Marketing predykcyjny: wszystko, co musisz wiedzieć

Czym jest marketing predykcyjny?

Marketing predykcyjny to praktyka polegająca na analizowaniu danych klientów w celu przewidywania przyszłych zachowań i preferencji. Opiera się na sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym i umożliwia firmom tworzenie ukierunkowanych, trafnych i spersonalizowanych strategii marketingowych.

Możesz myśleć o marketingu predykcyjnym jako o praktycznych spostrzeżeniach pochodzących z inteligencji predykcyjnej — możliwości technologicznej, która wykorzystuje dane historyczne i różne algorytmy statystyczne do określenia prawdopodobieństwa przyszłych wyników.

Jak omówimy w tym przewodniku, prognozy mogą również przybierać różne formy. Możesz przewidzieć, którzy klienci prawdopodobnie dokonają zakupu, w jakim kanale najprawdopodobniej się zaangażują, jakie produkty chcieliby zobaczyć w następnej kolejności i nie tylko.

Na przykład marki takie jak Amazon, Netflix i wiele innych analizują ogromne zbiory danych, aby tworzyć ściśle ukierunkowane prognozy i określać, jakie produkty lub treści chciałbyś zobaczyć. Jest to dla nich kluczowe, gdyż dysponują gigantycznymi katalogami produktów, które z łatwością mogą przytłoczyć użytkowników.

6 korzyści marketingu predykcyjnego

Marketing predykcyjny zapewnia szereg korzyści marketerom opartym na danych, którzy chcą poprawić jakość obsługi klientów, przychody i retencję.

1. Większa satysfakcja i zaangażowanie klientów

Jak powiedzieliśmy, marketing predykcyjny wykorzystuje dane z przeszłości, aby zrozumieć, co lubią, chcą i potrzebują obecni klienci. Analizując punkty danych, takie jak wcześniejsze zakupy, zachowania podczas przeglądania i interakcje specyficzne dla kanału, technologie marketingu predykcyjnego mogą dokładnie odgadnąć, co może im się spodobać w przyszłości.

Dla klientów jest to jak wejście do sklepu, w którym wszystko, co widzisz, idealnie odpowiada Twoim gustom i pragnieniom. Ten poziom personalizacji sprawia, że ​​czujesz się rozumiany i ceniony, a jednocześnie pogłębiasz swoją więź z marką.

Zadowolenie klienta często przekłada się na lojalność wobec marki i większe prawdopodobieństwo podzielenia się pozytywnymi doświadczeniami z innymi, a także ponownego zaangażowania się w markę w przyszłości.

2. Optymalne targetowanie klientów, segmentacja i alokacja budżetu

Wiele firm ma ogólne pojęcie o swojej grupie docelowej, np. „kobiety w wieku 20–30 lat w Nowym Jorku”, ale to podejście jest dość szerokie i nie uwzględnia wyjątkowych różnic w preferencjach i zachowaniach poszczególnych klientów.

Marketing predykcyjny pomaga wyeliminować wiele domysłów i podejmować decyzje naprawdę oparte na danych .

Dzięki dogłębnej analizie i zrozumieniu danych o klientach algorytmy predykcyjne umożliwiają firmom dokładne dotarcie do każdego klienta w oparciu nie tylko o klasyczne cechy, takie jak historia zakupów, dane demograficzne i lokalizacje, ale także o prawdopodobieństwo dokonania przez niego zakupu, przewidywane wydatki, skłonność do rabatów i inne.

3. Wyższe współczynniki konwersji

Ukierunkowane podejście sprawia, że ​​klienci są bardziej skłonni do zakupu, ponieważ widzą komunikaty i rekomendacje produktów, które są dla nich naprawdę ważne.

Na przykład, jeśli ktoś często przegląda sprzęt sportowy w Twojej witrynie, marketing predykcyjny sugeruje pokazanie mu reklam, treści witryny lub e-maili na temat Twojego najnowszego sprzętu sportowego.

