ทำความเข้าใจเกี่ยวกับการวิเคราะห์การตลาดเชิงคาดการณ์และวิธีนำไปใช้ในธุรกิจของคุณ

เผยแพร่แล้ว: 2023-08-15

ไม่มีสิ่งที่เรียกว่าความคิดที่ไม่ดี แต่ในทางธุรกิจ ความคิดบางอย่างดีกว่าความคิดอื่นอย่างชัดเจน เมื่อความคิดของคุณอิงจากข้อมูลและการวิจัยที่มั่นคง ซึ่งช่วยคาดการณ์ความต้องการของลูกค้า สิ่งเหล่านี้ก็มีค่าดั่งทองคำ การวิเคราะห์การตลาดเชิงคาดการณ์ ช่วยให้เจ้าของธุรกิจและนักการตลาดสามารถมุ่งเน้นไปที่แนวคิดที่ดีที่สุดและมุ่งความสนใจไปที่การเติบโต

การวิเคราะห์การตลาดเชิงคาดการณ์คืออะไร?

การวิเคราะห์การตลาดเชิงคาดการณ์เป็นแขนงหนึ่งของการวิเคราะห์การตลาดที่เกี่ยวข้องกับการใช้ข้อมูล อัลกอริทึมเชิงสถิติ และเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อทำนายผลลัพธ์และแนวโน้มในอนาคตของแคมเปญการตลาดและพฤติกรรมของลูกค้า เป้าหมายคือการใช้ประโยชน์จากข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลเพื่อทำการตัดสินใจอย่างรอบรู้และเพิ่มประสิทธิภาพกลยุทธ์ทางการตลาดเพื่อประสิทธิภาพที่ดีขึ้นและ ROI (ผลตอบแทนจากการลงทุน)

หากการวิเคราะห์การตลาดเชิงคาดการณ์ฟังดูซับซ้อน ไม่ต้องกังวล คุณอาจทำมาระยะหนึ่งแล้ว

หากคุณเคยย้อนกลับไปดูข้อมูลตามฤดูกาล (เช่น ที่เกี่ยวข้องกับ วันหยุด ) เพื่อวางแผนกลยุทธ์แคมเปญสำหรับฤดูกาลถัดไป แสดงว่าคุณได้มีส่วนร่วมในการวิเคราะห์การตลาดเชิงคาดการณ์แล้ว อย่างไรก็ตาม เช่นเดียวกับกลยุทธ์ทางการตลาดอื่น ๆ ยิ่งคุณใช้แนวทางการวิเคราะห์การตลาดเชิงคาดการณ์ที่ซับซ้อนมากเท่าใด โอกาสของคุณในการเพิ่มผลกระทบก็จะยิ่งมากขึ้นเท่านั้น

4 ขั้นตอนของการวิเคราะห์การตลาดเชิงคาดการณ์

การวิเคราะห์การตลาดเชิงคาดการณ์พยายามที่จะตอบคำถามต่อไปนี้:

เกิดอะไรขึ้น (การวิเคราะห์เชิงพรรณนา): การวิเคราะห์เชิงพรรณนาหมายถึงการวิเคราะห์ข้อมูลในอดีตเพื่อทำความเข้าใจและสรุปเหตุการณ์ แนวโน้ม และรูปแบบที่ผ่านมา เป็นขั้นตอนพื้นฐานของกระบวนการวิเคราะห์และให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีค่าเกี่ยวกับสิ่งที่เกิดขึ้นในอดีต

ทำไม "X" จึงเกิดขึ้น (การวิเคราะห์เชิงวิเคราะห์): การวิเคราะห์เชิงวิเคราะห์เป็นขั้นตอนของการวิเคราะห์ข้อมูลที่มุ่งเน้นไปที่การทำความเข้าใจสาเหตุที่อยู่เบื้องหลังเหตุการณ์และผลลัพธ์ที่ผ่านมา การวิเคราะห์เชิงวิเคราะห์ช่วยให้นักการตลาดและนักวิเคราะห์ค้นพบความสัมพันธ์และความสัมพันธ์เชิงสาเหตุระหว่างตัวแปรต่างๆ เพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นเกี่ยวกับประสิทธิภาพทางการตลาดและพฤติกรรมของลูกค้า

