予測分析マーケティングは信頼でき、それからどのように利益を得るか

人工知能は、現代のデジタルマーケティングの不可分の一部になっています。 反復的なタスクの自動化、キャンペーンKPIの追跡、クライアントとのコミュニケーション、新しいリードの獲得には、さまざまなツールを利用しています。 これらのソリューションにより、意思決定にデータ主導のアプローチを採用し、ビジネスの方法を改善することができます。

ただし、過去のデータのみに依存する場合は、常に一歩遅れます。 そこで、予測分析マーケティングが登場します。これにより、顧客の離脱を防ぎ、買収コストを削減し、CLVを改善し、最終的には収益を増やすことができる知識が得られます。

この記事では、デジタルマーケティングにおける予測分析の実用的なアプリケーションと信頼性に焦点を当てます。 したがって、戦略にテクノロジーを採用する方法に関する実用的なヒントを読んでください。

予測分析とは何ですか？

予測分析（PA）は、人工知能（AI）、機械学習（ML）、および統計モデリング手法を使用して、過去と現在のデータを分析し、潜在的な傾向を特定するテクノロジーです。

このテクノロジーでは、正確な予測を行うために、大量のデータが絶えず流れる必要があります。 ただし、最新のソフトウェアソリューションが事実上無限の情報の供給を蓄積するにつれて、予測分析は増加し、急速に発展しています。 さらに、クラウドコンピューティングの進歩は、メンテナンス、ハードウェア、およびITスタッフのコストを削減するため、その成長を加速させています。

実際、調査によると、世界の予測分析市場は2026年までに252億米ドルに達すると予想されており、2019年から2026年までのCAGRは約20.8％です。

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このテクノロジーは、銀行および金融サービス、保険、電気通信およびIT、小売、eコマース、ヘルスケア、製造、政府、防衛、エネルギー、輸送およびロジスティクスなどを含むがこれらに限定されない多くの業界で広く使用されています。

PAを使用すると、企業はデータ資産を活用し、とりわけ、投資リスクを最小限に抑え、イノベーションを加速し、セキュリティを強化し、コストを削減し、利益を向上させることができます。

予測マーケティングとは何ですか？

他の業界と同様に、マーケティングは予測分析から大きな恩恵を受けることができます。

最新のマーケティングツールは、一定の情報の流れを提供し、顧客のデジタルジャーニーを簡単に追跡および記録できるようにします。

予測分析アルゴリズムは、顧客の行動をリアルタイムで観察し、それを既存のデータと相関させてパターンを特定し、顧客のより深い理解を提供します。 さらに、結果は、販売や顧客サービスなどの他の部門からのデータと相互参照され、顧客が購入するきっかけとなるものについての洞察を提供することができます。

この知識を活用することで、企業は予算を最適化し、パフォーマンスを向上させ、通信チャネルのROIを向上させることができます。

世界のトップ15の予測分析プロバイダーの1つであるSalesforceは、マーケティング戦略で一貫して使用すると、コンバージョンを22.66％増やし、全注文の26.34％に影響を与え、収益を40.38％向上させることができると見積もっています。

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ただし、結果は印象的ですが、機械学習アルゴリズムはトレーニングと学習に時間がかかることを考慮に入れる必要があります。 これは、テクノロジーの信頼性は、それを使用してきた時間に大きく依存することを意味します。 予測の精度は、採用の最初の1年後に劇的に向上し、徐々に向上し続けます。

マーケティングにおける予測分析の応用

顧客を理解し、データ駆動型アプローチを採用することは、パーソナライズの改善、パフォーマンスの最適化、およびターゲティングの改善につながる実行可能な戦略です。

現代のマーケティングにおける予測分析の最も成功したアプリケーションのいくつかは次のとおりです。

ソーシャルメディアターゲティング

Facebookは、予測分析を使用して、似たようなオーディエンスを作成します。 ファンベースに関する情報は、ページ、モバイルアプリ、ピクセルタグから抽出されます。 最高の顧客プロファイルに基づいて、アルゴリズムはコンテンツを表示する可能性のある実行可能なクライアントを識別します。

広告ターゲティング

Google広告は、有料検索のテクノロジーを使用して、クリックする可能性が最も高いユーザーにPPC広告を表示します。 検索エンジン会社はAIおよびML開発のリーダーの1つであり、そのアルゴリズムは絶えず進化しているため、時間の経過とともにターゲティングがさらに改善されます。

メールマーケティング

電子メールマーケティングにおけるPAのアプリケーションは多数あり、キャンペーンのパフォーマンスを大幅に向上させることができます。 インテリジェントな自動化は、放棄されたショッピングカートの回復、ドリップマーケティング、高度なパーソナライズ、購入後の電子メール、新着通知、在庫切れの電子メールなどに役立ちます。

製品の推奨事項

顧客の行動を分析することで、企業は正確な製品の推奨事項を作成し、顧客へのクロスセルとアップセルを成功させることができます。

高度なアルゴリズムでは、繰り返し購入、購入間隔、季節の変化、行動の傾向や変動などの要素が考慮されます。 これにより、顧客が特定の製品を購入する時期や、他に何に興味があるかを正確に予測できます。