Ale nie chodzi tylko o bycie istotnym. Kluczowy jest także czas. Marketing predykcyjny pomaga określić najlepszy moment na dotarcie do klientów . Być może niektórzy klienci sprawdzają pocztę od samego rana, podczas gdy inni chętniej robią zakupy online późnym wieczorem. Wykorzystując dane do zrozumienia tych nawyków, marketing predykcyjny gwarantuje, że Twoje komunikaty dotrą do klientów we właściwym momencie.

4. Inteligentniejsze kampanie rabatowe

Jak wspomniano wcześniej, wiele sklepów eCommerce stale oferuje rabaty, aby zachęcić klientów do zakupu. Może to jednak pochłonąć ich marże zysku.

Marketing predykcyjny umożliwia dotarcie do użytkowników o najwyższych zamiarach (tj. z wysokim prawdopodobieństwem zakupu), dzięki czemu możesz promować wśród tych klientów produkty po regularnej cenie, zamiast marnować rabaty, ponieważ prawdopodobnie i tak kupią. Z drugiej strony segmentacja predykcyjna umożliwia także dotarcie do klientów o dużym zainteresowaniu rabatami.

Obie te taktyki chronią Twoje marże zysku i pomagają podejmować mądre decyzje marketingowe dotyczące rabatów.

5. Wyższe przychody, AOV i LTV

Marketing predykcyjny umożliwia pielęgnowanie długoterminowych relacji i zwiększanie kluczowych wskaźników, takich jak przychody, średnia wartość zamówienia (AOV) i wartość życiowa klienta (LTV).

Na przykład inteligentny rekomendator Insider oparty na sztucznej inteligencji może pokazywać różne produkty każdemu klientowi, w zależności od jego unikalnych potrzeb i zainteresowań. Oznacza to, że możesz wykorzystać wcześniejsze dane behawioralne klientów, aby określić, jakie produkty chcieliby zobaczyć w przyszłości.

Insider posiada również automatyczny algorytm rekomendacji (zwany Chef), który może automatycznie wykryć najlepsze strategie rekomendacji, testując algorytmy najpopularniejszych produktów, najlepiej sprzedających się, opartych na użytkownikach, z najwyższymi rabatami, nowości i trendów w celu uzyskania lepszych współczynników konwersji.

6. Proaktywne strategie marketingowe

Tradycyjnie marketing często polegał na reagowaniu — na przykład wysyłaniu kuponu po zauważeniu spadku sprzedaży lub zmianie kampanii reklamowej, gdy zorientujesz się, że nie jest ona trafiona.

Ale marketing predykcyjny odwraca scenariusz. Zamiast czekać na sygnały, a następnie reagować, inteligencja predykcyjna wykorzystuje dane i analizy, aby przewidzieć, czego klienci będą chcieć lub potrzebować w przyszłości . W ten sposób będziesz zawsze o krok do przodu.

Na przykład, jeśli analizy predykcyjne wykażą, że określony typ produktu staje się popularny, możesz zwiększyć skuteczność działań marketingowych, zanim trend osiągnie szczyt. Lub, jeśli dane sugerują, że klient może stracić zainteresowanie Twoją marką, możesz ponownie zaangażować go, oferując spersonalizowaną ofertę, zanim zaczną szukać gdzie indziej.

Jak działa marketing predykcyjny?

Dokładne dane są podstawą marketingu predykcyjnego. Im więcej go masz, tym lepiej. Narzędzia AI i uczenia maszynowego analizują te dane przy użyciu różnych algorytmów i modeli predykcyjnych, aby prognozować przyszłe zachowania i preferencje klientów.

Proces ten łączy analizę danych z wiedzą marketingową, aby wyciągać wnioski na temat tego, co klienci mogą zrobić dalej, czy jest to to, co prawdopodobnie kupią, kiedy mogą dokonać zakupu lub jakie jest prawdopodobieństwo, że zaangażują się w określonym kanale.

Choć wiele marek dysponuje niezbędnymi do tego danymi, często są one rozproszone po niepołączonych systemach — takich jak oprogramowanie analityczne, platformy do marketingu e-mailowego, narzędzia lojalnościowe, rozwiązania do obsługi klienta, platformy eCommerce, narzędzia mediów społecznościowych i nie tylko. Tworzy to silosy danych, które uniemożliwiają marketerom dokładne zrozumienie swoich klientów i utrudniają dokładne prognozy.

