Zrozumienie predykcyjnej analizy marketingowej i sposobu jej wdrożenia w firmie

Nie ma czegoś takiego jak zły pomysł. Ale w biznesie niektóre pomysły są wyraźnie lepsze od innych. Kiedy Twoje pomysły są oparte na solidnych danych i badaniach, które pomagają przewidywać potrzeby Twoich klientów, są na wagę złota. Predykcyjna analityka marketingowa umożliwia właścicielom firm i marketerom skupienie się na ich najlepszych pomysłach i skoncentrowanie się na rozwoju.

Co to jest predykcyjna analiza marketingowa?

Predykcyjna analityka marketingowa to gałąź analityki marketingowej, która obejmuje wykorzystanie danych, algorytmów statystycznych i technik uczenia maszynowego do przewidywania przyszłych wyników i trendów w kampaniach marketingowych oraz zachowaniach klientów. Celem jest wykorzystanie spostrzeżeń opartych na danych, aby podejmować bardziej świadome decyzje i optymalizować strategie marketingowe w celu poprawy wydajności i ROI (zwrotu z inwestycji).

Jeśli predykcyjna analityka marketingowa brzmi skomplikowanie, nie martw się. Pewnie już to robisz od jakiegoś czasu.

Jeśli kiedykolwiek zdarzyło Ci się spojrzeć wstecz na dane sezonowe (na przykład dotyczące świąt ) w celu zaplanowania strategii kampanii na następny sezon, to znaczy, że zajmowałeś się już predykcyjną analizą marketingową. Jednak, podobnie jak w przypadku wszystkich innych strategii marketingowych, im bardziej wyrafinowane jest podejście do predykcyjnej analizy marketingowej, tym większa szansa na optymalizację jej wpływu.

4 etapy predykcyjnej analizy marketingowej

Predykcyjna analityka marketingowa stara się odpowiedzieć na następujące pytania:

1. Co się wydarzyło (analiza opisowa): Analiza opisowa odnosi się do analizy danych historycznych w celu zrozumienia i podsumowania przeszłych wydarzeń, trendów i wzorców. Jest to podstawowy etap procesu analitycznego i zapewnia cenny wgląd w to, co wydarzyło się w przeszłości.

2. Dlaczego zdarzyło się „X” (Analiza diagnostyczna): Analiza diagnostyczna to etap analizy danych, który koncentruje się na zrozumieniu przyczyn przeszłych zdarzeń i wyników. Diagnostic Analytics pomaga marketerom i analitykom odkrywać korelacje i związki przyczynowe między różnymi zmiennymi, aby uzyskać głębszy wgląd w skuteczność marketingu i zachowania klientów.

3. Kiedy wydarzy się „X” (Analiza predykcyjna): Analityka predykcyjna to gałąź zaawansowanej analityki używanej do prognozowania przyszłych wyników lub trendów na podstawie danych historycznych i algorytmów statystycznych. Obejmuje wykorzystanie różnych technik statystycznych i uczenia maszynowego do identyfikowania wzorców, relacji i korelacji w danych, które można wykorzystać do przewidywania przyszłych zdarzeń lub zachowań.

4. Jak może się zdarzyć „X” (Analiza preskryptywna): Analityka preskryptywna to najbardziej zaawansowany etap analizy danych. Wykracza poza analizę opisową i analizę predykcyjną, dostarczając praktyczne rekomendacje i zoptymalizowane strategie podejmowania decyzji w oparciu o przewidywane wyniki.

Rodzaje danych przesłuchiwanych w predykcyjnej analizie marketingowej

Istnieje dobry powód, dla którego dane marketingowe są często określane jako „duże zbiory danych”. Dostępność informacji do podejmowania decyzji marketingowych jest ogromna. Wymienienie wszystkich źródeł danych i ich wykorzystania w tym krótkim poście na blogu byłoby niemożliwe. Jednak poniżej znajdziesz ogólny przegląd:

• Dane własne: Są to dane zebrane bezpośrednio z interakcji Twoich klientów w różnych kanałach marketingowych, które posiadasz. Dane własne powinny być łatwo dostępne w ramach istniejącego stosu MarTech, w tym wszelkich platform marketingu e-mailowego, automatyzacji marketingu, CRM i platform analitycznych.
• Dane w czasie rzeczywistym: są używane, gdy natychmiastowy dostęp do najnowszych informacji ma kluczowe znaczenie dla podejmowania szybkich decyzji lub szybkich działań. Załóżmy na przykład, że dane w czasie rzeczywistym pokazują, że kampania nie zapewnia oczekiwanego poziomu zaangażowania zgodnie z celami zespołu marketingowego. W takim przypadku kampanię można wstrzymać i podjąć kroki w celu jej optymalizacji, zanim zmarnuje się zbyt dużo pieniędzy.
• Dane historyczne: To reprezentuje zapis zdarzeń, transakcji, pomiarów lub obserwacji, które miały miejsce w przeszłości i zostały zachowane do analizy. Dane historyczne są pomocne przy ustalaniu celów marketingowych.
• Dane kontekstowe: Odnoszą się do informacji, które zapewniają niezbędne tło lub okoliczności towarzyszące konkretnemu wydarzeniu. Te dane mogą odnosić się do czasu i lokalizacji określonego wydarzenia marketingowego lub innych wpływowych czynników, takich jak pogoda, gospodarka lub otoczenie konkurencyjne.

