Utilizzo della modellazione predittiva per pianificare la tua strategia di marketing per il 2020

Le cose possono sembrare lente durante questi caldi mesi estivi, ma l'autunno arriverà tra poco più di otto settimane, seguito dalle vacanze, quindi un anno nuovo di zecca.

Questo è un momento eccellente per iniziare a costruire una strategia di marketing per il 2020 utilizzando i dati raccolti dai primi due trimestri del 2019. Sebbene la ricchezza di dati raccolti dai tuoi sforzi di marketing esistenti possa aiutarti a capire cosa ha funzionato in passato, non lo farà necessariamente ti aiutano a prevedere cosa fare in futuro.

È qui che entra in gioco la modellazione predittiva. La modellazione predittiva utilizza dati storici e probabilità per prevedere i risultati. Piattaforme come Keen Decision Systems forniscono analisi in tempo reale e modellazione dei dati che aiutano i professionisti del marketing a pianificare i loro prossimi passi in base all'intero percorso del cliente.

Contenuti prodotti in collaborazione con Keen Decision Systems .

Prendere buone decisioni di marketing

In uno studio collaborativo tra ClickZ e Keen, il 58% dei marketer che utilizzano la modellazione predittiva ha registrato un aumento del 10-25%, mentre un altro 19% ha registrato un aumento superiore al 50%.

Le piattaforme di analisi e marketing aiutano con la raccolta, la categorizzazione e il reporting dei dati, ma questo lo rende predittivo? Quasi la metà dei marketer intervistati ha risposto "no" a questa domanda.

Il problema è che mentre i dati della campagna (e altri) possono essere estremamente utili per il reporting e l'analisi, in genere non vengono utilizzati per fornire indicazioni future su come ottimizzare gli investimenti per guidare la crescita.

I dati bloccati in un foglio di calcolo o in un rapporto statico non sono utilizzabili. Questo può rendere lento o scarso il processo decisionale quando ti siedi per creare il piano di marketing del prossimo anno.

Quando si intraprende la pianificazione del prossimo anno, è ovviamente molto più prezioso sapere cosa fare dopo che semplicemente capire cosa ha funzionato in passato.

Perché la modellazione predittiva è migliore per la pianificazione rispetto all'analisi retroattiva

Per i marketer di oggi, il problema più importante da risolvere è conoscere l'output finanziario dei propri investimenti di marketing ed essere in grado di dimostrare tali output in modo quantificabile e prevedibile.

All'interno di questo obiettivo generale, i professionisti del marketing dovrebbero considerare:

• Il percorso del cliente attraverso i canali e il ruolo specifico giocato nella conversione
• Ottimizzare gli investimenti sui media e conoscere l'incremento incrementale di ogni iniziativa
• Come eseguire rapidamente e valutare le prestazioni

Queste esigenze non vengono soddisfatte dall'attuale modello di analisi retroattiva, come dimostra il fatto che quasi l'80% degli intervistati Keen/ClickZ ha ritenuto di aver perso opportunità a causa di un processo decisionale lento o impreciso.

I metodi di reporting tradizionali faticano a fornire una comprensione profonda di tutte e tre le esigenze aziendali perché utilizzano approcci di attribuzione lineare che non possono estendersi a tutti i canali (ad esempio, video online rispetto alla programmazione a livello di negozio). Questo tende a dare la maggior parte o tutto il merito ai canali media dell'ultimo clic come la ricerca, nonché alle attività transazionali con un impatto misurabile a breve termine, entrambi i quali raccontano solo una parte della storia.

La modellazione predittiva aiuta anche con l'ottimizzazione creativa esaminando quali temi comuni determinano il successo in tutti i tipi di media.

Barriere all'ingresso

Oltre il 70% degli intervistati ha indicato di utilizzare piattaforme di analisi per comprendere le prestazioni di marketing. Poiché gli strumenti di analisi sono storicamente focalizzati, falliscono nel compito di una pianificazione affidabile.

Due terzi degli intervistati hanno indicato di non utilizzare alcuna forma di modellazione predittiva. Per coloro che lo fanno, alcuni settori si distinguono più di altri; vale a dire, tecnologia, assistenza sanitaria e comunicazioni/media.

Al momento, tra gli intervistati c'è una diffusa mancanza di intenzione di investire nella tecnologia di modellazione predittiva, con la maggior parte delle aziende che attualmente non utilizzano la modellazione che indicano che non sono sicure di utilizzarla in futuro (o non hanno intenzione di usarla tutto questo).

Il principale ostacolo all'utilizzo sembra essere la mancanza di fiducia tra i team di leadership senior, con solo il 18% che ha risposto che la modellazione predittiva è essenziale in questo momento e circa il 33% che indica che sarà essenziale in futuro.

Affinché la modellazione sia efficace, è necessario integrare i dati dei team di marketing, vendite, prodotti e finanza. Tuttavia, il 74% degli intervistati ha indicato di non aver integrato la modellazione predittiva in tutti i reparti.

Le aziende devono applicare un coinvolgimento interfunzionale in tutta l'organizzazione o il valore predittivo dei dati sarà ridotto.

Modellazione predittiva come investimento

Per l'80% degli intervistati, il principale punto di forza per l'implementazione dell'analisi predittiva è aumentare il ROI. Tra le aziende che attualmente investono in modelli predittivi e monitorano il loro successo, il 58% ha registrato un aumento del ROI del 10-25% e il 19% ha registrato un aumento superiore al 50%.

Le aziende che utilizzano la modellazione predittiva vedono un impatto su più aree dell'ecosistema di marketing. Li aiuta a comprendere meglio il loro pubblico di destinazione (71%), ottimizzare tutti i punti di contatto lungo il percorso del cliente (53%) e migliorare le prestazioni creative (44%).

I modelli predittivi utilizzano una varietà di set di dati che vanno oltre i dati storici. Keen utilizza una base di precedenti statistici per mitigare la qualità dei dati e livelli di dati finanziari e di vendita per determinare i risultati futuri.

La modellazione predittiva può anche aiutare le aziende a sintetizzare l'enorme volume di dati, una preoccupazione fondamentale per gli intervistati, con il 38% che indica che le loro attuali soluzioni di misurazione non supportano la scala dei loro dati. Ciò può impedire alle aziende di prendere decisioni informate e tempestive, il che equivale a un'opportunità persa.

Poiché la modellazione predittiva consente l'analisi dei dati in tempo reale, le aziende possono agire rapidamente utilizzando i dati attuali per pianificare iniziative future.

Per ulteriori informazioni sulla modellazione predittiva e su cosa può offrire al tuo ciclo di pianificazione 2020, scarica ClickZ e il report di Keen " Il cosa, perché e come della modellazione predittiva: hai davvero bisogno di un altro pezzo di martech? "