リードスコアリング

リードスコアリングは、デジタルマーケティングにおけるPAのトップアプリケーションの1つです。 市場にはさまざまなツールがあり、企業はユーザーアクションを追跡および分析し、リードがいつ変換できるかを特定できます。 これにより、マーケターは適切なタイミングで適切なオファーで顧客にアプローチし、取引を成立させることができます。

顧客セグメンテーション

予測分析を使用すると、さまざまな特性に基づいてオーディエンスをセグメント化できます。 アルゴリズムは顧客データを処理し、他の方法では気付かなかった可能性のあるパターンを識別します。 この情報は、コミュニケーションチャネルでの行動と相互参照されており、最高の顧客を探し出し、購入者のペルソナを改善し、ターゲットを絞り、最終的には売り上げを伸ばすのに役立ちます。

コンバージョンアトリビューションモデリング

最新のPAを活用することで、マーケターはオムニチャネル戦略のデータを使用して、正確なアトリビューションモデルを構築できます。 これにより、コンバージョンのクレジットをチャネル間で配分し、パフォーマンスを監視できます。 この情報を使用して、効率を向上させ、マーケティングキャンペーンのROIを最適化できます。

顧客の離職防止

離職率、つまり顧客の解約率は、サブスクリプションベースのビジネスにとって重要な指標です。これは、放置すると成長を妨げる可能性があるためです。 顧客の行動を分析することで、顧客が去ろうとしていることを示す兆候を特定して監視することができます。 この情報を活用することで、クライアントのニーズにより適切に対応し、それらを維持するためのアクションを実行できます。

手ごろな価格のソリューション

機械学習とAIの進歩により、予測マーケティングが民主化され、大企業だけでなく、中小企業も利用できるようになります。

私たちがリストしたアプリケーションは、マーケティングにおける予測分析の利点をほとんど使い果たしていませんが、今日最も一般的に使用されているタイプのツールのいくつかを強調しています。

PAソリューションは、利便性と信頼性を提供し、テクノロジーが発展するにつれて、さらに多くの機会への扉を開く可能性があります。

予測分析のマーケティングのヒント

予測分析マーケティングに不慣れな方のために、テクノロジーの進歩を加速するのに役立つ可能性のあるいくつかの実用的なヒントをリストしました。

• 結果に忍耐を持ってください。 前述のように、予測分析では、正確な結果を提供するために大量のデータが必要です。 処理する情報が多いほど、機械学習アルゴリズムの学習が向上し、予測がより直感的かつ正確になります。 これは、完全に信頼できる結果を得るのに、あなたが望むよりも長くかかるかもしれないことを意味します。 ただし、待つ価値はあります。
• 訓練を受けたデータ専門家を雇う。 データ管理は一夜にして学ぶことができるものではありません。ツールを最大限に活用したい場合は、訓練を受けた専門家と協力する必要があります。 彼らは、データをクリーンアップし、処理し、分析する方法を知っています。

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• 柔軟なソリューションに投資します。 すぐに使用できるソリューションは魅力的に見えるかもしれませんが、期待される結果を提供できない場合があります。 どちらの方法でも投資は多額になるため、ニーズに合わせて調整できる柔軟なソリューションを選択することを検討してください。
• オムニチャネル統合を検討してください。 予測モデルを構築するときは、必ず異なるチャネルからのデータを統合してください。 さらに、前述のように、顧客サービス、営業、財務などの他の部門からのデータを合計することも検討する必要があります。これにより、結果の関連性が高まり、予期しない貴重な洞察が得られる可能性があります。
• モデルを定期的に更新します。 おそらくPAの最大の利点は、市場と行動の変化をリアルタイムで監視できることです。 これは、モデルを定期的に更新する場合、戦略をテストし、可能な限り最善の方法で変更に迅速に対応できることを意味します。

さらに、これにより、過去の期間の履歴データのみに基づいて戦略を構築する競合他社よりも有利になります。

• パーソナライズとプライバシーのバランスを取ります。 PAは顧客データのみに依存しており、それを収集するにはインフォームドコンセントを要求する必要があります。 人々は企業と同じようにパーソナライズの利点を享受するかもしれませんが、彼らは彼らの個人的なスペースを大切にし、あなたにもそれを尊重してほしいと思っています。

ただし、パーソナライズとプライバシーのパラドックスとして知られているものは、解決策なしでは膠着状態ではありません。 透過的なアプローチを採用し、必要な情報のみを収集し、サイバーセキュリティに焦点を当てると、あなたとあなたの顧客の両方が満足するでしょう。

結論

人工知能、機械学習、クラウドコンピューティングの開発により、予測分析は驚異的な成長を遂げており、今後数年間でさらに進歩すると予想されています。 この技術は、仮定ではなくデータに依存し、競争の激しい市場で回復力を構築できるようにすることで、マーケティングに大きなメリットをもたらしました。

インテリジェントなソリューションを活用し、最新のイノベーションを探す技術に精通したマーケターは、競合他社をしのぐ可能性が高く、収益を向上させる可能性があります。 さらに、お客様の心の戦いでは、オーディエンスをよく理解し、ニーズを理解し、行動に対応する企業が一歩先を行くことは間違いありません。