Marketing predictiv: tot ce trebuie să știți

Ce este marketingul predictiv?

Marketingul predictiv este practica de a analiza datele clienților pentru a prezice comportamentele și preferințele viitoare. Se bazează pe inteligența artificială și învățarea automată și permite companiilor să creeze strategii de marketing țintite, relevante și personalizate.

Poți să te gândești la marketingul predictiv ca la informații acționabile care derivă din inteligența predictivă - o capacitate tehnologică care utilizează date istorice și diverși algoritmi statistici pentru a identifica probabilitatea rezultatelor viitoare.

După cum vom discuta în acest ghid, predicțiile pot veni și sub diferite forme. Puteți anticipa ce clienți sunt probabil să cumpere, pe ce canal sunt cel mai probabil să se implice, ce produse ar dori să vadă în continuare și multe altele.

De exemplu, mărci precum Amazon, Netflix și multe altele analizează seturi masive de date pentru a crea predicții foarte bine direcționate și pentru a determina ce produse sau conținut ați dori să vedeți. Acest lucru este crucial pentru ei, deoarece au cataloage de produse gigantice care pot copleși cu ușurință utilizatorii.

6 beneficii ale marketingului predictiv

Marketingul predictiv aduce o serie de avantaje agenților de marketing bazați pe date care doresc să-și îmbunătățească experiența clienților, veniturile și păstrarea.

1. Satisfacția și implicarea clienților mai mari

După cum am spus, marketingul predictiv folosește datele din trecut pentru a înțelege ce le place, doresc și au nevoie clienții existenți. Analizând punctele de date cum ar fi achizițiile anterioare, comportamentul de navigare și interacțiunile specifice canalului, tehnologiile de marketing predictiv pot ghici cu exactitate ce le-ar putea atrage în viitor.

Pentru clienți, este ca și cum ați intra într-un magazin unde tot ceea ce vedeți se aliniază perfect gusturilor și dorințelor dumneavoastră. Acest nivel de personalizare te face să te simți înțeles și apreciat, în timp ce aprofundezi conexiunea cu brandul.

Satisfacția clienților se traduce adesea în loialitatea mărcii și o probabilitate mai mare de a împărtăși experiențe pozitive cu ceilalți, precum și de a se reangaja cu marca în viitor.

2. Direcționarea optimă a clienților, segmentarea și alocarea bugetului

Multe companii au o idee aproximativă despre publicul țintă, cum ar fi „femeile cu vârsta între 20 și 30 de ani din New York”, dar această abordare este destul de largă și nu ia în considerare diferențele unice în preferințele și comportamentele fiecărui client.

Marketingul predictiv vă ajută să eliminați o mare parte din presupunerile de aici și să luați decizii cu adevărat bazate pe date .

Prin disecția și înțelegerea în profunzime a datelor despre clienți, algoritmii predictivi le permit companiilor să vizeze cu exactitate fiecare client pe baza nu numai caracteristicilor clasice, cum ar fi istoricul achizițiilor, datele demografice și locațiile, ci și pe probabilitatea lor de cumpărare, cheltuielile proiectate, afinitatea cu reduceri și multe altele.

3. Rate de conversie mai mari

O abordare direcționată face clienții mai susceptibili să cumpere, deoarece văd mesaje și recomandări de produse care contează de fapt pentru ei.

De exemplu, dacă cineva răsfoiește frecvent echipamente sportive pe site-ul dvs. web, marketingul predictiv ar sugera să îi arătați reclame, conținut de site sau e-mailuri despre cele mai recente echipamente sportive.

Dar nu este vorba doar de a fi relevant. Timpul este, de asemenea, cheia. Marketingul predictiv ajută la determinarea celui mai bun moment pentru a ajunge la clienți . Poate că unii clienți își verifică e-mailurile la prima oră dimineața, în timp ce alții sunt mai probabil să facă cumpărături online târziu în noapte. Folosind datele pentru a înțelege aceste obiceiuri, marketingul predictiv asigură că mesajele dvs. ajung în fața clienților exact la momentul potrivit.

4. Campanii de reduceri mai inteligente

După cum am menționat mai devreme, multe magazine de comerț electronic oferă în mod constant reduceri pentru a-i determina pe clienți să cumpere. Cu toate acestea, acest lucru le poate afecta marjele de profit.

Marketingul predictiv vă permite să vizați utilizatorii cu cea mai mare intenție (adică, probabilitate mare de a cumpăra), astfel încât să puteți promova produse la prețul lor obișnuit pentru acești clienți, în loc să irosești reducerile, deoarece probabil că vor cumpăra oricum. Pe de altă parte, segmentarea predictivă vă permite să vizați și clienții cu o afinitate mare de reducere.

