Czy analiza predykcyjna jest wiarygodna w marketingu i jak z niego skorzystać?
Opublikowany: 2021-11-02Sztuczna inteligencja stała się nieodłączną częścią współczesnego marketingu cyfrowego. Opieramy się na różnych narzędziach, aby zautomatyzować powtarzalne zadania, śledzić KPI kampanii, komunikować się z naszymi klientami i pozyskiwać nowych leadów. Rozwiązania te pozwalają nam przyjąć podejście do decyzji oparte na danych i usprawnić sposób, w jaki prowadzimy działalność.
Jeśli jednak będziemy opierać się tylko na danych z minionych okresów, zawsze będziemy o krok w tyle. I tu właśnie pojawia się marketing oparty na analizach predykcyjnych. Dostarcza wiedzy, która pozwala nam zapobiegać odejściu klientów, obniżać koszty akwizycji, poprawiać CLV i ostatecznie zwiększać przychody.
W tym artykule skupiamy się na praktycznych zastosowaniach i niezawodności analityki predykcyjnej w marketingu cyfrowym. Czytaj dalej, aby uzyskać praktyczne wskazówki dotyczące zastosowania technologii w swojej strategii.
Co to jest analiza predykcyjna?
Analityka predykcyjna (PA) to technologia wykorzystująca sztuczną inteligencję (AI), uczenie maszynowe (ML) i techniki modelowania statystycznego do analizowania przeszłych i obecnych danych oraz identyfikowania potencjalnych trendów.
Technologia wymaga stałego przepływu ogromnych ilości danych w celu dostarczania dokładnych prognoz. Jednak w miarę jak nowoczesne rozwiązania programowe gromadzą praktycznie nieskończone zasoby informacji, analityka predykcyjna rośnie i szybko się rozwija. Co więcej, rozwój chmury obliczeniowej przyspieszył jej rozwój, ponieważ zmniejsza koszty utrzymania, sprzętu i personelu IT.
W rzeczywistości badania pokazują, że globalny rynek analiz predykcyjnych ma osiągnąć 25,2 mld USD do 2026 r., wykazując CAGR na poziomie około 20,8% w okresie 2019-2026.

Źródło
Technologia jest szeroko stosowana w wielu branżach, w tym między innymi w usługach bankowych i finansowych, ubezpieczeniach, telekomunikacji i IT, handlu detalicznym, handlu elektronicznym, opiece zdrowotnej, produkcji, administracji, obronności, energetyce, transporcie i logistyce i tak dalej.
PA pozwala firmom kapitalizować swoje zasoby danych i, między innymi, minimalizować ryzyko inwestycyjne, przyspieszać innowacje, zwiększać bezpieczeństwo, zmniejszać koszty i zwiększać zyski.
Co to jest marketing predykcyjny?
Podobnie jak w innych branżach, marketing może bardzo skorzystać na analizie predykcyjnej.
Nowoczesne narzędzia marketingowe zapewniają stały przepływ informacji, umożliwiając łatwe śledzenie i rejestrowanie cyfrowej podróży klienta.
Algorytmy analiz predykcyjnych obserwują zachowanie klienta w czasie rzeczywistym i korelują je z istniejącymi danymi, aby zidentyfikować wzorce i zapewnić nam głębsze zrozumienie naszych klientów. Ponadto wyniki mogą być porównywane z danymi z innych działów, takich jak sprzedaż i obsługa klienta, w celu uzyskania wglądu w to, co skłania klienta do dokonania zakupu.
Wykorzystując tę wiedzę, firmy mogą optymalizować swoje budżety, poprawiać wydajność i zwiększać ROI kanałów komunikacji.
Salesforce, jeden z 15 największych dostawców analiz predykcyjnych na świecie, oszacował, że konsekwentnie stosowany w strategii marketingowej może zwiększyć konwersje o 22,66%, wpłynąć na 26,34% wszystkich zamówień i zwiększyć przychody o 40,38%.

Źródło
Jednak choć wyniki są imponujące, należy wziąć pod uwagę, że algorytmy uczenia maszynowego potrzebują czasu na szkolenie i naukę. Oznacza to, że niezawodność technologii zależy w dużej mierze od czasu jej użytkowania. Trafność prognoz dramatycznie wzrasta po pierwszym roku ich przyjęcia i stale się poprawia.
