Marketingul cu analize predictive este de încredere și cum să beneficiați de el

Inteligența artificială a devenit o parte inseparabilă a marketingului digital contemporan. Ne bazăm pe diverse instrumente pentru a automatiza sarcinile repetitive, pentru a urmări KPI-urile campaniei, pentru a comunica cu clienții noștri și pentru a aduce noi clienți potențiali. Aceste soluții ne permit să adoptăm o abordare bazată pe date a deciziilor și să îmbunătățim modul în care facem afaceri.

Cu toate acestea, dacă ne bazăm doar pe datele din perioadele trecute, vom fi întotdeauna cu un pas în urmă. Aici intervine marketingul de analiză predictivă. Oferă cunoștințe care ne permit să împiedicăm clienții să plece, scade costurile de achiziție, îmbunătățește CLV și, în cele din urmă, crește veniturile.

În acest articol, ne concentrăm pe aplicațiile practice și pe fiabilitatea analizei predictive în marketingul digital. Așa că, citiți mai departe pentru sfaturi utile despre cum să adoptați tehnologia în strategia dvs.

Ce este Analytics predictiv?

Analiza predictivă (PA) este o tehnologie care utilizează inteligența artificială (AI), învățarea automată (ML) și tehnici de modelare statistică pentru a analiza datele trecute și prezente și pentru a identifica tendințele potențiale.

Tehnologia necesită un flux constant de cantități masive de date pentru a oferi predicții precise. Cu toate acestea, pe măsură ce soluțiile software moderne acumulează o sursă de informații practic nesfârșită, analiza predictivă a fost în creștere și se dezvoltă rapid. În plus, progresul cloud computing-ului și-a accelerat creșterea, deoarece reduce costurile de întreținere, hardware și personal IT.

De fapt, cercetările arată că piața globală de analiză predictivă este de așteptat să atingă 25,2 miliarde USD până în 2026, arătând un CAGR de aproximativ 20,8% în perioada 2019-2026.

Sursă

Tehnologia este utilizată pe scară largă în multe industrii, inclusiv, dar fără a se limita la, servicii bancare și financiare, asigurări, telecomunicații și IT, retail, comerț electronic, asistență medicală, producție, guvern, apărare, energie, transport și logistică și așa mai departe.

PA permite companiilor să-și valorifice activele de date și, printre altele, să minimizeze riscurile de investiții, să accelereze inovația, să sporească securitatea, să reducă costurile și să îmbunătățească profiturile.

Ce este marketingul predictiv?

Similar altor industrii, marketingul poate beneficia foarte mult de pe urma analizei predictive.

Instrumentele moderne de marketing oferă un flux constant de informații, permițând urmărirea și înregistrarea cu ușurință a călătoriei digitale a clientului.

Algoritmii de analiză predictivă observă comportamentul clientului în timp real și îl corelează cu datele existente pentru a identifica modele și pentru a ne oferi o înțelegere mai profundă a clienților noștri. În plus, rezultatele pot fi încrucișate cu date din alte departamente, cum ar fi vânzările și serviciul clienți, pentru a oferi informații despre ceea ce îl determină pe client să facă o achiziție.

Folosind aceste cunoștințe, companiile își pot optimiza bugetele, își pot îmbunătăți performanța și pot crește rentabilitatea investiției canalelor de comunicare.

Fiind unul dintre primii 15 furnizori de analiză predictivă din lume, Salesforce a estimat că, dacă este utilizat în mod constant în strategia dvs. de marketing, poate crește conversiile cu 22,66%, poate influența 26,34% din totalul comenzilor și poate îmbunătăți veniturile cu 40,38%.

Sursă

Cu toate acestea, deși rezultatele sunt impresionante, ar trebui să se țină cont de faptul că algoritmii de învățare automată au nevoie de timp pentru a se antrena și a învăța. Aceasta înseamnă că fiabilitatea tehnologiei depinde în mare măsură de timpul în care ați folosit-o. Precizia predicțiilor crește dramatic după primul an de adoptare și continuă să se îmbunătățească progresiv.

