Korzystanie z modelowania predykcyjnego do planowania strategii marketingowej 2020

W tych gorących miesiącach letnich sprawy mogą wydawać się powolne, ale jesień nadejdzie za nieco ponad osiem tygodni, a następnie święta, a potem zupełnie nowy rok.

To doskonały moment na rozpoczęcie budowania strategii marketingowej na rok 2020 z wykorzystaniem danych zebranych z pierwszych dwóch kwartałów 2019 roku. Chociaż bogactwo danych zebranych w ramach istniejących działań marketingowych może pomóc Ci zrozumieć, co zadziałało w przeszłości, nie koniecznie pomóc przewidzieć, co robić w przyszłości.

Tu właśnie pojawia się modelowanie predykcyjne. Modelowanie predykcyjne wykorzystuje dane historyczne i prawdopodobieństwo do prognozowania wyników. Platformy takie jak Keen Decision Systems zapewniają analizy i modelowanie danych w czasie rzeczywistym, które pomagają marketerom planować kolejne kroki w oparciu o całą podróż klienta.

Treści stworzone we współpracy z Keen Decision Systems .

Podejmowanie dobrych decyzji marketingowych

We wspólnym badaniu przeprowadzonym przez ClickZ i Keen 58% marketerów korzystających z modelowania predykcyjnego odnotowało wzrost o 10-25%, a kolejne 19% odnotowało wzrost o ponad 50%.

Platformy analityczne i marketingowe pomagają w gromadzeniu, kategoryzacji i raportowaniu danych, ale czy to czyni je predykcyjnymi? Prawie połowa ankietowanych marketerów odpowiedziała „nie” na to pytanie.

Problem polega na tym, że chociaż dane dotyczące kampanii (i innych) mogą być niezwykle przydatne do raportowania i analizy, zazwyczaj nie są wykorzystywane do określania przyszłych kierunków optymalizacji inwestycji w celu stymulowania wzrostu.

Dane, które utknęły w arkuszu kalkulacyjnym lub raporcie statycznym, nie pozwalają na podjęcie działań. Może to spowodować powolne lub złe podejmowanie decyzji, gdy usiądziesz do stworzenia planu marketingowego na przyszły rok.

Rozpoczynając planowanie na przyszły rok, wiedza o tym, co robić dalej, jest oczywiście o wiele bardziej wartościowa niż zwykłe zrozumienie, co zadziałało w przeszłości.

Dlaczego modelowanie predykcyjne jest lepsze do planowania niż analiza wsteczna

Dla dzisiejszych marketerów najważniejszym problemem do rozwiązania jest znajomość wyników finansowych ich inwestycji marketingowych i możliwość wykazania tych wyników w wymierny, przewidywalny sposób.

W ramach tego nadrzędnego celu marketerzy powinni przyjrzeć się:

• Podróż klienta w różnych kanałach i konkretna rola w konwersji
• Optymalizacja inwestycji w media i znajomość przyrostowego wzrostu każdej inicjatywy
• Jak szybko wykonać i ocenić wydajność

Potrzeby te nie są zaspokajane przez obecny model retroaktywnej analizy, o czym świadczy fakt, że prawie 80% respondentów ankiety Keen/ClickZ czuło, że przegapili okazję z powodu powolnego lub niedokładnego podejmowania decyzji.

Tradycyjne metody raportowania mają trudności z dogłębnym zrozumieniem wszystkich trzech potrzeb biznesowych, ponieważ wykorzystują podejścia liniowej atrybucji, które nie mogą obejmować wszystkich kanałów (np. wideo online a programowanie na poziomie sklepu). To zwykle przypisuje większość lub całość udziału kanałom medialnym ostatniego kliknięcia, takim jak wyszukiwanie, a także działaniom transakcyjnym o wymiernym krótkoterminowym wpływie, z których oba opowiadają tylko część historii.

Modelowanie predykcyjne pomaga również w kreatywnej optymalizacji, sprawdzając, jakie wspólne motywy przyczyniają się do sukcesu we wszystkich rodzajach mediów.

Bariery wejścia

Ponad 70% respondentów wskazało, że korzysta z platform analitycznych, aby zrozumieć skuteczność działań marketingowych. Ponieważ narzędzia analityczne są zorientowane na historię, zawodzą w zadaniu niezawodnego planowania.

Dwie trzecie respondentów ankiety wskazało, że w ogóle nie używa żadnej formy modelowania predykcyjnego. Dla tych, którzy to robią, niektóre branże wyróżniają się bardziej niż inne; mianowicie technologia, opieka zdrowotna i komunikacja/media.

Obecnie wśród respondentów panuje powszechny brak zamiaru inwestowania w technologię modelowania predykcyjnego, a większość firm, które obecnie nie korzystają z modelowania, wskazuje, że nie ma pewności co do korzystania z niego w przyszłości (lub nie planuje używać w ogóle).

Główną barierą w stosowaniu wydaje się być brak zaufania wśród zespołów kierowniczych wyższego szczebla, przy czym zaledwie 18% odpowiada, że ​​modelowanie predykcyjne jest niezbędne w tej chwili, a około 33% wskazuje, że będzie ono niezbędne w przyszłości.

Aby modelowanie było skuteczne, musi integrować dane z zespołów marketingu, sprzedaży, produktów i finansów. Jednak 74% respondentów wskazało, że nie zintegrowało modelowania predykcyjnego we wszystkich działach.

Firmy muszą zastosować zaangażowanie międzyfunkcyjne w całej organizacji, w przeciwnym razie zmniejszy się predykcyjna wartość danych.

Modelowanie predykcyjne jako inwestycja

Dla 80% respondentów ankiety głównym punktem sprzedaży wdrożenia analityki predykcyjnej jest zwiększenie zwrotu z inwestycji. Wśród firm, które obecnie inwestują w modelowanie predykcyjne i śledzą swoje sukcesy, 58% odnotowało wzrost ROI o 10-25%, a 19% odnotowało wzrost o ponad 50%.

Firmy korzystające z modelowania predykcyjnego widzą wpływ w wielu obszarach ekosystemu marketingowego. Pomaga im lepiej zrozumieć grupę docelową (71%), zoptymalizować wszystkie punkty styku na ścieżce klienta (53%) i poprawić wydajność kreacji (44%).

Modele predykcyjne wykorzystują różnorodne zestawy danych, które wykraczają poza dane historyczne. Keen korzysta z bazy danych statystycznych, aby złagodzić jakość danych i warstwy danych sprzedażowych i finansowych, aby określić przyszłe wyniki.

Modelowanie predykcyjne może również pomóc firmom w syntezie samej ilości danych, co jest kluczowym problemem dla respondentów, przy czym 38% wskazuje, że ich obecne rozwiązania pomiarowe nie obsługują skali ich danych. Może to uniemożliwić firmom podejmowanie świadomych, terminowych decyzji, co jest równoznaczne z utratą szansy.

Ponieważ modelowanie predykcyjne umożliwia analizę danych w czasie rzeczywistym, firmy mogą działać szybko, wykorzystując bieżące dane do planowania przyszłych inicjatyw.

Aby uzyskać więcej informacji na temat modelowania predykcyjnego i tego, co może ono zapewnić w cyklu planowania 2020, pobierz raport ClickZ i Keen „ Co, dlaczego i jak modelowanie predykcyjne — czy naprawdę potrzebujesz kolejnego kawałka martechu? ”