Il marketing dell'analisi predittiva è affidabile e come trarne vantaggio

L'intelligenza artificiale è diventata una parte inseparabile del marketing digitale contemporaneo. Facciamo affidamento su vari strumenti per automatizzare le attività ripetitive, tenere traccia dei KPI della campagna, comunicare con i nostri clienti e portare nuovi contatti. Queste soluzioni ci consentono di adottare un approccio alle decisioni basato sui dati e di migliorare il modo in cui operiamo.

Tuttavia, se ci basiamo solo sui dati di periodi passati, saremo sempre un passo indietro. È qui che entra in gioco il marketing dell'analisi predittiva. Fornisce informazioni che ci consentono di impedire che i clienti se ne vadano, riduce i costi di acquisizione, migliora il CLV e, in definitiva, aumenta i ricavi.

In questo articolo, ci concentriamo sulle applicazioni pratiche e sull'affidabilità dell'analisi predittiva nel marketing digitale. Quindi continua a leggere per suggerimenti pratici su come adottare la tecnologia nella tua strategia.

Che cos'è l'analisi predittiva?

L'analisi predittiva (PA) è una tecnologia che utilizza l'intelligenza artificiale (AI), l'apprendimento automatico (ML) e le tecniche di modellazione statistica per analizzare i dati passati e presenti e identificare potenziali tendenze.

La tecnologia richiede un flusso costante di enormi quantità di dati per fornire previsioni accurate. Tuttavia, poiché le moderne soluzioni software accumulano una fornitura praticamente infinita di informazioni, l'analisi predittiva è in aumento e si sta sviluppando rapidamente. Inoltre, il progresso del cloud computing ne ha accelerato la crescita in quanto riduce i costi di manutenzione, hardware e personale IT.

In effetti, la ricerca mostra che il mercato globale dell'analisi predittiva dovrebbe raggiungere i 25,2 miliardi di dollari entro il 2026, mostrando un CAGR di circa il 20,8% nel periodo dal 2019 al 2026.

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La tecnologia è ampiamente utilizzata in molti settori, inclusi, a titolo esemplificativo, servizi bancari e finanziari, assicurazioni, telecomunicazioni e IT, vendita al dettaglio, e-commerce, assistenza sanitaria, produzione, governo, difesa, energia, trasporti e logistica e così via.

La PA consente alle aziende di capitalizzare le proprie risorse di dati e, tra le altre cose, ridurre al minimo i rischi di investimento, accelerare l'innovazione, migliorare la sicurezza, ridurre i costi e aumentare i profitti.

Che cos'è il marketing predittivo?

Analogamente ad altri settori, il marketing può trarre grandi vantaggi dall'analisi predittiva.

I moderni strumenti di marketing forniscono un flusso costante di informazioni, consentendo di tracciare e registrare facilmente il percorso digitale del cliente.

Gli algoritmi di analisi predittiva osservano il comportamento del cliente in tempo reale e lo correlano con i dati esistenti per identificare i modelli e fornirci una comprensione più profonda dei nostri clienti. Inoltre, i risultati possono essere incrociati con i dati di altri dipartimenti come le vendite e il servizio clienti, per fornire informazioni dettagliate su ciò che spinge il cliente a effettuare un acquisto.

Sfruttando questa conoscenza, le aziende possono ottimizzare i propri budget, migliorare le prestazioni e aumentare il ROI dei canali di comunicazione.

In qualità di uno dei primi 15 fornitori di analisi predittive al mondo, Salesforce ha stimato che, se utilizzato in modo coerente nella tua strategia di marketing, può aumentare le conversioni del 22,66%, influenzare il 26,34% di tutti gli ordini totali e aumentare le entrate del 40,38%.

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Tuttavia, sebbene i risultati siano impressionanti, va tenuto conto del fatto che gli algoritmi di apprendimento automatico hanno bisogno di tempo per addestrarsi e apprendere. Ciò significa che l'affidabilità della tecnologia dipende in gran parte dal tempo in cui la si utilizza. L'accuratezza delle previsioni aumenta notevolmente dopo il primo anno di adozione e continua a migliorare progressivamente.