Ambele aceste tactici vă protejează marjele de profit și vă ajută să luați decizii de marketing inteligente cu privire la reduceri.

5. Venituri mai mari, AOV și LTV

Marketingul predictiv vă permite să cultivați relații pe termen lung și să creșteți valorile cheie, cum ar fi venitul, valoarea medie a comenzii (AOV) și valoarea de viață a clientului (LTV).

De exemplu, recomandarea inteligentă bazată pe inteligență artificială a Insider poate afișa diferite produse fiecărui client, în funcție de nevoile și interesele unice ale acestuia. Aceasta înseamnă că puteți folosi datele comportamentale anterioare ale clienților pentru a determina ce produse ar dori să vadă în viitor.

Insider are, de asemenea, un algoritm de recomandare automat (numit Chef) care poate detecta automat cele mai bune strategii de recomandare testând cele mai populare articole, cele mai vândute, bazate pe utilizatori, cele mai reduse reduceri, noi sosiri și algoritmi pentru articole în tendințe pentru rate de conversie mai bune.

6. Strategii de marketing proactive

În mod tradițional, marketingul a fost adesea despre reacție - cum ar fi trimiterea unui cupon după ce observați o scădere a vânzărilor sau schimbarea unei campanii publicitare odată ce vă dați seama că nu atinge obiectivul.

Dar marketingul predictiv inversează scenariul. În loc să aștepte semnale și apoi să răspundă, inteligența predictivă folosește date și analize pentru a prognoza ce își vor dori sau vor avea nevoie clienții în viitor . În acest fel, ești mereu cu un pas înainte.

De exemplu, dacă analiza predictivă arată că un anumit tip de produs devine popular, vă puteți intensifica marketingul înainte ca tendința să atingă apogeul. Sau, dacă datele sugerează că un client își poate pierde interesul pentru marca dvs., îl puteți reangaja cu o ofertă personalizată înainte de a începe să caute în altă parte.

Cum funcționează marketingul predictiv?

Datele precise se află în centrul marketingului predictiv. Cu cât ai mai mult din el, cu atât mai bine. AI și instrumentele de învățare automată analizează aceste date folosind diferiți algoritmi și modele predictive pentru a prognoza comportamentele și preferințele viitoare ale clienților.

Procesul combină știința datelor cu cunoștințele de marketing pentru a face presupuneri educate despre ce ar putea face clienții în continuare, indiferent dacă este vorba despre ceea ce ar putea cumpăra, când ar putea face o achiziție sau cât de probabil este să se implice pe un anumit canal.

Deși multe mărci au datele necesare pentru a face acest lucru, acestea sunt adesea împrăștiate în jurul sistemelor deconectate - cum ar fi software de analiză, platforme de marketing prin e-mail, instrumente de loialitate, soluții de servicii pentru clienți, platforme de comerț electronic, instrumente de social media și multe altele. Acest lucru creează silozuri de date care împiedică specialiștii în marketing să obțină o înțelegere clară a clienților lor și împiedică predicțiile precise.

De aceea, o bună platformă de date despre clienți (CDP) precum Insider este atât de crucială pentru a face predicții precise. CDP-urile unifică datele clienților din diferite surse într-o bază de date convenabilă. Aceasta înseamnă că pot acționa ca un hub central pentru stocarea și analiza datelor clienților.

În plus, motorul de intenții bazat pe inteligența artificială al platformei noastre poate analiza aceste date unificate pentru a obține predicții precise cu privire la probabilitatea fiecărui client de a cumpăra, probabilitatea de a se implica pe un anumit canal, afinitatea de reducere și multe altele.

De asemenea, obțineți un tablou de bord dedicat pentru analize de marketing predictiv, cu tot felul de statistici și valori utile, așa cum se arată mai jos.

Exemple de strategii de marketing predictiv

Mai jos, vom explora câteva exemple practice despre modul în care capabilitățile de marketing predictiv ale Insider pot afecta fluxurile de lucru și valorile cheie ale afacerii.

1. Recomandări personalizate de produse

După cum am menționat mai devreme, recomandările personalizate de produse sunt sugestii personalizate pentru clienți, bazate pe preferințele unice și comportamentele lor din trecut, cum ar fi istoricul achizițiilor și modelele de navigare online.

Ele pot avea un impact masiv asupra conversiilor și veniturilor. De exemplu, Philips a folosit recomandările de produse bazate pe inteligență artificială ale Insider pentru a-și îmbunătăți ratele de conversie pe dispozitive mobile cu 40,1% și pentru a genera peste 20.000 EUR de venituri incrementale.