Aplicații ale analizei predictive în marketing

Înțelegerea clientului și adoptarea unei abordări bazate pe date este o strategie viabilă care poate duce la o personalizare îmbunătățită, optimizare a performanței și o direcționare mai bună.

Unele dintre cele mai de succes aplicații ale analizei predictive în marketingul contemporan sunt:

Direcționare pe rețelele sociale

Facebook folosește analiza predictivă pentru a crea audiențe asemănătoare. Informațiile despre baza dvs. de fani sunt extrase din pagina dvs., din aplicația mobilă și din eticheta de pixeli. Pe baza celor mai bune profiluri de clienți, algoritmul identifică potențiali clienți viabili cărora să le arate conținutul.

Direcționarea anunțurilor

Google Ads folosește tehnologia în căutările plătite pentru a afișa reclame PPC pentru persoanele care au cea mai mare probabilitate să facă clic pe ele. Compania de motoare de căutare este unul dintre liderii în dezvoltarea AI și ML, iar algoritmii săi evoluează constant, ceea ce face ca țintirea sa să fie din ce în ce mai bună în timp.

Marketing prin e-mail

Aplicațiile PA în email marketing sunt numeroase și pot îmbunătăți drastic performanța campaniilor. Automatizarea inteligentă beneficiază de recuperarea coșului de cumpărături abandonat, marketing prin picurare, personalizare avansată, e-mailuri post-cumpărare, notificări pentru noi sosiri, e-mailuri din stoc, etc.

Recomandări de produse

Analiza comportamentului clienților permite companiilor să facă recomandări precise de produse și să vândă cu succes și să vândă în plus clienților lor.

Algoritmii avansați iau în considerare factori precum achizițiile repetitive, intervalele de cumpărare, schimbările sezoniere, tendințele comportamentului și fluctuațiile și așa mai departe. Acest lucru le permite să prezică cu acuratețe când un client poate cumpăra un anumit produs și ce altceva ar putea fi interesat.

Punctajul potențial

Lead scoring este una dintre cele mai importante aplicații ale PA în marketingul digital. Există o varietate de instrumente pe piață care permit companiilor să urmărească și să analizeze acțiunile utilizatorilor și să identifice când un client potențial este gata de conversie. Acest lucru le permite marketerilor să abordeze clientul la momentul potrivit cu oferta potrivită și să încheie afacerea.

Segmentarea clienților

Analiza predictivă vă permite să vă segmentați publicul în funcție de diferite trăsături. Algoritmul prelucrează datele clienților dvs. și identifică modele pe care altfel nu le-ați observat niciodată. Încrucișate cu comportamentul pe canalele de comunicare, aceste informații vă pot ajuta să vă identificați cei mai buni clienți, să vă îmbunătățiți personalitatea cumpărătorului, să le vizați mai bine și, în cele din urmă, să faceți mai multe vânzări.

Modelarea atribuirii conversiilor

Folosind PA modern, agenții de marketing pot folosi datele din strategia lor omnicanal pentru a construi modele de atribuire precise. Acest lucru le permite să distribuie creditul pentru conversii între canalele lor și să monitorizeze performanța. Folosind aceste informații, pot îmbunătăți eficiența și optimiza rentabilitatea campaniilor de marketing.

Prevenirea uzurii clienților

Uzura, sau rata de pierdere a clienților, este o măsură importantă pentru afacerile bazate pe abonament, deoarece, dacă este lăsată nesupravegheată, poate împiedica creșterea. Analizarea comportamentului clienților vă permite să identificați și să monitorizați semnele care vă arată că un client este pe cale să plece. Folosind aceste informații, puteți răspunde mai bine nevoilor clienților dvs. și puteți lua măsuri pentru a-i păstra în preajmă.

Soluții accesibile

Avansarea învățării automate și a inteligenței artificiale democratizează marketingul predictiv și îl face accesibil pentru întreprinderile mici și mijlocii, nu doar pentru corporațiile cu buzunare mari.