Applicazioni dell'analisi predittiva nel marketing

Comprendere il cliente e adottare un approccio basato sui dati è una strategia praticabile che può comportare una migliore personalizzazione, ottimizzazione delle prestazioni e un migliore targeting.

Alcune delle applicazioni di maggior successo dell'analisi predittiva nel marketing contemporaneo sono:

Targeting sui social media

Facebook utilizza l'analisi predittiva per creare un pubblico simile. Le informazioni sulla tua base di fan vengono estratte dalla tua pagina, dall'app mobile e dal pixel tag. Sulla base dei migliori profili dei tuoi clienti, l'algoritmo identifica potenziali clienti validi a cui mostrare i tuoi contenuti.

Targeting degli annunci

Google Ads utilizza la tecnologia nelle ricerche a pagamento per mostrare annunci PPC alle persone che hanno maggiori probabilità di fare clic su di essi. La società di motori di ricerca è uno dei leader nello sviluppo di AI e ML e i suoi algoritmi sono in continua evoluzione, il che rende il suo targeting sempre migliore nel tempo.

Marketing via email

Le applicazioni della PA nell'email marketing sono numerose e possono migliorare drasticamente le performance delle campagne. L'automazione intelligente avvantaggia il recupero del carrello abbandonato, il drip marketing, la personalizzazione avanzata, le e-mail post-acquisto, le notifiche sui nuovi arrivi, le e-mail di ritorno in stock, ecc.

Raccomandazioni sui prodotti

L'analisi del comportamento dei clienti consente alle aziende di formulare raccomandazioni precise sui prodotti e di effettuare con successo il cross-sell e l'upsell ai propri clienti.

Gli algoritmi avanzati tengono conto di fattori quali acquisti ripetitivi, intervalli di acquisto, cambiamenti stagionali, tendenze e fluttuazioni del comportamento e così via. Ciò consente loro di prevedere con precisione quando un cliente può acquistare un determinato prodotto e cos'altro potrebbe essere interessato.

Punteggio di punta

Il lead scoring è una delle principali applicazioni della PA nel marketing digitale. Esiste una varietà di strumenti sul mercato che consentono alle aziende di tracciare e analizzare le azioni degli utenti e identificare quando un lead è pronto per la conversione. Ciò consente ai professionisti del marketing di avvicinarsi al cliente al momento giusto con l'offerta giusta e concludere l'affare.

Segmentazione dei clienti

L'analisi predittiva ti consente di segmentare il tuo pubblico in base a vari tratti. L'algoritmo elabora i dati dei tuoi clienti e identifica schemi che altrimenti non avresti mai notato. Incrociate con il comportamento sui canali di comunicazione, queste informazioni possono aiutarti a fiutare i tuoi migliori clienti, migliorare i tuoi acquirenti, indirizzarli meglio e, in definitiva, aumentare le vendite.

Modellazione di attribuzione di conversione

Sfruttando la moderna PA, gli esperti di marketing sono in grado di utilizzare i dati della loro strategia omnicanale per costruire modelli di attribuzione accurati. Ciò consente loro di distribuire il credito per le conversioni tra i loro canali e monitorare le prestazioni. Utilizzando queste informazioni, possono migliorare l'efficienza e ottimizzare il ROI delle campagne di marketing.

Prevenzione dell'attrito del cliente

L'abbandono, o tasso di abbandono dei clienti, è una metrica importante per le aziende basate su abbonamento perché, se lasciata incustodita, può impedire la crescita. L'analisi del comportamento dei clienti consente di identificare e monitorare i segnali che indicano che un cliente sta per partire. Sfruttando queste informazioni, puoi soddisfare meglio le esigenze dei tuoi clienti e agire per mantenerli in giro.

Soluzioni convenienti

Il progresso dell'apprendimento automatico e dell'intelligenza artificiale democratizza il marketing predittivo e lo rende accessibile alle piccole e medie imprese, non solo alle aziende con grandi tasche.

