Înțelegerea analizei predictive de marketing și cum să o implementați în afacerea dvs

Nu există o idee proastă. Dar în afaceri, unele idei sunt în mod clar mai bune decât altele. Atunci când ideile tale se bazează pe date și cercetări solide, care ajută la anticiparea nevoilor clienților tăi, ele își merită greutatea în aur. Analiza predictivă de marketing le permite proprietarilor de afaceri și agenților de marketing să se concentreze pe cele mai bune idei ale lor și să se concentreze pe creștere.

Ce este Predictive Marketing Analytics?

Analiza predictivă de marketing este o ramură a analizei de marketing care implică utilizarea datelor, algoritmilor statistici și tehnicilor de învățare automată pentru a prezice rezultatele și tendințele viitoare în campaniile de marketing și comportamentul clienților. Scopul este de a folosi informații bazate pe date pentru a lua decizii mai bine informate și pentru a optimiza strategiile de marketing pentru a îmbunătăți performanța și rentabilitatea investiției (Return on Investment).

Dacă analiza predictivă de marketing sună complicată, nu vă faceți griji. Probabil că o faci deja de ceva timp.

Dacă ați analizat vreodată datele sezoniere (de exemplu, referitoare la sărbători ) pentru a vă planifica strategia de campanie pentru sezonul următor, v-ați implicat deja în analize predictive de marketing. Cu toate acestea, ca și în cazul tuturor celorlalte strategii de marketing, cu cât abordarea dvs. de analiză predictivă a marketingului este mai sofisticată, cu atât este mai mare oportunitatea de a-și optimiza impactul.

Cele 4 etape ale analizei predictive de marketing

Analiza predictivă de marketing încearcă să răspundă la următoarele întrebări:

1. Ce s-a întâmplat (analitica descriptivă): analiza descriptivă se referă la analiza datelor istorice pentru a înțelege și a rezuma evenimentele, tendințele și modelele din trecut. Este etapa fundamentală a procesului de analiză și oferă perspective valoroase asupra a ceea ce sa întâmplat în trecut.

2. De ce s-a întâmplat „X” (Analitica de diagnosticare): Analiza de diagnosticare este etapa analizei datelor care se concentrează pe înțelegerea motivelor din spatele evenimentelor și rezultatelor trecute. Diagnostic Analytics ajută agenții de marketing și analiștii să descopere corelații și relații cauzale între diferite variabile pentru a obține informații mai profunde asupra performanței de marketing și a comportamentului clienților.

3. Când se va întâmpla „X” (Analitica predictivă): Analytics predictiv este o ramură a analizei avansate utilizată pentru a prognoza rezultate sau tendințe viitoare pe baza datelor istorice și a algoritmilor statistici. Acesta implică utilizarea diferitelor tehnici statistice și de învățare automată pentru a identifica modele, relații și corelații în cadrul datelor care pot fi utilizate pentru a face predicții despre evenimente sau comportamente viitoare.

4. Cum se poate întâmpla „X” (Analitica prescriptivă): Analiza prescriptivă este cea mai avansată etapă a analizei datelor. Depășește Analytics descriptiv și Analytics predictiv pentru a oferi recomandări acționabile și strategii optimizate de luare a deciziilor bazate pe rezultatele prognozate.

Tipuri de date interogate în Predictive Marketing Analytics

Există un motiv bun pentru care datele de marketing sunt adesea denumite „date mari”. Disponibilitatea informațiilor pentru a lua decizii de marketing este enormă. Listarea fiecărei surse de date și utilizare în această scurtă postare de blog ar fi imposibilă. Cu toate acestea, următoarele vă vor oferi o imagine generală:

• Date primare: acestea sunt date colectate direct din interacțiunile pe care clienții dvs. le au pe diferitele canale de marketing pe care le dețineți. Datele primare ar trebui să vă fie ușor disponibile în stiva dvs. MarTech existentă, inclusiv orice platforme de marketing prin e-mail, automatizare de marketing, CRM și analiză.
• Date în timp real: acestea sunt utilizate atunci când accesul imediat la cele mai recente informații este crucial pentru luarea unor decizii în timp util sau pentru acțiuni rapide. De exemplu, să presupunem că datele în timp real arată că o campanie nu oferă un volum așteptat de implicare conform obiectivelor echipei de marketing. În acest caz, acea campanie poate fi întreruptă și se pot lua măsuri pentru optimizarea acesteia înainte ca prea mulți bani să fie risipiti.
• Date istorice: Aceasta reprezintă o înregistrare a evenimentelor, tranzacțiilor, măsurătorilor sau observațiilor care au avut loc în trecut și au fost păstrate pentru analiză. Datele istorice sunt esențiale în stabilirea obiectivelor de marketing.
• Date contextuale: se referă la informații care oferă fundalul sau circumstanțele necesare în jurul unui anumit eveniment. Aceste date se pot referi la momentul și locația unui anumit eveniment de marketing sau la alți factori influenți, cum ar fi vremea, economia sau peisajul competitiv.