Aplicațiile pe care le-am enumerat cu greu epuizează beneficiile analizei predictive în marketing, dar evidențiază unele dintre cele mai frecvent utilizate tipuri de instrumente în zilele noastre.

Soluțiile PA oferă confort și fiabilitate și, pe măsură ce tehnologia se dezvoltă, poate deschide porți către și mai multe oportunități.

Sfaturi de marketing pentru analiza predictivă

Pentru cei dintre voi care sunt începători în marketingul de analiză predictivă, am enumerat câteva sfaturi practice care vă pot ajuta să vă accelerați progresul cu tehnologia.

• Aveți răbdare cu rezultatele . După cum am menționat, analiza predictivă are nevoie de cantități masive de date pentru a oferi rezultate precise. Cu cât procesează mai multe informații, cu atât algoritmii de învățare automată învață mai bine și cu atât predicțiile lor devin mai intuitive și mai precise. Aceasta înseamnă că poate dura mai mult decât ați dori pentru a obține rezultate pe deplin fiabile. Cu toate acestea, așteptarea ar trebui să merite.
• Angajați experți în date instruiți . Gestionarea datelor nu este ceva ce puteți învăța peste noapte și, dacă doriți să profitați din plin de instrumentele dvs., ar trebui să lucrați cu experți instruiți. Ei vor ști să curețe datele, să le prelucreze și să le analizeze.

Sursă

• Investește într-o soluție flexibilă . În timp ce soluțiile ieșite din cutie pot părea tentante, este posibil să nu fie capabile să ofere rezultatele așteptate. Deoarece investiția va fi substanțială în orice caz, luați în considerare optarea pentru o soluție flexibilă care poate fi adaptată pentru a se potrivi nevoilor dumneavoastră.
• Luați în considerare integrarea omnicanal . Când construiți modele predictive, asigurați-vă că integrați date de la diferite canale. În plus, așa cum am menționat, ar trebui să luați în considerare și adăugarea datelor de la alte departamente, cum ar fi serviciul clienți, vânzări, finanțe etc. Acest lucru va face rezultatele mai relevante și poate prezenta informații valoroase neașteptate.
• Actualizați-vă în mod regulat modelele . Probabil cel mai mare beneficiu al PA este că vă permite să monitorizați piața și schimbările comportamentale în timp real. Aceasta înseamnă că, dacă actualizați în mod regulat modelele, puteți testa strategiile și puteți răspunde rapid la schimbări în cel mai bun mod posibil.

În plus, acest lucru vă va oferi un avantaj față de concurenții care își construiesc strategiile doar pe date istorice din perioadele trecute.

• Echilibrați personalizarea și confidențialitatea . PA se bazează exclusiv pe datele clienților și pentru a le colecta ar trebui să solicitați consimțământul informat. În timp ce oamenii se pot bucura de avantajele personalizării la fel de mult ca și companiile, ei își prețuiesc spațiul personal și doresc să-l respecți și tu.

Cu toate acestea, ceea ce este cunoscut sub numele de Paradoxul personalizării și confidențialității nu este un impas fără o soluție. Dacă adoptați o abordare transparentă, adunați doar informațiile de care aveți nevoie și vă concentrați pe securitatea cibernetică, atât dvs., cât și clientul dvs. veți fi mulțumiți.

Concluzie

Odată cu dezvoltarea inteligenței artificiale, a învățării automate și a cloud computing-ului, analiza predictivă a cunoscut o creștere extraordinară și este de așteptat să avanseze și mai mult în următorii câțiva ani. Tehnologia a beneficiat foarte mult de marketing, permițându-ne să ne bazăm pe date, în loc de ipoteze, și să construim rezistență pe o piață competitivă.

Specialiști în marketing, care profită de soluții inteligente și caută cele mai recente inovații, au șanse mai mari de a depăși concurența și de a îmbunătăți veniturile. În plus, în lupta pentru inima clientului, companiile care își cunosc bine publicul, le înțeleg nevoile și răspund la comportamentul lor sunt sigur să fie cu un pas înainte.