เมื่อ "X" จะเกิดขึ้น (การวิเคราะห์เชิงทำนาย): การวิเคราะห์เชิงทำนายเป็นแขนงหนึ่งของการวิเคราะห์ขั้นสูงที่ใช้ในการคาดการณ์ผลลัพธ์หรือแนวโน้มในอนาคตโดยอิงตามข้อมูลในอดีตและอัลกอริทึมทางสถิติ เกี่ยวข้องกับการใช้เทคนิคทางสถิติและการเรียนรู้ด้วยเครื่องต่างๆ เพื่อระบุรูปแบบ ความสัมพันธ์ และความสัมพันธ์ภายในข้อมูลที่สามารถใช้คาดการณ์เหตุการณ์หรือพฤติกรรมในอนาคตได้

“X” เกิดขึ้นได้อย่างไร (Prescriptive Analytics): Prescriptive Analytics คือขั้นตอนการวิเคราะห์ข้อมูลที่ทันสมัยที่สุด เป็นมากกว่าการวิเคราะห์เชิงพรรณนาและการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อให้คำแนะนำที่นำไปใช้ได้จริงและกลยุทธ์การตัดสินใจที่ปรับให้เหมาะสมตามผลลัพธ์ที่คาดการณ์ไว้

ประเภทของข้อมูลที่สอบถามในการวิเคราะห์การตลาดเชิงทำนาย

มีเหตุผลที่ดีว่าทำไมข้อมูลทางการตลาดมักถูกเรียกว่า "ข้อมูลขนาดใหญ่" ความพร้อมของข้อมูลในการตัดสินใจทางการตลาดนั้นมีมากมายมหาศาล การแสดงรายการ แหล่งข้อมูล และการใช้งานทั้งหมดในบล็อกโพสต์สั้น ๆ นี้คงเป็นไปไม่ได้ อย่างไรก็ตาม ข้อมูลต่อไปนี้จะให้ภาพรวมทั่วไปแก่คุณ:

ข้อมูลจากบุคคลที่หนึ่ง: เป็นข้อมูลที่รวบรวมโดยตรงจากการโต้ตอบที่ลูกค้าของคุณมีผ่านช่องทางการตลาดต่างๆ ที่คุณเป็นเจ้าของ ข้อมูลจากบุคคลที่หนึ่งควรพร้อมใช้งานสำหรับคุณใน MarTech stack ที่มีอยู่ของคุณ รวมถึงการตลาดผ่านอีเมล ระบบอัตโนมัติทางการตลาด CRM และแพลตฟอร์มการวิเคราะห์
ข้อมูลเรียลไทม์: ใช้เมื่อการเข้าถึงข้อมูลล่าสุดในทันทีมีความสำคัญต่อการตัดสินใจหรือดำเนินการอย่างรวดเร็วทันท่วงที ตัวอย่างเช่น สมมติว่าข้อมูลตามเวลาจริงแสดงว่าแคมเปญไม่ได้ให้ปริมาณการมีส่วนร่วมตามที่คาดไว้ตามวัตถุประสงค์ของทีมการตลาด ในกรณีนั้น แคมเปญนั้นสามารถหยุดชั่วคราวและดำเนินการตามขั้นตอนเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพก่อนที่จะเสียเงินมากเกินไป
ข้อมูลย้อนหลัง: นี่ แสดงถึงบันทึกเหตุการณ์ ธุรกรรม การวัด หรือการสังเกตที่เกิดขึ้นในอดีต และถูกเก็บรักษาไว้เพื่อการวิเคราะห์ ข้อมูลย้อนหลังเป็นเครื่องมือในการกำหนดวัตถุประสงค์ทางการตลาด
ข้อมูลตามบริบท: หมายถึงข้อมูลที่ให้ภูมิหลังหรือสถานการณ์ที่จำเป็นโดยรอบเหตุการณ์หนึ่งๆ ข้อมูลนี้อาจเกี่ยวข้องกับเวลาและสถานที่ของกิจกรรมการตลาดเฉพาะ หรือปัจจัยที่มีอิทธิพลอื่นๆ เช่น สภาพอากาศ เศรษฐกิจ หรือแนวการแข่งขัน

