Tre modi per utilizzare l'analisi predittiva per far crescere la tua attività

La sfera di cristallo, di cui si parla spesso in termini folcloristici, ma mai disponibile quando ne hai bisogno, è entrata nel regno delle possibilità. Nel nostro mondo acceso, in cui l'interazione digitale è presente praticamente in ogni momento della vita di un individuo, noi professionisti del marketing ora abbiamo gli strumenti per scrutare il futuro utilizzando i dati, non cristallini, per guardare avanti a dove sta andando la nostra attività.

L'analisi predittiva, ovvero il processo di utilizzo di dati nuovi e storici per prevedere il risultato, l'attività, il comportamento e le tendenze della nostra base di consumatori, è la chiave per il successo delle aziende.

Le aziende pronte alla crescita nel mercato iper-competitivo di oggi utilizzano l'analisi predittiva per acquisire una conoscenza approfondita della base di clienti per massimizzare le entrate, l'efficacia dei budget di marketing e, naturalmente, i profitti.

Quindi, come puoi sbloccare i vantaggi dell'analisi predittiva per la tua azienda? Diamo un'occhiata ad alcuni dei principali strumenti predittivi e a come possono essere implementati per aiutare la tua azienda:

1) Modellazione predittiva del comportamento del cliente

Utilizzando i dati raccolti dalle campagne precedenti (in particolare, quei dati che ci aiutano a capire cosa ha funzionato e cosa no), oltre a tutte le informazioni demografiche note sulla tua base di clienti, puoi costruire modelli predittivi per tracciare correlazioni per collegare comportamenti passati e dati demografici.

Questo modello si sforza di valutare ciascun cliente in base alla sua probabilità di acquistare determinati prodotti e prevede quando e come avvicinarsi al meglio a questo individuo.

In natura, potresti aver visto tattiche come i prodotti suggeriti che ti vengono offerti durante il checkout degli acquisti online. Questo è un esempio di come funziona questo modello in esecuzione.

2) Qualificazione e priorità dei lead

Inseguire un vantaggio che non è probabile che si converta può essere costoso. L'applicazione dell'analisi predittiva alla modellazione dei lead può farti guadagnare di più per il tuo investimento in lead. Utilizza un algoritmo per valutare i lead in base a interesse noto, autorità di acquisto, necessità, urgenza e fondi disponibili.

L'algoritmo – utilizzando informazioni pubbliche e proprietarie – analizza, confronta e confronta i clienti che hanno convertito con quelli che non lo hanno fatto, per poi trovare “simili” tra i lead in entrata.

Più alto è il punteggio, più qualificato è il vantaggio. Le prospettive con il punteggio più alto dovrebbero essere indirizzate alle vendite o offrire incentivi immediati alla conversione; i punteggi medi meritano una campagna di gocciolamento; punteggi bassi... lascia perdere.

3) Targeting e segmentazione dei clienti

Tra gli usi più comuni dell'analisi predittiva, il targeting e la segmentazione dei clienti assumono tre forme fondamentali:

• L'analisi dell'affinità si riferisce al processo di raggruppamento/segmentazione della base di clienti in base agli attributi che hanno in comune, facilitando il targeting "fine tuning";
• La modellazione della risposta esamina lo stimolo passato presentato ai clienti, nonché la risposta generata (convertita o meno) per prevedere la probabilità che un determinato approccio ottenga una risposta positiva;
• Il tasso di abbandono (o analisi di abbandono) fornisce uno sguardo alla percentuale di clienti persi durante un certo periodo di tempo, nonché al costo opportunità/guadagno potenziale persi con la loro partenza.

Con l'uso deliberato di questi strumenti di analisi predittiva (e altri), un'azienda può quindi prevedere il Customer Lifetime Value (CLV). Questa misurazione esamina diversi aspetti del comportamento storico per identificare:

• i clienti più redditizi nel tempo,
• tendenze della spesa per acquisizione intorno a quali attività generano il miglior ROI e
• tipi di clienti fedeli (tratti di fidelizzazione).

Questo modello aggiunge quindi una stima della ritenzione attesa all'equazione come mezzo per stimare il valore futuro. Una volta compreso il CLV, puoi dimensionare correttamente il costo di acquisizione e il budget di marketing per raggiungere il ROI desiderato.

Un'ultima nota

Quando si applica l'analisi predittiva, è assolutamente fondamentale sottoporre a test A/B i propri approcci per informare il proprio output. Conosciuto come inferenza casuale, il test A/B dello stesso pubblico di destinazione ci consente di dedurre il PERCHÉ dietro COSA stanno facendo i clienti.

Con questi passaggi e misurazioni in atto, ti sei guadagnato il tuo ruolo di indovino, supervisionando una vera organizzazione di analisi predittiva. Questa è una nave tesa, in cui marketing, vendite, operazioni e finanza lavorano fianco a fianco, fornendo costantemente feedback nel ciclo "analisi dei risultati dei dati".

Infine, il futuro dell'analisi predittiva si basa sull'etica. Sì etica. Invece di "infiltrarsi" nella tecnologia delle persone per seguire i loro comportamenti e interrompere il loro modello di acquisto per aumentare la quota di mercato, il futuro dell'analisi predittiva è coinvolgere i consumatori in modo che CONDIVIDANO le loro preferenze.

Questo è ciò che ha permesso a Nike di acquisire la società AI Platform Company Celect con sede a Boston. Incorporando algoritmi predittivi nel proprio sito Web e app, Nike sarà in grado di prevedere meglio quali modelli stanno ottenendo trazione, dove i consumatori desiderano acquistarli e quando è probabile che li acquistino.

Ricorda, tutto inizia con la chiara articolazione della strategia aziendale. Con tutte le parti allineate, i chip dovrebbero andare a posto:

• la modellazione predittiva del comportamento dei clienti aiuta a educare le campagne a fidelizzare o generare lead;
• la modellazione della qualificazione dei lead aiuta il team di vendita a concentrarsi sui clienti più probabili per acquistare/concludere le trattative;
• entrambi insieme aiutano la finanza a comprendere il CLV e educare l'intera organizzazione sul costo di acquisizione del cliente accettabile per guidare il ROI mirato.

Se non prevedi, stai perdendo terreno.

Adriana Lynch è CMO con Chief Outsiders , un'azienda leader frazionata CMO focalizzata sulla crescita delle aziende di medie dimensioni. Collabora con le aziende per differenziare, fidelizzare i clienti e sbloccare una crescita redditizia.