Три способа использования прогнозной аналитики для развития вашего бизнеса

Хрустальный шар - о котором часто говорят в фольклоре, но никогда не доступен, когда он вам нужен - вошел в сферу возможностей. В нашем включенном мире, где цифровое взаимодействие присутствует практически в каждый момент жизни человека, мы, как маркетологи, теперь имеем инструменты, позволяющие заглядывать в будущее, используя данные, а не кристаллические, чтобы смотреть вперед, куда идет наш бизнес.

Прогнозная аналитика - процесс использования новых и исторических данных для прогнозирования результатов, активности, поведения и тенденций нашей потребительской базы - является ключом к тому, чтобы сделать успешный бизнес успешным.

Предприятия, готовые к росту на сегодняшнем гиперконкурентном рынке, используют прогнозную аналитику, чтобы получить глубокое понимание клиентской базы, чтобы максимизировать доход, эффективность маркетинговых бюджетов и, конечно же, прибыль.

Итак, как вы можете использовать преимущества прогнозной аналитики для своего бизнеса? Давайте посмотрим на некоторые из ключевых инструментов прогнозирования и на то, как их можно развернуть, чтобы помочь вашему бизнесу:

1) Прогностическое моделирование поведения клиентов

Используя данные, полученные из предыдущих кампаний (в частности, те данные, которые помогают нам понять, что сработало, а что нет), а также всю известную демографическую информацию о вашей клиентской базе, вы можете построить прогностические модели, чтобы провести корреляции, чтобы связать прошлое поведение и демографические данные.

Эта модель пытается оценить каждого клиента в соответствии с его вероятностью покупки определенных продуктов, а также определяет, когда и как лучше всего подойти к этому человеку.

В природе вы, возможно, видели такие приемы, как предлагаемые продукты, предлагаемые вам во время оформления онлайн-покупок. Это пример того, как эта модель работает в исполнении.

2) Квалификация и расстановка приоритетов лидов

Погоня за лидом, который вряд ли сможет конвертировать, может быть дорогостоящим. Применение прогнозной аналитики для моделирования потенциальных клиентов может дать вам больше «отдачи» от вложенных средств. Он использует алгоритм для оценки потенциальных клиентов на основе известного интереса, полномочий на покупку, потребности, срочности и доступных средств.

Алгоритм - с использованием общедоступной и частной информации - анализирует, сравнивает и противопоставляет клиентов, которые совершили конверсию, с теми, кто этого не сделал, а затем находит «сходных» среди входящих потенциальных клиентов.

Чем выше оценка, тем более квалифицированным является лидерство. Перспективы с наивысшими показателями должны быть направлены на продажи или предложены немедленные стимулы для конверсии; средние баллы заслуживают капельной кампании; низкие баллы ... забудьте об этом.

3) Ориентация на клиентов и сегментация

Среди наиболее распространенных видов использования прогнозной аналитики таргетинг на клиентов и сегментация принимают три основные формы:

• Анализ сродства относится к процессу кластеризации / сегментации клиентской базы в соответствии с их общими атрибутами, что облегчает таргетинг на «точную настройку»;
• Моделирование отклика рассматривает прошлые стимулы, представленные клиентам, а также сгенерированный отклик (преобразованный или нет), чтобы предсказать вероятность того, что определенный подход приведет к положительному отклику;
• Коэффициент убыли (или анализ оттока) позволяет взглянуть на процент клиентов, потерянных в течение определенного периода времени, а также на альтернативные издержки / потенциальный доход, потерянный с их уходом.

Благодаря сознательному использованию этих (и других) инструментов прогнозной аналитики бизнес может прогнозировать жизненную ценность клиента (CLV). Это измерение рассматривает несколько аспектов исторического поведения для выявления:

• самые прибыльные клиенты с течением времени,
• тенденции в расходах на приобретение, в зависимости от того, какие виды деятельности обеспечивают максимальную рентабельность инвестиций, и
• типы лояльных клиентов (черты удержания).

Затем эта модель добавляет в уравнение оценку ожидаемого удержания в качестве средства оценки будущей стоимости. Как только вы поймете CLV, вы сможете правильно рассчитать стоимость приобретения и свой маркетинговый бюджет для достижения желаемой рентабельности инвестиций.

Последнее замечание

При применении прогнозной аналитики крайне важно провести A / B-тестирование ваших подходов для получения информации о результатах. Известный как случайный вывод, A / B-тестирование одной и той же целевой аудитории позволяет нам сделать вывод, ПОЧЕМУ стоят ЧТО делают клиенты.

Благодаря этим шагам и измерениям вы заслужили свою роль гадалки - надзора за настоящей организацией прогнозной аналитики. Это плотный корабль, где маркетинг, продажи, операции и финансы работают рука об руку, постоянно обеспечивая обратную связь в цикле «данные-результаты-анализ».

Наконец, будущее прогнозной аналитики зависит от этики. Да этика. Вместо того, чтобы «красться» в технологии людей, чтобы следить за их поведением и нарушать их покупательские привычки, чтобы увеличить долю рынка, будущее прогнозной аналитики заключается в привлечении потребителей, чтобы они ДЕЛАЛИ свои предпочтения.

Именно это позволило Nike приобрести бостонскую компанию Celect, занимающуюся платформой искусственного интеллекта. Встраивая алгоритмы прогнозирования в свои собственные веб-сайты и приложения, Nike сможет лучше прогнозировать, какие модели пользуются спросом, где потребители хотят их покупать и когда они, вероятно, купят.

Помните, все начинается с четкой формулировки бизнес-стратегии. При совмещении всех сторон фишки должны встать на свои места:

• прогнозное моделирование поведения клиентов помогает обучать кампании стимулировать лояльность или привлекать потенциальных клиентов;
• моделирование квалификации лидов помогает отделу продаж сосредоточиться на наиболее вероятных клиентах для покупки / закрытия сделок;
• и то, и другое вместе помогает финансовым отделам понять CLV и обучить всю организацию приемлемым затратам на привлечение клиентов для достижения целевой рентабельности инвестиций.

Если вы не предсказываете, вы теряете позиции.

Адриана Линч (Adriana Lynch) - директор по маркетингу в компании Chief Outsiders , ведущей фирме по корпоративному маркетингу, ориентированной на рост компаний среднего размера. Она работает с компаниями, чтобы выделиться, повысить лояльность клиентов и добиться прибыльного роста.