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์และโมเดลการวัดผล

เช่นเดียวกับที่มีแหล่งข้อมูลหลายแห่ง ก็ยังมีโมเดลการวัดการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ที่แตกต่างกันมากมายสำหรับนักการตลาด การใช้งานแต่ละโมเดลจะสะท้อนให้เห็นถึงความซับซ้อนขององค์กรการตลาดที่ใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เป็นกลยุทธ์

โมเดลการวัดผลการวิเคราะห์ทั่วไปประกอบด้วย:

การวิเคราะห์คลัสเตอร์: เทคนิคที่ใช้ในการจัดกลุ่มจุดข้อมูลที่คล้ายกันโดยพิจารณาจากความคล้ายคลึงกันในแง่ของคุณสมบัติหรือแอตทริบิวต์ ด้วยการสร้างกลุ่มของจุดข้อมูลที่มีลักษณะคล้ายกัน แบบจำลองการคาดการณ์สามารถปรับแต่งให้เหมาะกับกลุ่มหรือกลุ่มย่อยเฉพาะ ซึ่งอาจนำไปสู่การคาดการณ์ที่แม่นยำยิ่งขึ้นและข้อมูลเชิงลึกที่ดีขึ้น
การวิเคราะห์ความโน้มเอียง: การสร้างแบบจำลองเชิงทำนายประเภทนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อกำหนดความเป็นไปได้หรือความน่าจะเป็นของเหตุการณ์หรือพฤติกรรมเฉพาะที่เกิดขึ้นสำหรับบุคคลหรือนิติบุคคล มักใช้ในการตลาดเพื่อทำนายความเป็นไปได้ของการดำเนินการบางอย่าง เช่น การซื้อ การคลิกโฆษณา สมัครใช้บริการ หรือยกเลิก
การกรองคำแนะนำ: ระบบคำแนะนำ AKA โมเดลนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อคาดการณ์รายการหรือเนื้อหาที่ผู้ใช้น่าจะสนใจ โดยมีเป้าหมายเพื่อปรับปรุงประสบการณ์ของผู้ใช้ เพิ่มการมีส่วนร่วม และเพิ่มยอดขายหรือคอนเวอร์ชั่น
การวิเคราะห์การคาดการณ์: แบบจำลองการวัดนี้เป็นประเภทของแบบจำลองเชิงทำนายที่ใช้ในการทำนายมูลค่าในอนาคตหรือแนวโน้มตามข้อมูลในอดีต การพยากรณ์มักใช้ในการวิเคราะห์อนุกรมเวลา ซึ่งข้อมูลจะถูกรวบรวมตามช่วงเวลาปกติ เช่น รายวัน รายเดือน หรือรายปี
การวิเคราะห์อนุกรมเวลา: ในการวิเคราะห์อนุกรมเวลา จุดข้อมูลจะถูกบันทึกตามลำดับเวลา และการสังเกตแต่ละครั้งจะเชื่อมโยงกับการประทับเวลาหรือช่วงเวลาที่เจาะจง การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์อนุกรมเวลามีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับการทำความเข้าใจรูปแบบ แนวโน้ม และความแปรผันตามฤดูกาลของข้อมูล และคาดการณ์มูลค่าในอนาคตตามแนวโน้มในอดีต

อุตสาหกรรมที่ใช้การวิเคราะห์เชิงทำนายเพื่อการตลาด

ไม่มีการจำกัดประเภทขององค์กรที่จะได้รับประโยชน์จากข้อมูลเชิงลึกที่ได้จากการวิเคราะห์การตลาดเชิงคาดการณ์

ไม่ว่าคุณจะทำงานด้านการเงิน การดูแลสุขภาพ การศึกษาระดับอุดมศึกษา การต้อนรับ หรือการค้าปลีก จะมีข้อมูลที่คุณสามารถใช้เพื่อคาดการณ์การมีส่วนร่วมในอนาคตและกำหนดวัตถุประสงค์ทางการตลาดได้เสมอ

