予測マーケティング分析の理解とそれをビジネスに実装する方法

公開: 2023-08-15

悪いアイデアなどというものはありません。しかし、ビジネスにおいては、いくつかのアイデアが他のアイデアよりも明らかに優れています。顧客のニーズを予測するのに役立つ確かなデータと調査に基づいたアイデアは、まさに金に等しい価値があります。 予測マーケティング分析により、ビジネスオーナーやマーケティング担当者は最良のアイデアに集中し、成長に集中することができます。

予測マーケティング分析とは何ですか?

予測マーケティング分析は、データ、統計アルゴリズム、機械学習技術を使用して、マーケティングキャンペーンや顧客行動の将来の結果と傾向を予測するマーケティング分析の一分野です。目標は、データ主導の洞察を活用して、より適切な情報に基づいた意思決定を行い、マーケティング戦略を最適化してパフォーマンスと ROI (投資収益率) を向上させることです。

予測マーケティング分析が複雑に聞こえるかもしれませんが、心配する必要はありません。おそらく、すでにかなり長い間それを行っているでしょう。

次のシーズンのキャンペーン戦略を計画するために季節データ (たとえば、ホリデーに関連するデータ) を振り返ったことがある場合は、すでに予測マーケティング分析に取り組んでいることになります。ただし、他のすべてのマーケティング戦略と同様に、予測マーケティング分析へのアプローチが洗練されるほど、その効果を最適化する機会が大きくなります。

予測マーケティング分析の 4 つの段階

予測マーケティング分析は、次の質問に答えようとします。

何が起こったのか (記述的分析):記述的分析とは、過去のイベント、傾向、パターンを理解して要約するための履歴データの分析を指します。これは分析プロセスの基礎段階であり、過去に何が起こったかについての貴重な洞察を提供します。

なぜ「X」が起こったのか (診断分析):診断分析は、過去の出来事や結果の背後にある理由を理解することに焦点を当てたデータ分析の段階です。診断分析は、マーケティング担当者やアナリストがさまざまな変数間の相関関係や因果関係を明らかにし、マーケティングのパフォーマンスや顧客の行動についてより深い洞察を得るのに役立ちます。

「X」が起こるとき (予測分析):予測分析は、履歴データと統計アルゴリズムに基づいて将来の結果や傾向を予測するために使用される高度な分析の分野です。これには、将来のイベントや行動についての予測に使用できるデータ内のパターン、関係、相関関係を特定するための、さまざまな統計および機械学習技術の使用が含まれます。

「X」はどのように起こるのか (処方的分析):処方的分析は、データ分析の最も高度な段階です。記述分析と予測分析を超えて、予測された結果に基づいて実用的な推奨事項と最適化された意思決定戦略を提供します。

予測マーケティング分析で調査されるデータの種類

マーケティングデータがよく「ビッグデータ」と呼ばれるのには十分な理由があります。マーケティング上の意思決定を行うために入手できる情報は膨大です。この短いブログ投稿にすべてのデータソースと使用法をリストすることは不可能です。ただし、一般的な概要は次のとおりです。

ファーストパーティデータ:これは、貴社が所有するさまざまなマーケティングチャネルにわたる顧客とのやり取りから直接収集されたデータです。ファーストパーティデータは、電子メールマーケティング、マーケティングオートメーション、CRM、分析プラットフォームなど、既存の MarTech スタック全体ですぐに利用できる必要があります。
リアルタイムデータ:これは、タイムリーな意思決定や素早い行動を行うために、最新情報への即時アクセスが重要な場合に使用されます。たとえば、キャンペーンがマーケティングチームの目標に応じて期待される量のエンゲージメントを提供していないことがリアルタイムデータで示されているとします。その場合、そのキャンペーンを一時停止し、多額の費用が無駄になる前にキャンペーンを最適化するための措置を講じることができます。
過去のデータ:これ過去に発生し、分析のために保存されているイベント、取引、測定、または観察の記録を表します。履歴データは、マーケティング目標を設定する際に役立ちます。
コンテキストデータ:これは、特定のイベントを取り巻く必要な背景や状況を提供する情報を指します。このデータは、特定のマーケティングイベントのタイミングや場所、または天候、経済、競争環境などのその他の影響力のある要素に関連している可能性があります。