Dlatego dobra platforma danych klientów (CDP), taka jak Insider, jest tak kluczowa dla dokonywania dokładnych prognoz. CDP ujednolicają dane klientów z różnych źródeł w jedną wygodną bazę danych. Oznacza to, że mogą pełnić rolę centralnego centrum przechowywania i analizowania danych klientów.

Ponadto oparty na sztucznej inteligencji silnik intencji naszej platformy może analizować te ujednolicone dane, aby uzyskać dokładne prognozy dotyczące prawdopodobieństwa zakupu każdego klienta, prawdopodobieństwa zaangażowania się w określonym kanale, skłonności do rabatów i nie tylko.

Otrzymujesz także dedykowany pulpit nawigacyjny do predykcyjnych analiz marketingowych z wszelkiego rodzaju przydatnymi statystykami i wskaźnikami, jak pokazano poniżej.

Przykłady predykcyjnych strategii marketingowych

Poniżej przeanalizujemy kilka praktycznych przykładów tego, jak możliwości marketingu predykcyjnego Insider mogą wpłynąć na przepływ pracy i kluczowe wskaźniki biznesowe.

1. Spersonalizowane rekomendacje produktów

Jak wspomnieliśmy wcześniej, spersonalizowane rekomendacje produktów to dostosowane do potrzeb klientów sugestie oparte na ich unikalnych preferencjach i przeszłych zachowaniach, takich jak historia zakupów i wzorce przeglądania Internetu.

Mogą mieć ogromny wpływ na konwersje i przychody. Na przykład firma Philips wykorzystała rekomendacje produktów oparte na sztucznej inteligencji Insider, aby poprawić współczynniki konwersji z urządzeń mobilnych o 40,1% i wygenerować ponad 20 000 euro dodatkowego dochodu.

Co więcej, dzięki Insiderowi te rekomendacje nie ograniczają się do Twojej witryny. Możesz rozszerzyć je na kanały przesyłania wiadomości, takie jak e-mail, SMS i WhatsApp, aby zapewnić spójne doświadczenie we wszystkich obszarach.

Jeśli jesteś zainteresowany, zgłębiamy ten temat bardziej szczegółowo w naszym przewodniku po silnikach rekomendacji produktów.

2. Segmentacja

Platforma Insider oferuje solidne możliwości segmentacji, umożliwiając zespołom marketingowym tworzenie wysoce ukierunkowanych segmentów klientów w oparciu o ponad 120 atrybutów, w tym cechy, zachowania, preferencje, dane demograficzne i inne.

Ponadto silnik predykcyjny oparty na sztucznej inteligencji Insider umożliwia segmentację i kierowanie reklam do klientów w oparciu o przyszłe zachowania predykcyjne, takie jak:

• Prawdopodobieństwo zakupu.
• Stan cyklu życia klienta.
• Powinowactwo atrybutu lub rabatu.
• Prawdopodobieństwo zaangażowania się w określony kanał.

Ta grupa odbiorców predykcyjnych otwiera mnóstwo możliwości dokładniejszego targetowania klientów. Możesz na przykład segmentować użytkowników, którzy:

• Masz duże prawdopodobieństwo zakupu i niedawno otworzyłeś aplikację mobilną.
• Mają duże skłonności do rabatów i odwiedzili stronę konkretnego produktu bez dokonywania zakupów.
• Miej duże prawdopodobieństwo nawiązania kontaktu z Twoją marką w określonym kanale i kieruj się określonymi cechami produktu.

3. Budowanie i optymalizacja podróży klienta

Oprócz odkrywania i segmentacji produktów marketing predykcyjny doskonale nadaje się również do budowania odpowiednich i spójnych podróży klientów.

W szczególności dwie funkcje predykcyjne mogą pomóc w dostarczeniu każdej wiadomości z najwyższą precyzją — przewidywania kolejnych najlepszych kanałów i optymalizacja czasu wysyłki (STO).