Analiza predykcyjna i modele pomiarowe

Tak jak istnieje wiele źródeł danych, tak samo marketerzy mają do dyspozycji wiele różnych predykcyjnych modeli analitycznych. Wdrożenie każdego modelu będzie w dużym stopniu odzwierciedlać zaawansowanie organizacji marketingowej wdrażającej analizę predykcyjną jako strategię.

Typowe analityczne modele pomiarowe obejmują:

• Analiza skupień: Technika używana do grupowania podobnych punktów danych na podstawie ich podobieństw pod względem cech lub atrybutów. Tworząc klastry punktów danych o podobnych cechach, modele predykcyjne można dostosować do określonych segmentów lub podgrup, co może prowadzić do dokładniejszych prognoz i lepszych spostrzeżeń.
• Analiza skłonności: Ten typ modelowania predykcyjnego ma na celu określenie prawdopodobieństwa lub prawdopodobieństwa wystąpienia określonego zdarzenia lub zachowania dla osoby lub podmiotu. Jest często używany w marketingu do przewidywania prawdopodobieństwa określonego działania, takiego jak dokonanie zakupu, kliknięcie reklamy, subskrypcja usługi lub odejście.
• Filtrowanie rekomendacji: systemy rekomendacji AKA. Ten model ma na celu przewidywanie elementów lub treści, którymi użytkownik może być zainteresowany, w celu poprawy doświadczenia użytkownika, zwiększenia zaangażowania oraz zwiększenia sprzedaży lub konwersji.
• Analiza prognozy: Ten model pomiarowy jest rodzajem modelowania predykcyjnego używanego do przewidywania przyszłych wartości lub trendów na podstawie danych historycznych. Prognozowanie jest powszechnie stosowane w analizie szeregów czasowych, w której dane są zbierane w regularnych odstępach czasu, na przykład codziennie, co miesiąc lub co rok.
• Analiza szeregów czasowych: W analizie szeregów czasowych punkty danych są rejestrowane chronologicznie, a każda obserwacja jest powiązana z określonym znacznikiem czasu lub okresem. Analiza predykcyjna szeregów czasowych jest szczególnie cenna do zrozumienia wzorców, trendów i sezonowych zmian danych oraz do przewidywania przyszłych wartości na podstawie trendów historycznych.

Branże wykorzystujące analizy predykcyjne w marketingu

Naprawdę nie ma ograniczeń co do typu organizacji, które mogą skorzystać z wglądu zapewnianego przez predykcyjną analizę marketingową.

Niezależnie od tego, czy pracujesz w finansach, służbie zdrowia, szkolnictwie wyższym, hotelarstwie czy handlu detalicznym, zawsze dostępne będą dane, których możesz użyć do przewidywania przyszłego zaangażowania i wyznaczania celów marketingowych.

Niezależnie od branży, w której działa Twoja firma, jeśli nie zagłębiasz się w dostępne dane, zostawiasz pieniądze na stole . Co gorsza, wyrzucisz pieniądze w błoto.

Korzyści z analizy predykcyjnej w marketingu

Wiedza to potęga. Analityka predykcyjna eliminuje wiele domysłów z Twojej strategii marketingowej. Takie podejście pomoże Ci planować i realizować skuteczniejsze kampanie marketingowe oraz ograniczać marnotrawstwo.

Możesz użyć predykcyjnej analizy marketingowej, aby:

• Twórz wiadomości, które łączą się z odbiorcami
• Skróć czas poświęcony na kierowanie reklam do niewłaściwych osób
• Popraw praktyki ustalania priorytetów leadów dzięki punktacji leadów
• Usprawnij pozyskiwanie klientów
• Popraw wskaźniki utrzymania klientów i przewiduj współczynniki rezygnacji
• Zabezpieczenie przed utratą plików cookies
• Zoptymalizuj sukces kampanii
• Zwiększ efektywność zespołu
• Wpływaj na przyszły rozwój produktu

Proces wdrażania predykcyjnej analizy marketingowej

Chociaż predykcyjna analiza marketingowa jest niezwykle wyrafinowaną strategią marketingową, jest dostępna dla firm i organizacji marketingowych wszystkich kształtów i rozmiarów.

Jak wszystkie świetne strategie marketingowe, wdrożenie predykcyjnej analizy marketingowej zaczyna się od prostego celu.

Na etapie definiowania projektu będziesz chciał stworzyć listę priorytetów, a następnie dowiedzieć się, co jest pożądane i co jest możliwe, zanim uzyskasz wewnętrzne poparcie. Nie martw się, jeśli nie możesz szybko odhaczyć wszystkiego z listy; udany marketing jest często procesem osiągania tych marginalnych korzyści.

Kolejne kroki na Twojej drodze to:

• Gromadzenie danych
• Przetwarzanie danych
• Modelowanie
• Interpretacja
• Optymalizacja

To tylko przypadek płukania i powtarzania, uważając, aby uczyć się z poprzednich iteracji i budować lepiej. W trakcie tego procesu dowiesz się, gdzie są luki w Twoim stosie MarTech i wiedzy zespołu marketingowego, które wymagają rozwiązania w miarę postępów.

Ucz się więcej

Aby dowiedzieć się więcej o tym, jak eksperci ds. analityki marketingowej w emfluence mogą pomóc Ci zwiększyć kreatywność i produktywność dzięki predykcyjnej analityce marketingowej, skontaktuj się z nami już dziś pod adresem [email protected] .