Понимание прогнозной маркетинговой аналитики и как ее внедрить в свой бизнес

Нет такой вещи, как плохая идея. Но в бизнесе одни идеи явно лучше других. Когда ваши идеи основаны на надежных данных и исследованиях, которые помогают предвидеть потребности ваших клиентов, они на вес золота. Предиктивная маркетинговая аналитика позволяет владельцам бизнеса и маркетологам сосредоточиться на своих лучших идеях и сконцентрироваться на росте.

Что такое предиктивная маркетинговая аналитика?

Предиктивная маркетинговая аналитика — это отрасль маркетинговой аналитики, которая включает использование данных, статистических алгоритмов и методов машинного обучения для прогнозирования будущих результатов и тенденций в маркетинговых кампаниях и поведении клиентов. Цель состоит в том, чтобы использовать информацию, основанную на данных, для принятия более обоснованных решений и оптимизации маркетинговых стратегий для повышения производительности и рентабельности инвестиций.

Если прогнозная маркетинговая аналитика кажется сложной, не беспокойтесь. Вы, вероятно, уже делаете это в течение достаточно долгого времени.

Если вы когда-либо обращались к сезонным данным (например, к праздникам ) для планирования стратегии кампании на следующий сезон, вы уже занимались прогнозной маркетинговой аналитикой. Однако, как и в случае со всеми другими маркетинговыми стратегиями, чем сложнее ваш подход к предиктивной маркетинговой аналитике, тем больше у вас возможностей оптимизировать ее воздействие.

4 этапа прогнозной маркетинговой аналитики

Предиктивная маркетинговая аналитика стремится ответить на следующие вопросы:

1. Что произошло (описательная аналитика): Описательная аналитика относится к анализу исторических данных для понимания и обобщения прошлых событий, тенденций и закономерностей. Это базовый этап аналитического процесса, который дает ценную информацию о том, что произошло в прошлом.

2. Почему произошло «X» (диагностическая аналитика). Диагностическая аналитика — это этап анализа данных, который фокусируется на понимании причин прошлых событий и результатов. Диагностическая аналитика помогает маркетологам и аналитикам выявлять корреляции и причинно-следственные связи между различными переменными, чтобы получить более глубокое представление об эффективности маркетинга и поведении клиентов.

3. Когда произойдет «X» (прогнозная аналитика). Прогностическая аналитика — это ветвь расширенной аналитики, используемая для прогнозирования будущих результатов или тенденций на основе исторических данных и статистических алгоритмов. Он включает в себя использование различных статистических методов и методов машинного обучения для выявления закономерностей, взаимосвязей и корреляций в данных, которые можно использовать для прогнозирования будущих событий или поведения.

4. Как может произойти «Х» (предписывающая аналитика): предписывающая аналитика — это самый продвинутый этап анализа данных. Он выходит за рамки описательной аналитики и прогнозной аналитики, предоставляя действенные рекомендации и оптимизированные стратегии принятия решений на основе прогнозируемых результатов.

Типы данных, запрашиваемых в прогнозной маркетинговой аналитике

Есть веская причина, по которой маркетинговые данные часто называют «большими данными». Доступность информации для принятия маркетинговых решений огромна. Перечислить все источники данных и их использование в этом коротком посте в блоге было бы невозможно. Тем не менее, следующее даст вам общее представление:

• Собственные данные: это данные, собранные непосредственно в результате взаимодействия ваших клиентов с различными маркетинговыми каналами, которыми вы владеете. Первичные данные должны быть легко доступны для вас в вашем существующем стеке MarTech, включая любой электронный маркетинг, автоматизацию маркетинга, CRM и аналитические платформы.
• Данные в режиме реального времени: используется, когда немедленный доступ к последней информации имеет решающее значение для принятия своевременных решений или быстрых действий. Например, предположим, что данные в режиме реального времени показывают, что кампания не обеспечивает ожидаемого объема взаимодействия в соответствии с целями маркетинговой команды. В этом случае эту кампанию можно приостановить и предпринять шаги по ее оптимизации до того, как будет потрачено слишком много денег.
• Исторические данные: это представляет собой запись событий, транзакций, измерений или наблюдений, которые произошли в прошлом и были сохранены для анализа. Исторические данные играют важную роль при постановке маркетинговых целей.
• Контекстные данные: это относится к информации, которая обеспечивает необходимую предысторию или обстоятельства, связанные с конкретным событием. Эти данные могут относиться к времени и месту проведения конкретного маркетингового мероприятия или другим влиятельным факторам, таким как погода, экономика или конкурентная среда.