Prognozy dotyczące kolejnych najlepszych kanałów polegają na ustaleniu najlepszego punktu kontaktowego, w celu skontaktowania się z każdym klientem. Ta analiza funkcji analizuje przeszłe zachowania i automatycznie wykorzystuje kanał, z którego najprawdopodobniej skorzysta każdy klient — niezależnie od tego, czy będzie to e-mail, powiadomienia push, SMS, WhatsApp itd.

STO analizuje, kiedy Twoi klienci są najbardziej aktywni i reagują w różnych kanałach, i odpowiednio planuje Twoje wiadomości. Na przykład, jeśli dane pokazują, że klient często sprawdza e-maile wieczorem, STO zadba o to, aby Twój e-mail trafił do jego skrzynki odbiorczej dokładnie o tej porze. Zwiększa to szanse, że Twoja wiadomość nie tylko zostanie zobaczona, ale także zostanie wykorzystana.

Obie te cechy sprawiają, że każdy etap podróży jest dostosowany nie tylko pod względem treści, ale także poprzez odpowiedni kanał i we właściwym czasie. Oszczędzają również mnóstwo czasu i wysiłku, ponieważ nie musisz ręcznie testować A/B różnych kanałów i wysyłać czasów, aby określić najlepszy.

Marketing predykcyjny w działaniu: 3 studia przypadków z życia wzięte

Teraz, gdy już wiesz, jak działa marketing predykcyjny i gdzie można go zastosować, przyjrzyjmy się kilku wziętym z życia przykładom jego mocy. Trzy poniższe firmy stosowały różne typy strategii, które właśnie zbadaliśmy — rekomendacje produktów, budowanie podróży klienta i segmentację.

Numer 1 Adidasa

W obliczu wzrostu ruchu w Internecie podczas blokad związanych z pandemią COVID-19 Adidas starał się skuteczniej angażować i zatrzymywać odwiedzających. W szczególności chcieli lepiej przewidzieć, jakie produkty chcieliby zobaczyć odwiedzający witrynę, aby poprawić współczynniki konwersji.

Dlatego zwrócili się do inteligentnego doradcy i optymalizatora kategorii opartego na sztucznej inteligencji Insider. W ciągu zaledwie jednego miesiąca korzystania z tych narzędzi Adidas zaobserwował oszałamiający wzrost średniej wartości zamówienia (AOV) o 259% i wzrost współczynnika konwersji o 13% .

Kolejnym kluczem do sukcesu Adidasa były ukierunkowane kampanie marketingowe i strategiczne wykorzystanie spersonalizowanych kodów kuponów, które poprawiły doświadczenie zakupów online dla nowych i powracających klientów.

Na przykład korzystanie z pakietu Insider's Web Suite umożliwiło tworzenie odrębnych odmian kuponów dla różnych segmentów klientów, co spowodowało znaczny wzrost AOV nowych użytkowników i zauważalny wzrost współczynników konwersji dla powracających użytkowników.

Wreszcie Adidas wykorzystał narzędzie Optymalizator kategorii, aby zoptymalizować wygodę użytkowników mobilnych, co doprowadziło do wzrostu współczynników konwersji z urządzeń mobilnych o 50,3% .

Aby głębiej poznać podejście Adidasa, zapoznaj się z pełnym studium przypadku.

#2 United Colors of Benetton

W obliczu wyzwań, takich jak porzucanie koszyków i potrzeba większej liczby rejestracji, firma United Colors of Benetton zwróciła się do architekta, opartego na sztucznej inteligencji narzędzia Insider do tworzenia podróży klientów.

To narzędzie umożliwiło im tworzenie spersonalizowanych podróży klientów dla różnych przypadków użycia.

Na przykład, aby ograniczyć porzucanie koszyków, Benetton wdrożył trzyetapową strategię powiadomień web push. Podejście to polegało na kierowaniu do klientów, którzy zostawili produkty w koszyku, aktualnych powiadomień o nowościach, a następnie spersonalizowanych wiadomości i, w razie potrzeby, kodu kuponu. Metodą tą uzyskano współczynnik konwersji na poziomie 4,8%, który był 7-krotnie wyższy od średniej w branży .

