Trei moduri de a folosi analiza predictivă pentru a vă dezvolta afacerea

Globul de cristal – despre care se vorbește adesea în termeni folclorici, dar niciodată disponibil când aveți nevoie de el – a intrat în tărâmul posibilității. În lumea noastră pornită, în care interacțiunea digitală este prezentă practic în fiecare moment al vieții unui individ, noi, în calitate de profesioniști în marketing, avem acum instrumentele de a privi viitorul folosind date – nu cristaline – pentru a privi spre direcția în care se îndreaptă afacerea noastră.

Analiza predictivă – procesul de utilizare a datelor noi și istorice pentru a prevedea rezultatul, activitatea, comportamentul și tendințele bazei noastre de consumatori – este cheia care face ca afacerile de succes să aibă succes.

Întreprinderile pregătite pentru creștere pe piața hiper-competitivă de astăzi folosesc analiza predictivă pentru a obține o înțelegere profundă a bazei de clienți pentru a maximiza veniturile, eficacitatea bugetelor de marketing și, desigur, profiturile.

Deci, cum puteți debloca beneficiile analizei predictive pentru afacerea dvs.? Să ne uităm la câteva dintre instrumentele de predicție cheie și la modul în care acestea pot fi implementate pentru a vă ajuta afacerea:

1) Modelarea predictivă a comportamentului clienților

Folosind punctele de date culese din campaniile anterioare (în special acele date care ne ajută să înțelegem ce a funcționat și ce nu), plus toate informațiile demografice cunoscute despre baza dvs. de clienți, puteți construi modele predictive pentru a stabili corelații pentru a lega comportamentul trecut și datele demografice.

Acest model se străduiește să puncteze fiecare client în funcție de probabilitatea lor de a cumpăra anumite produse și proiectează când și cum să abordeze cel mai bine acest individ.

În sălbăticie, este posibil să fi văzut tactici, cum ar fi produse sugerate, care vi se oferă în timpul finalizării achiziției online. Acesta este un exemplu despre cum funcționează acest model în execuție.

2) Calificarea și prioritizarea clienților potențiali

Urmărirea unui client potențial care nu are șanse să se convertească poate fi costisitoare. Aplicarea analizei predictive la modelarea clienților potențiali vă poate aduce mai mult „bun” pentru investiția dvs. în clienți potențiali. Utilizează un algoritm pentru a nota clienții potențiali în funcție de interesul cunoscut, autoritatea de a cumpăra, nevoia, urgența și fondurile disponibile.

Algoritmul – folosind informații publice și deținute – analizează, compară și contrastează clienții care au efectuat conversii cu cei care nu au făcut-o și apoi găsește „asemănări” printre clienții potențiali primiți.

Cu cât scorul este mai mare, cu atât liderul este mai calificat. Perspecțiile cu cel mai mare punctaj ar trebui direcționate către vânzări sau să li se ofere stimulente imediate pentru conversie; scorurile medii merită o campanie de picurare; scoruri mici... uită.

3) Direcționarea și segmentarea clienților

Printre cele mai frecvente utilizări a analizei predictive, direcționarea și segmentarea clienților ia trei forme de bază:

• Analiza de afinitate se referă la procesul de grupare/segmentare a bazei de clienți în funcție de atributele pe care le au în comun, facilitând țintirea „finită”;
• Modelarea răspunsului analizează stimulentele din trecut prezentate clienților, precum și răspunsul generat (convertit sau nu) pentru a prezice probabilitatea unei anumite abordări de a obține un răspuns pozitiv;
• Rata de uzură (sau analiza abandonului) oferă o privire asupra procentului de clienți pierduți într-o anumită perioadă de timp, precum și a costurilor de oportunitate/venituri potențiale pierdute odată cu plecarea lor.

Prin utilizarea deliberată a acestor instrumente de analiză predictivă (și a altora), o companie poate prezice apoi valoarea de viață a clientului (CLV). Această măsurare analizează mai multe aspecte ale comportamentului istoric pentru a identifica:

• cei mai profitabili clienți de-a lungul timpului,
• tendințele de cheltuieli pentru achiziții în jurul cărora activități generează cel mai bun ROI și
• tipuri de clienți care sunt loiali (trăsături de retenție).

Acest model adaugă apoi o estimare a retenției așteptate la ecuație ca mijloc de estimare a valorii viitoare. Odată ce înțelegeți CLV, puteți ajusta costul de achiziție și bugetul dvs. de marketing pentru a atinge rentabilitatea dorită a investiției.

O ultimă notă

Când aplicați analiza predictivă, este absolut esențial să vă testați A/B abordările pentru a vă informa rezultatele. Cunoscută ca inferență ocazională, testarea A/B a aceluiași public țintă ne permite să deducem DE CE din spatele CE fac clienții.

Cu acești pași și măsurători în vigoare, ți-ai câștigat rolul de ghicitor – supravegherea unei adevărate organizații de analiză predictivă. Aceasta este o navă strânsă, în care marketingul, vânzările, operațiunile și finanțele lucrează mână în mână, oferind în mod constant feedback în bucla „analiza datelor-rezultate-analiza”.

În cele din urmă, viitorul analizei predictive se bazează pe etică. Da etica. În loc să se „strecoare” în tehnologia oamenilor pentru a le urmări comportamentele și a le perturba modelul de cumpărare pentru a crește cota de piață, viitorul analizei predictive este acela de a implica consumatorii, astfel încât să-și împărtășească preferințele.

Acesta este ceea ce a permis lui Nike să achiziționeze compania AI Platform Celect din Boston. Prin încorporarea algoritmilor de predicție în propriul site web și aplicații, Nike va putea să prezică mai bine ce modele primesc tracțiune, unde doresc consumatorii să le cumpere și când este probabil să le cumpere.

Amintiți-vă, totul începe cu articularea clară a strategiei de afaceri. Cu toate părțile aliniate, jetoanele ar trebui să cadă la locul lor:

• modelarea predictivă a comportamentului clienților ajută la educarea campaniilor pentru a genera loialitate sau a genera clienți potențiali;
• modelarea calificării conducerii ajută echipa de vânzări să se concentreze pe cei mai probabili clienți să cumpere/închidă ofertele;
• ambele împreună ajută finanțele să înțeleagă CLV și educă întreaga organizație cu privire la costul acceptabil de achiziție a clienților pentru a genera rentabilitatea investiției vizată.

Dacă nu prezici, pierzi teren.

Adriana Lynch este CMO cu Chief Outsiders , o firmă lider CMO fracționată axată pe creșterea companiilor mijlocii. Ea lucrează cu companii pentru a se diferenția, a stimula loialitatea clienților și a debloca o creștere profitabilă.