Zastosowania analityki predykcyjnej w marketingu
Zrozumienie klienta i przyjęcie podejścia opartego na danych to realna strategia, która może skutkować lepszą personalizacją, optymalizacją wydajności i lepszym targetowaniem.
Niektóre z najbardziej udanych zastosowań analityki predykcyjnej we współczesnym marketingu to:
Kierowanie w mediach społecznościowych
Facebook wykorzystuje analitykę predykcyjną do tworzenia podobnych odbiorców. Informacje o Twojej grupie fanów są pobierane z Twojej strony, aplikacji mobilnej i tagu pikselowego. Na podstawie Twoich najlepszych profili klientów algorytm identyfikuje potencjalnych opłacalnych klientów, którym można pokazać Twoje treści.
Kierowanie reklam
Google Ads wykorzystuje tę technologię w płatnych wyszukiwaniach, aby wyświetlać reklamy PPC osobom, które z największym prawdopodobieństwem je klikną. Wyszukiwarka jest jednym z liderów rozwoju AI i ML, a jej algorytmy stale ewoluują, co z czasem sprawia, że jej targetowanie staje się coraz lepsze.
Marketing e-mailowy
Zastosowania PA w e-mail marketingu są liczne i mogą drastycznie poprawić skuteczność kampanii. Inteligentna automatyzacja umożliwia odzyskiwanie porzuconych koszyków, marketing kroplowy, zaawansowaną personalizację, e-maile po zakupie, powiadomienia o nowościach, e-maile z powrotem w magazynie itp.
Zalecenia dotyczące produktów
Analiza zachowań klientów pozwala firmom na precyzyjne rekomendacje produktów i skuteczną sprzedaż krzyżową i dosprzedażową swoim klientom.
Zaawansowane algorytmy uwzględniają takie czynniki, jak powtarzalne zakupy, interwały zakupowe, zmiany sezonowe, trendy i wahania zachowań i tak dalej. Dzięki temu mogą dokładnie przewidzieć, kiedy klient może kupić dany produkt i czym jeszcze może go zainteresować.

Punktacja ołowiu
Lead scoring to jedno z najważniejszych zastosowań PA w marketingu cyfrowym. Na rynku dostępnych jest wiele narzędzi, które pozwalają firmom śledzić i analizować działania użytkowników oraz identyfikować, kiedy potencjalny klient jest gotowy do konwersji. Dzięki temu marketerzy mogą zwrócić się do klienta we właściwym momencie z odpowiednią ofertą i przypieczętować transakcję.
Segmentacja klientów
Analityka predykcyjna umożliwia segmentację odbiorców na podstawie różnych cech. Algorytm przetwarza dane Twoich klientów i identyfikuje wzorce, których mogłeś nigdy nie zauważyć w inny sposób. Informacje te, w połączeniu z zachowaniem w kanałach komunikacji, mogą pomóc w wyłapaniu najlepszych klientów, ulepszeniu osobowości kupujących, lepszym ich ukierunkowaniu i ostatecznie zwiększeniu sprzedaży.
Modelowanie atrybucji konwersji
Wykorzystując nowoczesne PA, marketerzy mogą wykorzystywać dane ze swojej strategii wielokanałowej do tworzenia dokładnych modeli atrybucji. Dzięki temu mogą rozdzielać udział w konwersjach między swoje kanały i monitorować skuteczność. Korzystając z tych informacji, mogą poprawić efektywność i zoptymalizować ROI kampanii marketingowych.
Zapobieganie utracie klientów
Odpływ, czyli wskaźnik rezygnacji klientów, jest ważnym wskaźnikiem dla firm opartych na subskrypcji, ponieważ pozostawiony bez opieki może uniemożliwić wzrost. Analiza zachowań klientów pozwala identyfikować i monitorować znaki, które wskazują, że klient ma zamiar odejść. Wykorzystując te informacje, możesz lepiej odpowiadać na potrzeby swoich klientów i podejmować działania, aby ich zatrzymać.
Niedrogie rozwiązania
Postęp uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji demokratyzuje marketing predykcyjny i sprawia, że jest on dostępny dla małych i średnich firm, nie tylko dla korporacji z dużymi kieszeniami.
