Pazarlamanın kaynaklarını en yüksek yatırım getirisini sağlayan hedeflere odaklanmak için ayırması gerekir ve hiçbir şey sürekli müşteriler gibi yatırım getirisi sağlamaz. İş gurusu Edwards Deming'in sözleriyle “Uzun vadeli ilişkilerin sonucu daha iyi ve daha iyi kalite ve daha düşük ve daha düşük maliyetlerdir.”
6. Son olarak, müşterilere öncelik verin . Yukarıdakilere ek olarak, pazarlamacıların müşterilere bir dizi faktöre göre öncelik vermesi gerekir; bunların en azı, tekrar müşteri olma olasılığıdır. Diğer faktörler arasında, bunlarla sınırlı olmamak üzere, hangi müşterilerin en yüksek marjlı ürünleri satın aldığı, hangi müşterilerin çekmek için en az maliyetli olduğu ve hangi müşterilerin iade başlatma olasılığının daha yüksek olduğu yer alır.

Tahmine dayalı analitiği etkinleştirmek için araçlar

Neyse ki iş dünyası için, tahmine dayalı analitik algoritmaları tasarlamak için bir bilgisayar programcısı kadrosu kullanmaya gerek yok. İşi yapmak için gereken analitik görevleri yerine getirmek için birçok araç vardır.

Tahmine dayalı analitikteki başlıca oyunculardan bazıları IBM, SAP ve Oracle'dır, ancak pahalı ve karmaşık "kurumsal sınıf" çözümlere hazır olmayan şirketler için Marketo, Tableau, GoodData ve bir dizi başka alternatif vardır. Kurumsal sınıf araçlar ile türünün en iyisi küçük satıcılar arasındaki en büyük fark, karmaşıklık veya işlevsellik değil, SAP ve Oracle merkezli şirketler satıcı tekdüzeliğini tercih etme eğilimindeyken, IBM veritabanı kullanıcıları IBM analitik araçlarını kullanmanın bir avantajı olduğunu düşünüyor .

Dönüşüm optimizasyonu – tıklama sonrası açılış sayfası

Herhangi bir çevrimiçi pazarlama kampanyası veya herhangi bir e-ticaret varlığı, öncelikle tek bir kritere göre değerlendirilir: dönüşüm sayısı. Harika kampanyalar, harika promosyonlar, hatta harika ürünler, ancak satış oluşturuyorsa harikadır.

Dijital pazarlamada dönüşüm her şeydir. Bu nedenle, her çevrimiçi reklam kampanyasının bir tıklama sonrası açılış sayfasına ihtiyacı vardır ve tıklama sonrası açılış sayfası, potansiyel müşteriler oluşturmak için profesyonelce tasarlanmış, göze çekici ve kullanıcı dostu olmalıdır.

Çevrimiçi kullanıcıların tümü, ihtiyaç duydukları bilgileri sağlamayan, tek bir eyleme odaklanmayan, tamamen çekici olmayan ve basitçe iyi tasarlanmayan tıklama sonrası açılış sayfalarının hüsranını yaşamıştır. Yaşam çizgisi dönüşümler olan çevrimiçi pazarlamacı için, tıklama sonrası bir açılış sayfasının olmaması veya tıklama sonrası kötü bir açılış sayfasının olmaması zehirdir.

İyi bir tıklama sonrası açılış sayfası örneği burada bulunabilir. MarketingProfs sayfası temiz, çekici, okunması ve basit bir alan formuyla gezinmesi kolaydır.

Neyse ki Instapage, pazarlamacıların hızlı bir şekilde, yüksek dönüşümlü, güzel, yüksek dönüşümlü tıklama sonrası açılış sayfaları oluşturmasını sağlayan en tasarımcı dostu tıklama sonrası açılış sayfası platformudur. Kenar ölçümü ve eksen kilidi gibi gelişmiş işlevler, bir CSS düzenleyici ve 200'den fazla şablonla birlikte, hiçbir yerde daha esnek, kullanıcı dostu ve özelleştirilebilir bir tıklama sonrası açılış sayfası çözümü bulamazsınız.

