Trzy sposoby wykorzystania analiz predykcyjnych do rozwoju firmy

Kryształowa kula – o której często mówi się w terminach folklorystycznych, ale nigdy nie jest dostępna, gdy jej potrzebujesz – wkroczyła w sferę możliwości. W naszym włączonym świecie, w którym interakcja cyfrowa jest obecna praktycznie w każdym momencie życia jednostki, my jako marketerzy mamy teraz narzędzia do zaglądania w przyszłość za pomocą danych – a nie krystalicznych – aby patrzeć w przyszłość, dokąd zmierza nasza firma.

Analityka predykcyjna – proces wykorzystywania nowych i historycznych danych do przewidywania wyników, aktywności, zachowań i trendów naszej bazy konsumenckiej – jest kluczem do sukcesu w biznesie.

Przedsiębiorstwa nastawione na wzrost na dzisiejszym hiperkonkurencyjnym rynku korzystają z analiz predykcyjnych, aby uzyskać dogłębne zrozumienie bazy klientów w celu maksymalizacji przychodów, efektywności budżetów marketingowych i oczywiście zysków.

Jak więc odblokować korzyści płynące z analiz predykcyjnych dla Twojej firmy? Przyjrzyjmy się niektórym kluczowym narzędziom predykcyjnym i sposobom ich wdrożenia, aby pomóc Twojej firmie:

1) Predykcyjne modelowanie zachowań klientów

Korzystając z punktów danych zebranych z poprzednich kampanii (w szczególności tych danych, które pomagają nam zrozumieć, co zadziałało, a co nie), oraz wszystkich informacji demograficznych znanych na temat bazy klientów, możesz budować modele predykcyjne, aby rysować korelacje w celu połączenia przeszłych zachowań i danych demograficznych.

Ten model ma na celu ocenę każdego klienta według prawdopodobieństwa zakupu określonych produktów i projektów, kiedy i jak najlepiej podejść do tej osoby.

Być może na wolności widziałeś taktyki, takie jak sugerowane produkty oferowane podczas dokonywania zakupów online. To jest przykład tego, jak ten model działa w wykonaniu.

2) Kwalifikacja i priorytetyzacja leadów

Pogoń za potencjalnym klientem, który prawdopodobnie nie zostanie skonwertowany, może być kosztowna. Zastosowanie analiz predykcyjnych do modelowania potencjalnych klientów może zapewnić Ci większy zwrot z inwestycji w leady. Wykorzystuje algorytm do oceniania potencjalnych klientów na podstawie znanego zainteresowania, uprawnień do zakupu, potrzeb, pilności i dostępnych środków.

Algorytm – wykorzystując informacje publiczne i zastrzeżone – analizuje, porównuje i kontrastuje klientów, którzy dokonali konwersji, z tymi, którzy nie dokonali konwersji, a następnie znajduje „podobnych” wśród przychodzących leadów.

Im wyższy wynik, tym bardziej kwalifikowana pozycja lidera. Osoby z najwyższymi wynikami powinny być kierowane do sprzedaży lub oferować natychmiastowe zachęty do konwersji; średnie wyniki zasługują na kampanię kroplową; niskie wyniki… zapomnij.

3) Kierowanie na klientów i segmentacja

Wśród najczęstszych zastosowań analityki predykcyjnej targetowanie i segmentacja klientów przybiera trzy podstawowe formy:

• Analiza powinowactwa odnosi się do procesu grupowania/segmentacji bazy klientów zgodnie z ich wspólnymi atrybutami, ułatwiając kierowanie na „dokładne dostrojenie”;
• Modelowanie odpowiedzi analizuje przeszłe bodźce prezentowane klientom, a także wygenerowaną odpowiedź (przekształconą lub nie) w celu przewidzenia prawdopodobieństwa uzyskania pozytywnej odpowiedzi przez określone podejście;
• Wskaźnik odejścia (lub analiza rezygnacji) zapewnia spojrzenie na odsetek klientów utraconych w określonym czasie, a także koszt alternatywny/potencjalny przychód utracony wraz z ich odejściem.

Dzięki celowemu wykorzystaniu tych narzędzi do analizy predykcyjnej (i innych) firma może następnie przewidzieć wartość życia klienta (CLV). Ten pomiar analizuje kilka aspektów historycznego zachowania, aby zidentyfikować:

• najbardziej dochodowi klienci z biegiem czasu,
• trendy wydatków na akwizycję, wokół których działania generują najlepszy zwrot z inwestycji oraz
• typy klientów, którzy są lojalni (cechy retencji).

Ten model następnie dodaje do równania oszacowanie oczekiwanej retencji jako środek do oszacowania przyszłej wartości. Gdy zrozumiesz CLV, możesz odpowiednio określić koszt pozyskania i budżet marketingowy, aby osiągnąć pożądany ROI.

Ostatnia uwaga

Stosując analitykę predykcyjną, absolutnie kluczowe jest przetestowanie metod A/B w celu uzyskania informacji o wynikach. Znane jako zwykłe wnioskowanie, testy A/B tej samej grupy docelowej pozwalają nam wywnioskować, DLACZEGO kryje się za tym, CO robią klienci.

Dzięki tym krokom i pomiarom zasłużyłeś na rolę wróżbity – nadzorując prawdziwą organizację analityki predykcyjnej. Jest to ciasny statek, w którym marketing, sprzedaż, operacje i finanse idą w parze, stale dostarczając informacji zwrotnych do pętli „analiza danych i wyników”.

Wreszcie przyszłość analityki predykcyjnej opiera się na etyce. Tak etyka. Zamiast „zakradać się” do technologii ludzi, aby śledzić ich zachowania i zakłócać ich nawyki zakupowe w celu zwiększenia udziału w rynku, przyszłością analityki predykcyjnej jest zaangażowanie konsumentów, aby DZIELILI SIĘ swoimi preferencjami.

To właśnie pozwoliło Nike przejąć bostońską AI Platform Company Celect. Dzięki osadzeniu algorytmów predykcyjnych we własnej witrynie internetowej i aplikacjach Nike będzie w stanie lepiej przewidywać, które modele cieszą się popularnością, gdzie konsumenci chcą je kupić i kiedy są skłonni do zakupu.

Pamiętaj, że wszystko zaczyna się od jasnego sformułowania strategii biznesowej. Gdy wszystkie strony są wyrównane, żetony powinny spaść na swoje miejsce:

• predykcyjne modelowanie zachowań klientów pomaga edukować kampanie w celu zwiększenia lojalności lub generowania leadów;
• modelowanie kwalifikacji leadów pomaga zespołowi sprzedaży skoncentrować się na najbardziej prawdopodobnych klientach w celu zakupu/zamknięcia transakcji;
• oba te elementy razem pomagają finansom zrozumieć CLV i edukować całą organizację w zakresie akceptowalnego kosztu pozyskania klienta, aby uzyskać docelowy zwrot z inwestycji.

Jeśli nie przewidujesz, tracisz grunt.

Adriana Lynch jest dyrektorem ds. marketingu w Chief Outsiders , wiodącą frakcyjną firmą zajmującą się CMO, skoncentrowaną na wzroście firmy średniej wielkości. Współpracuje z firmami, aby różnicować, zwiększać lojalność klientów i odblokować rentowny wzrost.