ไม่ว่าธุรกิจของคุณจะทำงานในแนวตั้งแบบใด หากคุณไม่เจาะลึกลงไปในข้อมูลที่มีอยู่ของคุณ คุณจะ ทิ้งเงินสดไว้บนโต๊ะ แย่กว่านั้น คุณจะเสียเงินเปล่าๆ

ประโยชน์ของการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ในด้านการตลาด

ความรู้คือพลัง. การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ใช้เวลาส่วนใหญ่ในการคาดเดาจากกลยุทธ์ทางการตลาดของคุณ วิธีการนี้จะช่วยให้คุณวางแผนและดำเนินการแคมเปญการตลาดที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น และลดของเสีย

คุณสามารถใช้การวิเคราะห์การตลาดเชิงคาดการณ์เพื่อ:

สร้างข้อความที่เชื่อมโยงกับผู้ชมของคุณ
ลดเวลาที่ใช้ในการกำหนดเป้าหมายผิดคน
ปรับปรุงการจัดลำดับความสำคัญของลีดด้วยการให้คะแนนลีด
ปรับปรุงการได้มาซึ่งลูกค้า
ปรับปรุงอัตราการรักษาลูกค้าและคาดการณ์อัตราการเปลี่ยนใจ
ป้องกันการสูญหายของคุกกี้
เพิ่มประสิทธิภาพความสำเร็จของแคมเปญ
เพิ่มประสิทธิภาพของทีม
มีอิทธิพลต่อการพัฒนาผลิตภัณฑ์ในอนาคต

กระบวนการใช้การวิเคราะห์การตลาดเชิงทำนาย

แม้ว่าการวิเคราะห์การตลาดเชิงคาดการณ์จะเป็นกลยุทธ์ทางการตลาดที่ซับซ้อนอย่างไม่น่าเชื่อ แต่ก็มีให้บริการสำหรับธุรกิจและองค์กรการตลาดในทุกรูปแบบและทุกขนาด

เช่นเดียวกับกลยุทธ์ทางการตลาดที่ยอดเยี่ยม การใช้การวิเคราะห์การตลาดเชิงคาดการณ์เริ่มต้นด้วยวัตถุประสงค์ง่ายๆ

ในระหว่างขั้นตอนการกำหนดโครงการ คุณจะต้องสร้างรายการลำดับความสำคัญ จากนั้นค้นหาสิ่งที่ต้องการและสิ่งที่เป็นไปได้ก่อนที่จะได้รับการซื้อภายใน ไม่ต้องกังวลหากคุณไม่สามารถทำเครื่องหมายทุกอย่างออกจากรายการของคุณได้อย่างรวดเร็ว การตลาดที่ประสบความสำเร็จมักเป็นกระบวนการในการทำกำไรเล็กน้อย

ขั้นตอนต่อไปในการเดินทางของคุณประกอบด้วย:

การเก็บรวบรวมข้อมูล
การประมวลผลข้อมูล
การสร้างแบบจำลอง
การตีความ
การเพิ่มประสิทธิภาพ

จากนั้นเป็นเพียงกรณีของการล้างและทำซ้ำ ระมัดระวังในการเรียนรู้จากการทำซ้ำครั้งก่อนและปรับปรุงให้ดีขึ้น ตลอดกระบวนการ คุณจะได้เรียนรู้ว่ามีจุดใดใน MarTech stack และความรู้ของทีมการตลาดที่จำเป็นต้องแก้ไขเมื่อคุณก้าวไปข้างหน้า

เรียนรู้เพิ่มเติม

หากต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีที่ ผู้เชี่ยวชาญด้านการวิเคราะห์การตลาด ที่ Emfluence สามารถช่วยให้คุณมีความคิดสร้างสรรค์และประสิทธิผลมากขึ้นด้วยการวิเคราะห์การตลาดเชิงคาดการณ์ โปรดติดต่อเราวันนี้ที่ [email protected]