Três maneiras de usar análises preditivas para expandir seus negócios

A bola de cristal - freqüentemente falada em termos folclóricos, mas nunca disponível quando você precisa dela - entrou no reino das possibilidades. Em nosso mundo dinâmico, onde a interação digital está presente em praticamente todos os momentos da vida de um indivíduo, nós, como profissionais de marketing, agora temos as ferramentas para perscrutar o futuro usando dados - não cristalinos - para ver onde nosso negócio está indo.

Análise preditiva - o processo de usar dados novos e históricos para prever o resultado, atividade, comportamento e tendências de nossa base de consumidores - é a chave para tornar os negócios bem-sucedidos, bem, bem-sucedidos.

As empresas preparadas para o crescimento no mercado hipercompetitivo de hoje estão usando análises preditivas para obter um entendimento profundo da base de clientes para maximizar a receita, a eficácia dos orçamentos de marketing e, é claro, os lucros.

Então, como você pode descobrir os benefícios da análise preditiva para o seu negócio? Vejamos algumas das principais ferramentas preditivas e como elas podem ser implantadas para ajudar sua empresa:

1) Modelagem preditiva do comportamento do cliente

Usando pontos de dados coletados de campanhas anteriores (particularmente, aqueles dados que nos ajudam a entender o que funcionou e o que não funcionou), além de todas as informações demográficas conhecidas sobre sua base de clientes, você pode construir modelos preditivos para desenhar correlações para vincular comportamento passado e dados demográficos.

Esse modelo busca pontuar cada cliente de acordo com a probabilidade de compra de determinados produtos e projetos quando e como melhor abordá-lo.

Em estado selvagem, você pode ter visto táticas como produtos sugeridos sendo oferecidos a você durante a finalização da compra online. Este é um exemplo de como este modelo funciona em execução.

2) Qualificação e priorização de leads

Perseguir um lead que provavelmente não será convertido pode ser caro. Aplicar a análise preditiva à modelagem de leads pode trazer mais benefícios para o seu investimento em leads. Ele usa um algoritmo para pontuar leads com base no interesse conhecido, autoridade para comprar, necessidade, urgência e fundos disponíveis.

O algoritmo - usando informações públicas e proprietárias - analisa, compara e contrasta clientes que converteram com aqueles que não o fizeram e, a seguir, encontra "iguais" entre os leads recebidos.

Quanto maior a pontuação, mais qualificada é a liderança. Os clientes em potencial com maior pontuação devem ser direcionados para vendas ou receber incentivos imediatos para a conversão; pontuações médias merecem uma campanha de gotejamento; pontuações baixas ... esqueça.

3) Segmentação e segmentação de clientes

Entre os usos mais comuns de análise preditiva, a segmentação e a segmentação do cliente assumem três formas básicas:

• A análise de afinidade refere-se ao processo de agrupamento / segmentação da base de clientes de acordo com os atributos que eles têm em comum, facilitando o “ajuste fino” da segmentação;
• A modelagem de resposta analisa o estímulo passado apresentado aos clientes, bem como a resposta gerada (convertida ou não) para prever a probabilidade de uma determinada abordagem obter uma resposta positiva;
• A taxa de atrito (ou análise de churn) fornece uma visão da porcentagem de clientes perdidos durante um determinado período de tempo, bem como o custo de oportunidade / receita potencial perdida com sua saída.

Com o uso deliberado dessas ferramentas de análise preditiva (e outras), uma empresa pode então prever o Valor de Vida do Cliente (CLV). Esta medição analisa vários aspectos do comportamento histórico para identificar:

• os clientes mais lucrativos ao longo do tempo,
• tendências de gastos com aquisição em torno das atividades que geram o melhor ROI, e
• tipos de clientes que são leais (características de retenção).

Este modelo então adiciona uma estimativa de retenção esperada à equação como um meio de estimar o valor futuro. Depois de entender o CLV, você pode dimensionar corretamente o custo de aquisição e seu orçamento de marketing para alcançar o ROI desejado.

Uma última nota

Ao aplicar a análise preditiva, é absolutamente crítico fazer o teste A / B de suas abordagens para informar seus resultados. Conhecido como inferência casual, o teste A / B do mesmo público-alvo nos permite inferir o PORQUÊ por trás do QUE os clientes estão fazendo.

Com essas etapas e medidas em vigor, você conquistou seu papel de adivinho - supervisionando uma verdadeira Organização de Análise Preditiva. Este é um navio apertado, onde marketing, vendas, operações e finanças trabalham lado a lado, fornecendo feedback constante no ciclo de “análise de resultados de dados”.

Finalmente, o futuro da análise preditiva depende da ética. Sim ética. Em vez de “entrar furtivamente” na tecnologia das pessoas para seguir seus comportamentos e interromper seu padrão de compra para aumentar a participação no mercado, o futuro da análise preditiva é envolver os consumidores para que COMPARTILHE suas preferências.

Foi isso que permitiu à Nike adquirir a AI Platform Company Celect, sediada em Boston. Ao incorporar algoritmos preditivos em seu próprio site e aplicativos, a Nike será capaz de prever melhor quais modelos estão ganhando força, onde os consumidores desejam comprá-los e quando é provável que comprem.

Lembre-se, tudo começa com a articulação clara da estratégia de negócios. Com todas as partes alinhadas, os chips devem se encaixar:

• a modelagem preditiva do comportamento do cliente ajuda a educar as campanhas para impulsionar a lealdade ou gerar leads;
• o modelo de qualificação de chumbo ajuda a equipe de vendas a focar nos clientes mais prováveis ​​para comprar / fechar negócios;
• os dois juntos ajudam o financeiro a entender o CLV e educar toda a organização sobre o custo aceitável de aquisição do cliente para impulsionar o ROI desejado.

Se você não está prevendo, está perdendo terreno.

Adriana Lynch é CMO da Chief Outsiders , uma empresa líder de CMO fracionada com foco no crescimento de empresas de médio porte. Ela trabalha com empresas para diferenciar, impulsionar a fidelidade do cliente e desbloquear o crescimento lucrativo.