În plus, cu Insider, aceste recomandări nu se limitează la site-ul dvs. Le puteți extinde la canale de mesagerie, cum ar fi e-mailul, SMS-urile și WhatsApp, pentru a asigura o experiență consecventă la nivel general.

Dacă sunteți interesat, explorăm acest subiect mai detaliat în ghidul nostru pentru motoare de recomandare de produse.

2. Segmentarea

Platforma Insider oferă capabilități robuste de segmentare, permițând echipelor de marketing să creeze segmente de clienți foarte țintite pe baza a peste 120 de atribute, inclusiv trăsături, comportamente, preferințe, date demografice și multe altele.

În plus, motorul de predicție alimentat de inteligență artificială al Insider vă permite să segmentați și să vizați clienții pe baza comportamentelor predictive viitoare, cum ar fi:

• Probabilitatea de a cumpăra.
• Starea ciclului de viață al clientului.
• Afinitate de atribut sau de reducere.
• Probabilitatea de a participa pe un anumit canal.

Aceste audiențe predictive deschid o mulțime de oportunități pentru o direcționare mai precisă a clienților. De exemplu, puteți segmenta utilizatorii care:

• Ai o probabilitate mare de a cumpăra și tocmai ți-ai deschis recent aplicația mobilă.
• Aveți o afinitate mare de reducere și ați vizitat o anumită pagină de produs fără a cumpăra.
• Aveți o probabilitate mare de a interacționa cu marca dvs. pe un anumit canal și o afinitate față de anumite atribute ale produsului.

3. Construirea și optimizarea călătoriei clienților

Pe lângă descoperirea și segmentarea produselor, marketingul predictiv este perfect și pentru a construi călătorii relevante și consecvente ale clienților.

Mai exact, două funcții de predicție vă pot ajuta să transmiteți fiecare mesaj cu o precizie maximă - Next-Best Channel Predictions și Send-Time Optimization (STO).

Următoarele cele mai bune predicții ale canalului se referă la găsirea celui mai bun punct de contact pentru a contacta fiecare client. Această analiză a caracteristicilor analizează comportamentul trecut și utilizează automat canalul în care este cel mai probabil să se implice fiecare client - indiferent dacă este vorba de e-mail, notificări push, SMS, WhatsApp și așa mai departe.

STO analizează când clienții dvs. sunt cei mai activi și receptivi pe diferite canale și vă programează mesajele în consecință. De exemplu, dacă datele arată că un client verifică adesea e-mailurile seara, STO se va asigura că e-mailul dvs. ajunge în căsuța de e-mail la acel moment. Acest lucru crește șansele ca mesajul dvs. să nu fie doar văzut, ci și aplicat.

Ambele caracteristici asigură că fiecare pas al călătoriei este adaptat nu doar în ceea ce privește conținutul, ci și prin canalul potrivit și la momentul potrivit. De asemenea, vă economisesc mult timp și efort, deoarece nu trebuie să testați manual A/B diferite canale și să trimiteți timpi pentru a determina cel mai bun.

Marketingul predictiv în acțiune: 3 studii de caz din viața reală

Acum că știți cum funcționează marketingul predictiv și unde poate fi aplicat, haideți să explorăm câteva exemple din viața reală a puterii sale. Cele trei companii de mai jos au folosit diferite tipuri de strategii pe care tocmai le-am explorat - recomandări de produse, construirea călătoriei clienților și segmentare.

#1 Adidas

Confruntându-se cu o creștere a traficului online în timpul blocării din cauza COVID-19, Adidas a căutat să implice și să rețină vizitatorii mai eficient. Mai exact, au vrut să prezică mai bine ce produse ar dori vizitatorii site-ului web să vadă pentru a îmbunătăți ratele de conversie.

De aceea, au apelat la Smart Recommender și Category Optimizer alimentat de AI al Insider. În doar o lună de la utilizarea acestor instrumente , Adidas a înregistrat o creștere uimitoare cu 259% a valorii medii a comenzii (AOV) și o creștere cu 13% a ratelor de conversie .

O altă cheie a succesului Adidas au fost campaniile lor de marketing direcționate și utilizarea strategică a codurilor de cupon personalizate, care au îmbunătățit experiența de cumpărături online pentru clienții noi și cei care revin.

De exemplu, utilizarea Insider's Web Suite a permis crearea unor variații distincte de cupon pentru diferite segmente de clienți, ceea ce a dus la o creștere semnificativă a AOV de la utilizatorii noi și o creștere notabilă a ratelor de conversie pentru utilizatorii care revin.