Modele de analiză predictivă și de măsurare

Așa cum există mai multe surse de date, există și multe modele diferite de măsurare a analizei predictive disponibile pentru marketeri. Implementarea fiecărui model va reflecta, în linii mari, sofisticarea organizației de marketing care implementează analiza predictivă ca strategie.

Modelele comune de măsurare analitică includ:

• Analiza cluster: O tehnică utilizată pentru a grupa puncte de date similare pe baza asemănărilor lor în ceea ce privește caracteristicile sau atributele. Prin crearea unor grupuri de puncte de date cu caracteristici similare, modelele predictive pot fi adaptate la anumite segmente sau subgrupuri, ceea ce poate duce la predicții mai precise și la informații mai bune.
• Analiza înclinației: Acest tip de modelare predictivă urmărește să determine probabilitatea sau probabilitatea ca un anumit eveniment sau comportament să apară pentru o persoană sau entitate. Este adesea folosit în marketing pentru a prezice probabilitatea unei anumite acțiuni, cum ar fi efectuarea unei achiziții, clic pe un anunț, abonament la un serviciu sau renunțare.
• Filtrarea recomandărilor: AKA Recommendation Systems. Acest model urmărește să prezică articolele sau conținutul de care un utilizator este probabil să fie interesat, cu scopul de a îmbunătăți experiența utilizatorului, de a crește implicarea și de a genera vânzări sau conversii.
• Analiza prognozelor: acest model de măsurare este un tip de modelare predictivă utilizată pentru a prezice valori sau tendințe viitoare pe baza datelor istorice. Prognoza este aplicată în mod obișnuit în analiza serii de timp, unde datele sunt colectate la intervale regulate de timp, cum ar fi zilnic, lunar sau anual.
• Analiza serii temporale: în analiza serii temporale, punctele de date sunt înregistrate cronologic și fiecare observație este asociată cu o anumită marcaj de timp sau perioadă. Analiza predictivă a serii de timp este deosebit de valoroasă pentru înțelegerea tiparelor, tendințelor și variațiilor sezoniere ale datelor și pentru prezicerea valorilor viitoare pe baza tendințelor istorice.

Industrii care utilizează analiza predictivă pentru marketing

Într-adevăr, nu există nicio limită pentru tipul de organizație care poate beneficia de informațiile oferite de analiza predictivă de marketing.

Indiferent dacă lucrați în finanțe, asistență medicală, învățământ superior, ospitalitate sau retail, vor exista întotdeauna date pe care le puteți utiliza pentru a anticipa implicarea viitoare și pentru a stabili obiective de marketing.

Indiferent de sectorul în care lucrează afacerea dvs., dacă nu căutați mai adânc în datele dvs. disponibile, lăsați numerar pe masă . Și mai rău, vei arunca bani pe canal.

Beneficiile analizei predictive în marketing

Cunoașterea este putere. Analiza predictivă elimină multe presupuneri din strategia dvs. de marketing. Această abordare vă va ajuta să planificați și să executați campanii de marketing mai eficiente și să reduceți risipa.

Puteți utiliza analiza predictivă de marketing pentru a:

• Creați mesaje care se conectează cu publicul dvs
• Reduceți timpul petrecut pentru a viza persoanele greșite
• Îmbunătățiți practicile de prioritizare a clienților potențiali cu scorul potențial
• Îmbunătățiți achiziția de clienți
• Îmbunătățiți ratele de retenție a clienților și estimați ratele de abandon
• Protecție împotriva pierderii cookie-urilor
• Optimizați succesul campaniei
• Creșteți eficiența echipei
• Influență dezvoltarea viitoare a produselor

Procesul de implementare a analizei predictive de marketing

În timp ce analiza predictivă de marketing este o strategie de marketing incredibil de sofisticată, este disponibilă companiilor și organizațiilor de marketing de toate formele și dimensiunile.

Ca toate strategiile de marketing grozave, implementarea analizei predictive de marketing începe cu un obiectiv simplu.

În timpul etapei de definire a proiectului, veți dori să creați o listă de priorități și apoi să vă dați seama ce este de dorit și ce este posibil înainte de a obține acceptarea internă. Nu vă faceți griji dacă nu puteți bifa totul din lista dvs. în succesiune rapidă; marketing de succes este adesea un proces de obținere a acelor câștiguri marginale.

Următorii pași în călătoria dvs. includ:

• Colectare de date
• Procesarea datelor
• Modelare
• Interpretare
• Optimizare

Apoi, este doar un caz de clătire și repetare, având grijă să înveți din iterațiile anterioare și să reconstruiești mai bine. De-a lungul procesului, veți afla unde există lacune în stiva dvs. MarTech și cunoștințele echipei de marketing care trebuie abordate pe măsură ce avansați.

Află mai multe

Pentru a afla mai multe despre modul în care experții în analiză de marketing de la emfluence vă pot ajuta să deveniți mai creativ și mai productiv cu analiza predictivă de marketing, contactați-ne astăzi la [email protected] .