Tahmine dayalı analitik: Burada kalmak ve daha önemli hale gelmek için burada

Tahmine dayalı analiz, günümüzün çevrimiçi reklamcılığının bir parçasıdır. Çevrimiçi satın almaya dayalı çapraz satış gibi basit analitikten, çeşitli tüketici segmentlerinin satın alma alışkanlıklarını tahmin etmeye çalışmak gibi ultra karmaşık uygulamalara kadar, tahmine dayalı analitik, çevrimiçi pazarlama ve reklamcılığın temel taşı haline geliyor. Bilgisayar işleme gücü arttıkça ve veri depolama daha ucuz ve daha ucuz hale geldikçe, tahmine dayalı analitiğin başarabileceklerinin sonu görünmüyor.

Sadece tuğla ve harçla yapılan eski günlerde pazarlama, Noel sezonu boyunca büyük mağazanın yeterli Noel ürününe sahip olduğundan ve yerel gazetenin doğru kuponlara ve promosyon reklamlarına sahip olduğundan emin olmakla ilgiliydi. Bugün, tuğla ve harç kanalı, çevrimiçi alışverişle mücadele ediyor ve PC üzerinden çevrimiçi alışveriş, akıllı telefonla rekabet ediyor.

2017'de online alışverişin 2 trilyon doları aşması bekleniyor ve bu kanalı kullanmayan tüccarlar yok olmaya mahkum. Günümüzün perakendecisi, çevrimiçi reklamcılık ve satışlara yeterli kaynakları ayırmalı ve bunu yapmak için tüccarın aşağıdakilere ihtiyacı vardır:

1. Çevrimiçi satın alma sürecini tam olarak anlayan bir pazarlama ekibi. Daha küçük firmalar için bu, dışarıdan danışmanların kullanılmasını gerektirebilir.
2. Tüketici alışkanlıklarının daha iyi anlaşılmasına ve verimli kaynak tahsisinin yanı sıra etkili reklam hedeflemesine yol açabilecek tahmine dayalı analitiklere odaklanın.
3. Tahmine dayalı teknolojilerin sağladığı sonuçlara göre hareket ederek bu alışkanlıklardan yararlanma yaratıcılığı.
4. Mevcut tüm kaynaklardan veri madenciliği yapmak ve bunları analiz etmek için yazılım araçları ve bu araçları yönetmek ve gerekirse araç seçimi konusunda tavsiyelerde bulunmak için BT kaynakları.
5. Tıklama sonrası açılış sayfalarının dönüşüm optimizasyonunda oynadığı kritik rolün kapsamlı bir şekilde anlaşılması ve en iyi tıklama sonrası açılış sayfasını seçme konusunda bilgili olan sağlayıcı.

Tahmine dayalı analitiklerin geleceği

Pazarlama, dijital bir kuruluş haline geldi ve tahmine dayalı analitik, ana araçlarından biridir. Tüketici alışkanlıklarını analiz etmek, bir zamanlar elektronik tabloları analiz etmek haftalar ve haftalar alıyordu, ancak bugün gerçek zamanlı olarak yapılıyor. Bunun anlamı açıktır: Nerede olduğumuz ve nereye gittiğimiz daha önce hiç olmadığı kadar iç içedir.

Teknoloji ilerledikçe, tüketici alışkanlıklarını ve dolayısıyla herkesin alışkanlıklarını tahmin etme yeteneği, çeşitli etik ve yasal zorluklar doğuracaktır. Şimdi bile pazarlamacılar, pazarlama çabalarının pazarlama ve mahremiyet ihlali arasındaki çizgiyi geçmediğinden emin olmak için dikkatli olmalıdır. Bir kez daha, tahmine dayalı analitik devreye girecek, ancak sorunun kendisinden ziyade soruna bir çözüm olması daha muhtemel.

Bugün bir Instapage Enterprise demosu için kaydolun.