예측 분석을 사용하여 비즈니스를 성장시키는 세 가지 방법

종종 민속 용어로 언급되지만 필요할 때 사용할 수 없는 수정 구슬은 가능성의 영역에 들어섰습니다. 디지털 상호 작용이 개인의 삶의 거의 모든 순간에 존재하는 스위치 온 세상에서 마케터는 이제 결정체가 아닌 데이터를 사용하여 미래를 들여다볼 수 있는 도구를 사용하여 비즈니스가 어디로 가고 있는지 내다볼 수 있습니다.

예측 분석(새로운 및 과거 데이터를 사용하여 소비자 기반의 결과, 활동, 행동 및 추세를 예측하는 프로세스)은 성공적인 비즈니스를 성공적으로 만드는 핵심입니다.

오늘날의 경쟁이 치열한 시장에서 성장을 준비하는 기업은 예측 분석을 사용하여 고객 기반에 대한 심층적인 이해를 얻어 수익, 마케팅 예산의 효율성, 물론 이익을 극대화하고 있습니다.

그렇다면 비즈니스를 위한 예측 분석의 이점을 어떻게 활용할 수 있습니까? 몇 가지 주요 예측 도구와 이러한 도구를 사용하여 비즈니스를 지원하는 방법을 살펴보겠습니다.

1) 고객 행동의 예측 모델링

이전 캠페인에서 수집한 데이터 포인트(특히 효과가 있는 항목과 그렇지 않은 항목을 이해하는 데 도움이 되는 데이터)와 고객 기반에 대해 알려진 모든 인구 통계 정보를 사용하여 예측 모델을 구축하여 과거 행동과 인구 통계를 연결하는 상관 관계를 도출할 수 있습니다.

이 모델은 특정 제품을 구매할 가능성에 따라 각 고객의 점수를 매기고 이 개인에게 가장 적합한 시기와 방법을 계획합니다.

실제로 온라인 구매 체크아웃 중에 제안된 제품과 같은 전술을 본 적이 있을 것입니다. 이것은 이 모델이 실행에서 어떻게 작동하는지 보여주는 예입니다.

2) 리드의 자격 및 우선 순위 지정

전환 가능성이 없는 리드를 쫓는 것은 비용이 많이 들 수 있습니다. 리드 모델링에 예측 분석을 적용하면 리드 투자 비용에 대해 더 많은 "효과"를 얻을 수 있습니다. 알고리즘을 사용하여 알려진 관심, 구매 권한, 필요, 긴급성 및 사용 가능한 자금을 기반으로 리드를 평가합니다.

공개 및 독점 정보를 사용하는 알고리즘은 전환한 고객과 전환하지 않은 고객을 분석, 비교 및 ​​대조한 다음 들어오는 리드 중에서 "동일한" 고객을 찾습니다.

점수가 높을수록 더 많은 자격을 갖춘 리드입니다. 가장 높은 점수를 받은 잠재 고객은 판매를 유도하거나 전환에 대한 즉각적인 인센티브를 제공해야 합니다. 중간 점수는 드립 캠페인을 받을 자격이 있습니다. 낮은 점수 ... 잊어 버려.

3) 고객 타겟팅 및 세분화

예측 분석의 가장 일반적인 사용 중 고객 타겟팅 및 세분화는 세 가지 기본 형식을 취합니다.

• 선호도 분석 은 공통 속성에 따라 고객 기반을 클러스터링/세그멘테이션하여 "미세 조정" 타겟팅을 용이하게 하는 프로세스를 나타냅니다.
• 응답 모델링 은 고객에게 제공된 과거 자극과 생성된 응답(변환 여부)을 확인하여 긍정적인 응답을 얻기 위한 특정 접근 방식의 가능성을 예측합니다.
• 마찰 속도 (또는 이탈 분석) 일정 기간 동안 손실 고객의 비율을 살펴뿐만 아니라 자신의 출발과 잃어버린 기회 비용 / 잠재적 인 수익을 제공한다.

이러한 예측 분석 도구(및 기타 도구)를 의도적으로 사용하면 기업은 CLV(고객 평생 가치)를 예측할 수 있습니다. 이 측정은 다음을 식별하기 위해 과거 행동의 여러 측면을 살펴봅니다.

• 시간이 지남에 따라 가장 수익성이 높은 고객,
• 어떤 활동이 최고의 ROI를 생성하는지에 대한 획득 지출 동향,
• 충성도가 높은 고객 유형(유지 특성).

그런 다음 이 모델은 미래 가치를 추정하는 수단으로 방정식에 기대 유지 추정치를 추가합니다. CLV를 이해하면 획득 비용과 마케팅 예산을 적절하게 조정하여 원하는 ROI에 도달할 수 있습니다.

마지막 메모

예측 분석을 적용할 때 결과를 알리기 위해 접근 방식을 A/B 테스트하는 것이 절대적으로 중요합니다. 우연한 추론으로 알려진 동일한 대상 고객에 대한 A/B 테스트를 통해 고객이 무엇을 하고 있는지 이면에 있는 이유를 추론할 수 있습니다.

이러한 단계와 측정을 통해 진정한 예측 분석 조직을 감독하는 점쟁이의 역할을 수행할 수 있습니다. 이것은 마케팅, 영업, 운영 및 재무가 함께 협력하여 "데이터-결과-분석" 루프에 지속적으로 피드백을 제공하는 긴밀한 배입니다.

마지막으로 예측 분석의 미래는 윤리에 달려 있습니다. 예 윤리. 사람들의 기술에 "잠입하여" 그들의 행동을 따르고 구매 패턴을 방해하여 시장 점유율을 높이는 대신 예측 분석의 미래는 소비자를 참여시켜 선호도를 공유하도록 하는 것입니다.

이것이 Nike가 보스턴에 있는 AI Platform Company Cselect를 인수하게 된 이유입니다. Nike는 자체 웹사이트와 앱에 예측 알고리즘을 내장함으로써 어떤 모델이 인기를 얻고 있는지, 소비자가 어디에서 구매하고 싶어하는지, 언제 구매할 가능성이 있는지 더 잘 예측할 수 있습니다.

모든 것이 비즈니스 전략의 명확한 표현으로 시작된다는 것을 기억하십시오. 모든 당사자가 정렬되면 칩이 제자리에 있어야 합니다.

• 고객 행동의 예측 모델링은 충성도를 높이거나 리드를 생성하도록 캠페인을 교육하는 데 도움이 됩니다.
• 리드 자격 모델링은 영업 팀이 거래를 구매/종료할 가능성이 가장 높은 고객에 초점을 맞추는 데 도움이 됩니다.
• 이 두 가지를 함께 사용하면 재무가 CLV를 이해하고 목표 ROI를 달성하기 위해 수용 가능한 고객 확보 비용에 대해 전체 조직을 교육할 수 있습니다.

당신이 예측하지 않으면, 당신은 근거를 잃는다.

Adriana Lynch는 중견기업 성장에 중점을 둔 선도적인 부분 CMO 회사인 Chief Outsiders의 CMO입니다 . 그녀는 회사와 협력하여 차별화하고 고객 충성도를 높이며 수익성 있는 성장을 달성합니다.