Jeśli chodzi o wzrost liczby rejestracji nowych użytkowników, firma Benetton stworzyła przepływ podróży w trybie web push, dzięki któremu współczynnik rejestracji wyniósł 5,7% — czyli 10 razy więcej niż standard branżowy . Strategie te, wspierane przez marketing predykcyjny, nie tylko pozwoliły sprostać początkowym wyzwaniom stojącym przed firmą Benetton, ale także doprowadziły do ​​znacznego wzrostu jej przychodów przyrostowych i bazy użytkowników.

Ogólnie rzecz biorąc, Architect umożliwił marce tworzenie spersonalizowanych podróży klientów, co doprowadziło do 7-krotnego wzrostu liczby konwersji i 10-krotnego wzrostu pozyskiwania nowych klientów . Pełne studium przypadku można znaleźć na naszej stronie internetowej.

#3 Pierre Cardin

Kiedy Pierre Cardin stanął przed wyzwaniem związanym z rosnącymi kosztami pozyskiwania klientów, zwrócił się do Predictive Ad Audiences (PAA) firmy Insider. Korzystając z technologii Insider opartej na sztucznej inteligencji, Pierre Cardin był w stanie skuteczniej segmentować swoich odbiorców, koncentrując się na zachowaniach użytkowników i danych predykcyjnych. Takie podejście pozwoliło dotrzeć do klientów, którzy wykazali realny zamiar zakupu, co doprowadziło do znacznej optymalizacji ich wydatków na reklamę.

Wyniki były niezwykłe. Pierre Cardin odnotował wzrost współczynników konwersji o 445% i wzrost zwrotu z nakładów na reklamę (ROAS) o 164,83%.

Jeszcze większy wpływ miała redukcja kosztu nabycia (CPA), który spadł o 67,95%. Wykorzystując wiedzę i technologię predykcyjną Insider, Pierre Cardin nie tylko osiągnął swój cel, jakim było zwiększenie ROAS, ale także znacznie obniżył koszty reklamy, co było zarówno zaskakujące, jak i bardzo korzystne dla marki.

Więcej informacji o tym, jak wykorzystano segmentację predykcyjną Insider, można znaleźć w pełnym studium przypadku.

Skorzystaj z silnika intencji opartego na sztucznej inteligencji Insider, aby dokładnie przewidywać zachowania klientów

Silnik intencji oparty na sztucznej inteligencji, rekomendacje produktów i możliwości orkiestracji podróży firmy Insider pomagają dokładnie przewidywać zachowania klientów i dostosowywać do nich strategie marketingowe.

Możesz skorzystać z naszej platformy marketingu korporacyjnego, aby:

• Twórz spójne i spersonalizowane doświadczenia dla wszystkich klientów indywidualnych w każdym punkcie kontaktu.
• Agreguj wszystkie dane klientów — z systemów CRM, CMS, narzędzi analitycznych i innych źródeł online lub offline — w jednym miejscu.
• Twórz ujednolicone, 360-stopniowe profile wszystkich swoich klientów, które ujawniają ich zachowania, zainteresowania i preferowane punkty kontaktu.
• Uzyskaj dostęp do szerokiej gamy kanałów z jednego miejsca, w tym na miejscu, przez SMS, WhatsApp, e-mail, wyszukiwanie w witrynie i wiele innych.
• Zmaksymalizuj swoje wysiłki marketingowe i budżet, konsolidując swój stos martech, zamiast korzystać z wielu niepołączonych rozwiązań punktowych.

Nasza obszerna biblioteka szablonów pozwala szybko skorzystać ze sprawdzonych taktyk, a nasz doświadczony zespół wsparcia może pomóc w skonfigurowaniu naszej platformy, zrozumieniu jej działania i wdrożeniu odpowiednich strategii marketingowych dla Twoich potrzeb.

Kliknij tutaj, aby zaplanować demonstrację i zobaczyć, jakie korzyści może przynieść Insider Twojej firmie .