予測分析と測定モデル

複数のデータソースがあるのと同様に、マーケティング担当者が利用できるさまざまな予測分析測定モデルも多数あります。各モデルの導入には、予測分析を戦略として導入するマーケティング組織の高度さが広く反映されます。

一般的な分析測定モデルには次のものがあります。

クラスター分析:特徴または属性の類似性に基づいて、類似したデータポイントをグループ化するために使用される手法。同様の特性を持つデータポイントのクラスターを作成することにより、予測モデルを特定のセグメントまたはサブグループに合わせて調整でき、より正確な予測と優れた洞察につながる可能性があります。
傾向分析:このタイプの予測モデリングは、個人またはエンティティに発生する特定のイベントまたは行動の可能性または確率を判断することを目的としています。これは、購入、広告のクリック、サービスの購読、解約など、特定のアクションの可能性を予測するためにマーケティングでよく使用されます。
レコメンデーションフィルタリング:レコメンデーションシステムとも呼ばれます。このモデルは、ユーザーエクスペリエンスを向上させ、エンゲージメントを高め、販売やコンバージョンを促進することを目的として、ユーザーが興味を持ちそうなアイテムやコンテンツを予測することを目的としています。
予測分析:この測定モデルは、履歴データに基づいて将来の値や傾向を予測するために使用される予測モデリングの一種です。予測は通常、日次、月次、年次などの一定の間隔でデータが収集される時系列分析に適用されます。
時系列分析:時系列分析では、データポイントが時系列に記録され、各観測値は特定のタイムスタンプまたは期間に関連付けられます。時系列予測分析は、データのパターン、傾向、季節変動を理解し、過去の傾向に基づいて将来の値を予測する場合に特に価値があります。

マーケティングに予測分析を使用する業界

予測マーケティング分析によって提供される洞察から恩恵を受けることができる組織の種類には実際には制限がありません。

金融、ヘルスケア、高等教育、接客業、小売業のいずれの分野で働いているかに関係なく、将来のエンゲージメントを予測し、マーケティング目標を設定するために使用できるデータが常に存在します。

ビジネスがどのような分野で活動しているかに関係なく、利用可能なデータをより深く調査していなければ、現金をテーブルの上に置いたままにすることになります。さらに悪いことに、お金をドブに捨てることになります。

マーケティングにおける予測分析の利点

知識は力である。予測分析により、マーケティング戦略から推測に頼る作業が大幅に排除されます。このアプローチは、より効率的なマーケティングキャンペーンを計画および実行し、無駄を削減するのに役立ちます。

予測マーケティング分析を使用すると、次のことが可能になります。

視聴者とつながるメッセージを作成する
間違った人をターゲットにすることに費やす時間を削減する
リードスコアリングを使用してリードの優先順位付けの実践を強化する
顧客獲得の改善
顧客維持率を向上させ、解約率を予測する
Cookie の損失を防ぐ
キャンペーンの成功を最適化する
チームの効率を向上させる
将来の製品開発に影響を与える

予測マーケティング分析の実装プロセス

予測マーケティング分析は非常に洗練されたマーケティング戦略ですが、あらゆる形態や規模の企業やマーケティング組織が利用できます。

すべての優れたマーケティング戦略と同様、予測マーケティング分析の実装は単純な目的から始まります。

プロジェクト定義の段階では、優先順位のリストを作成し、社内の賛同を得る前に何が望ましいか、何が可能かを判断する必要があります。リストのすべてにすぐにチェックを入れることができなくても、心配する必要はありません。マーケティングを成功させるには、多くの場合、これらのわずかな利益を得るプロセスが必要です。

旅の次のステップは次のとおりです。

データ収集
情報処理
モデリング
解釈
最適化

その後は、すすいで繰り返し、前の反復から注意深く学び、より良いものを取り戻すだけです。プロセス全体を通じて、マーテックスタックとマーケティングチームの知識のどこにギャップがあるかを学び、前進する際に対処する必要があります。

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