În cele din urmă, Adidas a folosit instrumentul Category Optimizer pentru a-și optimiza experiența utilizatorului mobil, ceea ce a condus la o creștere cu 50,3% a ratelor de conversie pe dispozitive mobile .

Pentru o scufundare mai profundă în abordarea Adidas, consultați studiul de caz complet.

#2 United Colors of Benetton

Confruntându-se cu provocări precum abandonul cărucioarelor și nevoia de mai multe înscrieri, United Colors of Benetton a apelat la constructorul de călătorii a clienților bazat pe inteligență artificială de la Insider — Architect.

Acest instrument le-a permis să creeze călătorii personalizate ale clienților pentru diferite cazuri de utilizare.

De exemplu, pentru a reduce abandonul coșului, Benetton a implementat o strategie de notificare push web în trei etape. Această abordare a implicat vizarea clienților care au lăsat articole în coș cu notificări în timp util despre noile sosiri, urmate de mesaje personalizate și, dacă este necesar, un cod de cupon. Această metodă a obținut o rată de conversie de 4,8%, care a fost de 7 ori mai mare decât media industriei .

În ceea ce privește creșterea numărului de noi înregistrări de utilizatori, Benetton a creat un flux de călătorie push pe web, rezultând o rată de înscriere de 5,7% - o cifră de 10 ori mai mare decât standardul din industrie . Aceste strategii, facilitate de marketingul predictiv, nu numai că au abordat provocările inițiale ale Benetton, ci au condus și la o creștere substanțială a veniturilor incrementale și a bazei de utilizatori.

În general, Architect a permis mărcii să creeze călătorii personalizate ale clienților, ducând la o creștere de 7 ori a conversiilor și o creștere de 10 ori a achizițiilor de noi clienți . Puteți găsi studiul de caz complet pe site-ul nostru.

# 3 Pierre Cardin

Când Pierre Cardin s-a confruntat cu provocarea creșterii costurilor de achiziție a clienților, s-a adresat Insider’s Predictive Ad Audiences (PAA). Folosind tehnologia Insider susținută de inteligență artificială, Pierre Cardin a reușit să-și segmenteze publicul mai eficient, concentrându-se pe comportamentele utilizatorilor și pe datele predictive. Această abordare le-a permis să vizeze clienții care au manifestat o intenție reală de a cumpăra, ceea ce duce la o optimizare semnificativă a cheltuielilor publicitare.

Rezultatele au fost remarcabile. Pierre Cardin a înregistrat o creștere cu 445% a ratelor de conversie și o creștere cu 164,83% a rentabilității cheltuielilor publicitare (ROAS).

Și mai de impact a fost reducerea costului pe achiziție (CPA), care a scăzut cu 67,95%. Folosind expertiza Insider și tehnologia predictivă, Pierre Cardin nu numai că și-a atins obiectivul de a crește rentabilitatea cheltuielilor publicitare, ci și-a redus considerabil costurile de publicitate, un rezultat care a fost atât surprinzător, cât și extrem de benefic pentru brand.

Puteți afla mai multe despre modul în care au utilizat segmentarea predictivă a Insider în studiul de caz complet.

Utilizați motorul de intenții bazat pe inteligență artificială al Insider pentru a prezice cu exactitate comportamentul clienților

Motorul de intenții bazat pe inteligență artificială al Insider, recomandările de produse și capabilitățile de orchestrare a călătoriei vă ajută să preziceți cu exactitate comportamentele clienților și să vă adaptați strategiile de marketing la acestea.

Puteți folosi platforma noastră de marketing pentru întreprinderi pentru a:

• Creați experiențe consistente și personalizate pentru toți clienții individuali în fiecare punct de contact.
• Agrupați toate datele clienților - de la CRM-uri, CMS-uri, instrumente de analiză și orice altă sursă online sau offline - într-un singur loc.
• Creați profiluri unificate, la 360 de grade ale tuturor clienților dvs., care dezvăluie comportamentele, interesele și punctele de contact preferate.
• Obțineți acces la o gamă largă de canale dintr-un singur loc, inclusiv pe site, SMS, WhatsApp, e-mail, căutare pe site și multe altele.
• Maximizați-vă eforturile de marketing și bugetul consolidând stiva dvs. de martech, în loc să utilizați o grămadă de soluții de puncte deconectate.

Biblioteca noastră vastă de șabloane vă permite să profitați rapid de tacticile dovedite, în timp ce echipa noastră de asistență cu experiență vă poate ajuta să configurați platforma noastră, să înțelegeți cum funcționează și să implementați strategiile de marketing potrivite nevoilor dvs.

Faceți clic aici pentru a programa o demonstrație și pentru a vedea cum poate beneficia Insider afacerea dvs.