予測モデリングを使用して2020年のマーケティング戦略を計画する

これらの暑い夏の間は物事が遅いように見えるかもしれませんが、秋は8週間強でここに来て、休日、そして真新しい年が続きます。

これは、2019年の最初の2四半期から収集したデータを使用して2020年のマーケティング戦略の構築を開始する絶好の機会です。既存のマーケティング活動から収集された豊富なデータは、過去に何が機能していたかを理解するのに役立ちますが、そうではありません。必然的にあなたが将来何をすべきかを予測するのに役立ちます。

そこで、予測モデリングが登場します。予測モデリングでは、履歴データと確率を使用して結果を予測します。 Keen Decision Systemsのようなプラットフォームは、マーケターがカスタマージャーニー全体に基づいて次のステップを計画するのに役立つリアルタイムの分析とデータモデリングを提供します。

Keen DecisionSystemsと共同で制作されたコンテンツ。

優れたマーケティング上の意思決定

ClickZとKeenの共同研究では、予測モデリングを使用しているマーケターの58％が10〜25％の上昇を経験し、別の19％が50％以上の上昇を経験しました。

分析およびマーケティングプラットフォームは、データの収集、分類、およびレポート作成に役立ちますが、これにより予測が可能になりますか？ 調査したマーケターのほぼ半数がこの質問に「いいえ」と答えました。

問題は、キャンペーン（およびその他の）データはレポートと分析に非常に役立つ可能性がありますが、成長を促進するために投資を最適化する方法に関する将来の方向性を提供するために通常は使用されないことです。

スプレッドシートまたは静的レポートに詰まったデータは実行できません。 これは、来年のマーケティング計画を作成するために座ったときに、意思決定が遅くなったり、不十分になったりする可能性があります。

来年の計画に着手するとき、過去に何がうまくいったかを単に理解するよりも、次に何をすべきかを知ることの方が明らかにはるかに価値があります。

予測モデリングが遡及分析よりも計画に適している理由

今日のマーケターにとって、解決すべき最も重要な問題は、マーケティング投資の財務的成果を知り、それらの成果を定量化可能で予測可能な方法で実証できることです。

その包括的な目標の範囲内で、マーケターは以下を検討する必要があります。

• チャネル間のカスタマージャーニー、およびコンバージョンにおける特定の役割
• メディアへの投資を最適化し、各イニシアチブの増分リフトを知る
• 迅速に実行してパフォーマンスを評価する方法

Keen / ClickZ調査の回答者の80％近くが、意思決定が遅いか不正確であるために機会を逃したと感じているという事実からも明らかなように、これらのニーズは現在の遡及分析モデルでは満たされていません。

従来のレポート方法は、すべてのチャネルにまたがることができない線形アトリビューションアプローチ（オンラインビデオとストアレベルのプログラミングなど）を使用しているため、3つのビジネスニーズすべてを深く理解するのに苦労しています。 これは、検索などのラストクリックメディアチャネル、および測定可能な短期的影響を伴うトランザクションアクティビティにほとんどまたはすべてのクレジットを与える傾向があり、どちらもストーリーの一部しか伝えていません。

予測モデリングは、すべてのメディアタイプで成功をもたらす共通のテーマを調べることで、クリエイティブの最適化にも役立ちます。

参入障壁

回答者の70％以上が、マーケティングパフォーマンスを理解するために分析プラットフォームを使用していると回答しました。 分析ツールは歴史的に焦点を合わせているため、信頼できる計画のタスクに失敗します。

調査回答者の3分の2は、予測モデリングをまったく使用していないと回答しました。 そうする人にとって、特定の業界は他の業界よりも際立っています。 つまり、テクノロジー、ヘルスケア、コミュニケーション/メディアです。

現在、回答者の間で予測モデリングテクノロジーに投資する意図が広く欠如しており、現在モデリングを使用していない企業の大多数は、将来使用することに自信がない（または使用する予定がない）ことを示しています。それはまったく）。

使用の主な障壁は、上級管理職チーム間の信頼の欠如であるように思われます。予測モデリングは現在不可欠であると回答したのはわずか18％で、将来的に不可欠であると回答したのは約33％です。

モデリングを効果的にするには、マーケティング、販売、製品、財務の各チームからのデータを統合する必要があります。 それでも、回答者の74％は、すべての部門にわたって予測モデリングを統合していないと回答しました。

企業は組織全体に部門の枠を超えたエンゲージメントを適用する必要があります。そうしないと、データの予測値が低下します。

投資としての予測モデリング

調査回答者の80％にとって、予測分析を実装するための主なセールスポイントはROIを向上させることです。 現在、予測モデリングに投資して成功を追跡している企業では、58％でROIが10〜25％上昇し、19％で50％以上の上昇が見られました。

予測モデリングを利用する企業は、マーケティングエコシステムの複数の領域に影響を及ぼします。 これは、ターゲットオーディエンスをよりよく理解し（71％）、カスタマージャーニーに沿ったすべてのタッチポイントを最適化し（53％）、クリエイティブのパフォーマンスを向上させる（44％）のに役立ちます。

予測モデルは、履歴データを超えるさまざまなデータセットを利用します。 キーンは、統計的事前確率のベースを使用して、データ品質と販売および財務データのレイヤーを軽減し、将来の結果を決定します。

予測モデリングは、回答者にとって重要な懸念事項である膨大な量のデータを企業が統合するのにも役立ちます。38％は、現在の測定ソリューションがデータの規模をサポートしていないことを示しています。 これにより、企業は情報に基づいたタイムリーな意思決定を行うことができなくなり、機会の喪失につながります。

予測モデリングによりリアルタイムのデータ分析が可能になるため、企業は現在のデータを使用して迅速に行動し、将来のイニシアチブの計画に役立てることができます。

予測モデリングとそれが2020年の計画サイクルに何を提供できるかについての詳細は、ClickZとKeenのレポート「予測モデリングの内容、理由、方法—本当に別のマーテックが必要ですか？」をダウンロードしてください。 」