Wymienione przez nas aplikacje prawie nie wyczerpują korzyści płynących z analiz predykcyjnych w marketingu, ale zwracają uwagę na niektóre z najczęściej używanych obecnie rodzajów narzędzi.
Rozwiązania PA zapewniają wygodę i niezawodność, a wraz z rozwojem technologii mogą otwierać drzwi do jeszcze większych możliwości.
Wskazówki marketingowe dotyczące analizy predykcyjnej
Dla tych, którzy są nowicjuszami w marketingu analiz predykcyjnych, wymieniliśmy kilka praktycznych wskazówek, które mogą pomóc w przyspieszeniu postępów w technologii.
- Miej cierpliwość z wynikami . Jak wspomniano, analityka predykcyjna wymaga ogromnych ilości danych, aby dostarczyć dokładnych wyników. Im więcej przetwarzają informacji, tym lepiej uczą się algorytmy uczenia maszynowego oraz tym bardziej intuicyjne i precyzyjne stają się ich przewidywania. Oznacza to, że uzyskanie w pełni wiarygodnych wyników może zająć więcej czasu niż byś chciał. Jednak warto poczekać.
- Zatrudnij przeszkolonych ekspertów ds. danych . Zarządzanie danymi nie jest czymś, czego można się nauczyć z dnia na dzień, a jeśli chcesz w pełni wykorzystać swoje narzędzia, powinieneś współpracować z przeszkolonymi ekspertami. Będą wiedzieć, jak wyczyścić dane, przetworzyć je i przeanalizować.

Źródło
- Zainwestuj w elastyczne rozwiązanie . Chociaż gotowe rozwiązania mogą wydawać się kuszące, mogą nie zapewnić oczekiwanych rezultatów. Ponieważ inwestycja i tak będzie znaczna, rozważ wybór elastycznego rozwiązania, które można dostosować do własnych potrzeb.
- Rozważ integrację wielokanałową . Budując modele predykcyjne, pamiętaj o integracji danych z różnych kanałów. Ponadto, jak wspomniano, należy również rozważyć dodanie danych z innych działów, takich jak obsługa klienta, sprzedaż, finanse itp. Dzięki temu wyniki będą bardziej trafne i mogą zawierać nieoczekiwane cenne informacje.
- Regularnie aktualizuj swoje modele . Prawdopodobnie największą zaletą PA jest to, że pozwala monitorować zmiany rynkowe i behawioralne w czasie rzeczywistym. Oznacza to, że jeśli regularnie aktualizujesz swoje modele, możesz testować strategie i szybko reagować na zmiany w najlepszy możliwy sposób.
Co więcej, da ci to przewagę nad konkurentami, którzy budują swoje strategie wyłącznie na danych historycznych z poprzednich okresów.
- Równowaga personalizacji i prywatności . PA opiera się wyłącznie na danych klientów i aby je zebrać, należy poprosić o świadomą zgodę. Chociaż ludzie mogą czerpać korzyści z personalizacji tak samo jak firmy, cenią swoją przestrzeń osobistą i chcą, abyś również ją szanował.
Jednak to, co jest znane jako paradoks personalizacji i prywatności, nie jest impasem bez rozwiązania. Jeśli przyjmiesz przejrzyste podejście, zbierzesz tylko potrzebne informacje i skupisz się na cyberbezpieczeństwie, zarówno Ty, jak i Twój klient będziecie zadowoleni.
Dolna linia
Wraz z rozwojem sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego i przetwarzania w chmurze analityka predykcyjna odnotowała ogromny wzrost i oczekuje się, że w ciągu najbliższych kilku lat będzie się rozwijać jeszcze bardziej. Technologia ta przyniosła znaczne korzyści marketingowi, pozwalając nam polegać na danych zamiast na założeniach i budować odporność na konkurencyjnym rynku.
Marketingowcy obeznani z technologią, którzy korzystają z inteligentnych rozwiązań i poszukują najnowszych innowacji, mają większe szanse na pokonanie konkurencji i zwiększenie przychodów. Co więcej, w walce o serce klienta o krok do przodu z pewnością będą firmy, które dobrze znają swoich odbiorców, rozumieją ich potrzeby i reagują na ich zachowania.