Le applicazioni che abbiamo elencato difficilmente esauriscono i vantaggi dell'analisi predittiva nel marketing, ma mettono in evidenza alcuni dei tipi di strumenti più comunemente utilizzati al giorno d'oggi.

Le soluzioni PA offrono praticità e affidabilità e, man mano che la tecnologia si sviluppa, può aprire le porte a ulteriori opportunità.

Suggerimenti per il marketing dell'analisi predittiva

Per quelli di voi che non conoscono il marketing dell'analisi predittiva, abbiamo elencato alcuni suggerimenti pratici che potrebbero aiutarti ad accelerare i tuoi progressi con la tecnologia.

• Abbi pazienza con i risultati . Come accennato, l'analisi predittiva necessita di enormi quantità di dati per fornire risultati accurati. Più informazioni elaborano, migliori gli algoritmi di apprendimento automatico apprendono e più intuitive e precise diventano le loro previsioni. Ciò significa che potrebbe essere necessario più tempo di quanto desideri per ottenere risultati completamente affidabili. Tuttavia, l'attesa dovrebbe valerne la pena.
• Assumi esperti di dati qualificati . La gestione dei dati non è qualcosa che puoi imparare dall'oggi al domani e se vuoi sfruttare appieno i tuoi strumenti, dovresti lavorare con esperti qualificati. Sapranno come pulire i dati, elaborarli e analizzarli.

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• Investi in una soluzione flessibile . Sebbene le soluzioni pronte all'uso possano sembrare allettanti, potrebbero non essere in grado di fornire i risultati attesi. Poiché l'investimento sarà sostanziale in entrambi i casi, valuta la possibilità di optare per una soluzione flessibile che può essere adattata per soddisfare le tue esigenze.
• Considera l'integrazione multicanale . Quando crei modelli predittivi, assicurati di integrare i dati di canali diversi. Inoltre, come accennato, dovresti anche considerare di sommare i dati di altri dipartimenti, come il servizio clienti, le vendite, la finanza, ecc. Ciò renderà i risultati più pertinenti e potrebbe presentare preziose informazioni inaspettate.
• Aggiorna regolarmente i tuoi modelli . Probabilmente il più grande vantaggio della PA è che ti permette di monitorare il mercato e i cambiamenti comportamentali in tempo reale. Ciò significa che se aggiorni regolarmente i tuoi modelli, puoi testare strategie e rispondere rapidamente ai cambiamenti nel miglior modo possibile.

Inoltre, questo ti darà un vantaggio rispetto ai concorrenti che costruiscono le loro strategie solo su dati storici di periodi passati.

• Equilibrio Personalizzazione e Privacy . PA si basa esclusivamente sui dati dei clienti e per raccoglierli è necessario richiedere il consenso informato. Sebbene le persone possano godere dei vantaggi della personalizzazione tanto quanto le aziende, apprezzano il loro spazio personale e vogliono che anche tu lo rispetti.

Tuttavia, quello che è noto come il paradosso della personalizzazione e della privacy non è uno stallo senza una soluzione. Se adotti un approccio trasparente, raccogli solo le informazioni di cui hai bisogno e ti concentri sulla sicurezza informatica, sia tu che il tuo cliente sarete contenti.

Linea di fondo

Con lo sviluppo dell'intelligenza artificiale, dell'apprendimento automatico e del cloud computing, l'analisi predittiva ha registrato un'enorme crescita e si prevede che avanzerà ulteriormente nei prossimi anni. La tecnologia ha apportato grandi benefici al marketing consentendoci di fare affidamento sui dati, anziché su supposizioni, e di creare resilienza in un mercato competitivo.

I marketer esperti di tecnologia, che sfruttano le soluzioni intelligenti e cercano le ultime innovazioni, hanno maggiori possibilità di superare la concorrenza e aumentare le entrate. Inoltre, nella battaglia per il cuore del cliente, le aziende che conoscono bene il proprio pubblico, ne comprendono le esigenze e rispondono al loro comportamento sono destinate ad essere un passo avanti.