予測分析を使用してビジネスを成長させる3つの方法

水晶玉は、民間伝承でよく言われますが、必要なときに入手することはできませんが、可能性の領域に入りました。 デジタルインタラクションが個人の生活のほぼすべての瞬間に存在するスイッチオンの世界では、マーケターとして、私たちのビジネスがどこに向かっているのかを見つめるために、結晶ではなくデータを使用して未来を覗き見するツールを手に入れました。

予測分析（消費者ベースの結果、活動、行動、傾向を予測するために新しい過去のデータを使用するプロセス）は、ビジネスを成功させるための鍵です。

今日の非常に競争の激しい市場での成長に備えた企業は、予測分析を使用して顧客ベースを深く理解し、収益、マーケティング予算の有効性、そしてもちろん利益を最大化しています。

では、どうすればビジネスの予測分析のメリットを引き出すことができるでしょうか。 いくつかの主要な予測ツールと、それらを展開してビジネスを支援する方法を見てみましょう。

1）顧客行動の予測モデリング

以前のキャンペーンから収集したデータポイント（特に、何が機能し、何が機能しなかったかを理解するのに役立つデータ）に加えて、顧客ベースについて知られているすべての人口統計情報を使用して、過去の行動と人口統計をリンクする相関関係を描く予測モデルを構築できます。

このモデルは、特定の製品を購入する可能性に応じて各顧客をスコアリングするように努め、この個人にいつどのようにアプローチするのが最善かを予測します。

野生では、オンライン購入のチェックアウト中に提案された製品が提供されるなどの戦術を見たことがあるかもしれません。 これは、このモデルが実行時にどのように機能するかの例です。

2）リードの資格と優先順位付け

変換する可能性が低いリードを追跡すると、コストがかかる可能性があります。 予測分析をリードモデリングに適用すると、リードへの投資に見合うだけの「価値」を得ることができます。 アルゴリズムを使用して、既知の関心、購入する権限、必要性、緊急性、および利用可能な資金に基づいてリードをスコアリングします。

アルゴリズムは、公開情報と専有情報を使用して、変換した顧客と変換しなかった顧客を分析、比較、対比し、入ってくるリードの中から「類似」を見つけます。

スコアが高いほど、リードの資格が高くなります。 最高得点の見込み客は、販売に向けられるか、転換するための即時のインセンティブを提供されるべきです。 中程度のスコアはドリップキャンペーンに値します。 低得点…忘れてください。

3）顧客のターゲティングとセグメンテーション

予測分析の最も一般的な使用法の中で、顧客のターゲティングとセグメンテーションは3つの基本的な形式を取ります。

• アフィニティ分析とは、共通の属性に従って顧客ベースをクラスタリング/セグメント化し、「微調整」ターゲティングを容易にするプロセスを指します。
• 応答モデリングは、顧客に提示された過去の刺激と、生成された（変換されたかどうかに関係なく）応答を調べて、特定のアプローチが肯定的な応答を得る可能性を予測します。
• 離職率（または解約率分析）は、特定の期間中に失われた顧客の割合、および出発に伴って失われた機会費用/潜在的な収益を示します。

これらの予測分析ツール（およびその他）を意図的に使用することで、企業は顧客生涯価値（CLV）を予測できます。 この測定では、過去の行動のいくつかの側面を調べて、次のことを特定します。

• 時間の経過とともに最も収益性の高い顧客、
• どの活動が最高のROIを生み出すかについての買収支出の傾向、および
• 忠実な顧客のタイプ（保持特性）。

次に、このモデルは、将来の価値を推定する手段として、期待される保持の推定値を方程式に追加します。 CLVを理解したら、取得コストとマーケティング予算を適切なサイズに設定して、目的のROIを達成できます。

最後にもう1つ

予測分析を適用する場合、出力を通知するためにアプローチをA / Bテストすることが絶対に重要です。 カジュアル推論として知られている、同じターゲットオーディエンスのA / Bテストにより、顧客が何をしているのかを背後で推測することができます。

これらの手順と測定を実施することで、占い師としての役割を獲得し、真の予測分析組織を監督することができます。 これはタイトな船であり、マーケティング、販売、運用、財務が連携して機能し、「データ-結果-分析」ループに常にフィードバックを提供します。

最後に、予測分析の未来は倫理にかかっています。 はい倫理。 人々のテクノロジーに「忍び込んで」行動を追跡し、購入パターンを混乱させて市場シェアを拡大​​するのではなく、予測分析の将来は、消費者が好みを共有できるようにすることです。

それが、ナイキがボストンを拠点とするAI Platform CompanyCelectを買収した理由です。 ナイキは、自社のWebサイトやアプリに予測アルゴリズムを組み込むことで、どのモデルが注目を集めているか、消費者がどこで購入したいか、いつ購入する可能性があるかをより正確に予測できるようになります。

それはすべて、ビジネス戦略の明確な明確化から始まることを忘れないでください。 すべての関係者が一致しているので、チップは所定の位置に収まるはずです。

• 顧客行動の予測モデリングは、キャンペーンを教育して忠誠心を高めたり、リードを生み出したりするのに役立ちます。
• リード資格モデリングは、営業チームが取引を購入/成約する可能性が最も高い顧客に焦点を合わせるのに役立ちます。
• これらは両方とも、財務がCLVを理解し、目標とするROIを推進するための許容可能な顧客獲得コストについて組織全体を教育するのに役立ちます。

あなたが予測していなければ、あなたは立場を失っています。

アドリアナ・リンチは、チーフ・アウトサイダーとCMOである、一流端数CMO会社は、中規模の企業の成長に焦点を当てました。 彼女は企業と協力して差別化を図り、顧客の忠誠心を高め、収益性の高い成長を実現します。