Прогнозная аналитика и модели измерения

Так же, как существует несколько источников данных, маркетологам также доступно множество различных моделей измерения прогнозной аналитики. Развертывание каждой модели в целом будет отражать сложность маркетинговой организации, использующей прогностическую аналитику в качестве стратегии.

Общие модели измерения аналитики включают:

• Кластерный анализ: метод, используемый для группировки похожих точек данных на основе их сходства с точки зрения функций или атрибутов. Создавая кластеры точек данных с похожими характеристиками, прогностические модели можно адаптировать к конкретным сегментам или подгруппам, что может привести к более точным прогнозам и лучшему пониманию.
• Анализ склонности: этот тип прогнозного моделирования направлен на определение вероятности или вероятности конкретного события или поведения, происходящего для человека или организации. Он часто используется в маркетинге для прогнозирования вероятности определенного действия, например совершения покупки, нажатия на рекламу, подписки на услугу или оттока.
• Фильтрация рекомендаций: Системы рекомендаций AKA. Эта модель направлена ​​на прогнозирование элементов или контента, которые могут заинтересовать пользователя, с целью улучшения пользовательского опыта, повышения вовлеченности и стимулирования продаж или конверсий.
• Прогнозный анализ: эта модель измерения представляет собой тип прогнозного моделирования, используемого для прогнозирования будущих значений или тенденций на основе исторических данных. Прогнозирование обычно применяется при анализе временных рядов, когда данные собираются через равные промежутки времени, например ежедневно, ежемесячно или ежегодно.
• Анализ временных рядов: при анализе временных рядов точки данных записываются в хронологическом порядке, и каждое наблюдение связано с определенной отметкой времени или периодом. Прогнозная аналитика временных рядов особенно полезна для понимания закономерностей, тенденций и сезонных изменений данных, а также для прогнозирования будущих значений на основе исторических тенденций.

Отрасли, использующие прогнозную аналитику для маркетинга

На самом деле нет предела тому типу организаций, которые могут извлечь выгоду из информации, обеспечиваемой прогностической маркетинговой аналитикой.

Независимо от того, работаете ли вы в сфере финансов, здравоохранения, высшего образования, гостиничного бизнеса или розничной торговли, всегда будут данные, которые вы можете использовать для прогнозирования будущего взаимодействия и постановки маркетинговых целей.

Независимо от того, в какой вертикали работает ваш бизнес, если вы не копаетесь глубже в имеющихся данных, вы оставляете деньги на столе . Хуже того, вы будете выбрасывать деньги на ветер.

Преимущества прогнозной аналитики в маркетинге

Знание - сила. Предиктивная аналитика избавляет вас от многих догадок в вашей маркетинговой стратегии. Этот подход поможет вам планировать и проводить более эффективные маркетинговые кампании и сокращать потери.

Вы можете использовать прогнозную маркетинговую аналитику, чтобы:

• Создавайте сообщения, которые связаны с вашей аудиторией
• Сократите время, затрачиваемое на таргетинг не на тех людей
• Усовершенствуйте методы приоритизации лидов с помощью оценки лидов
• Улучшить привлечение клиентов
• Улучшайте показатели удержания клиентов и прогнозируйте показатели оттока
• Защита от потери файлов cookie
• Оптимизация успеха кампании
• Повысить эффективность команды
• Влиять на будущую разработку продукта

Процесс внедрения прогнозной маркетинговой аналитики

Несмотря на то, что прогнозная маркетинговая аналитика представляет собой невероятно сложную маркетинговую стратегию, она доступна для предприятий и маркетинговых организаций всех форм и размеров.

Как и все великие маркетинговые стратегии, внедрение прогнозной маркетинговой аналитики начинается с простой цели.

На этапе определения проекта вы захотите создать список приоритетов, а затем выяснить, что желательно и что возможно, прежде чем получить внутреннюю поддержку. Не волнуйтесь, если вы не можете быстро отметить все в своем списке; Успешный маркетинг часто является процессом получения этих предельных доходов.

Следующие шаги на вашем пути включают в себя:

• Сбор данных
• Обработка данных
• Моделирование
• Интерпретация
• Оптимизация

Тогда это просто случай полоскания и повторения, стараясь извлечь уроки из предыдущих итераций и улучшая их. На протяжении всего процесса вы узнаете, где есть пробелы в вашем стеке MarTech и знаниях маркетинговой команды, которые необходимо устранить по мере продвижения вперед.

Узнать больше

Чтобы узнать больше о том, как эксперты по маркетинговой аналитике в emfluence могут помочь вам стать более креативными и продуктивными с помощью предиктивной маркетинговой аналитики, свяжитесь с нами сегодня по адресу [email protected] .