สามวิธีในการใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อขยายธุรกิจของคุณ

ลูกบอลคริสตัลที่พูดถึงกันบ่อยๆ ในแง่คติชนวิทยา แต่ไม่เคยมีเมื่อคุณต้องการ ได้เข้าสู่ขอบเขตของความเป็นไปได้แล้ว ในโลกที่เปิดกว้างของเรา ที่ซึ่งการโต้ตอบทางดิจิทัลมีอยู่ในทุกช่วงเวลาในชีวิตของปัจเจกบุคคล ตอนนี้เราในฐานะนักการตลาดมีเครื่องมือในการมองไปสู่อนาคตโดยใช้ข้อมูล—ไม่ใช่ผลึก—เพื่อมองไปข้างหน้าว่าธุรกิจของเรากำลังดำเนินไปอย่างไร

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์–กระบวนการของการใช้ข้อมูลใหม่และในอดีตเพื่อคาดการณ์ผลลัพธ์ กิจกรรม พฤติกรรม และแนวโน้มของฐานผู้บริโภคของเรา – เป็นกุญแจสำคัญในการทำให้ธุรกิจประสบความสำเร็จ ดี ประสบความสำเร็จ

องค์กรที่เตรียมพร้อมสำหรับการเติบโตในตลาดที่มีการแข่งขันสูงในปัจจุบันกำลังใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อทำความเข้าใจฐานลูกค้าอย่างลึกซึ้งเพื่อเพิ่มรายได้ ประสิทธิภาพของงบประมาณการตลาด และแน่นอนผลกำไร

แล้วคุณจะปลดล็อกประโยชน์ของการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สำหรับธุรกิจของคุณได้อย่างไร มาดูเครื่องมือคาดการณ์ที่สำคัญบางส่วนและวิธีใช้งานเพื่อช่วยธุรกิจของคุณ:

1) แบบจำลองการคาดการณ์พฤติกรรมของลูกค้า

การใช้จุดข้อมูลที่รวบรวมจากแคมเปญก่อนหน้า (โดยเฉพาะข้อมูลเหล่านั้นที่ช่วยให้เราเข้าใจว่าสิ่งใดใช้ได้ผลและไม่ได้ผล) บวกกับข้อมูลประชากรทั้งหมดที่ทราบเกี่ยวกับฐานลูกค้าของคุณ คุณสามารถสร้างแบบจำลองการคาดการณ์เพื่อวาดความสัมพันธ์เพื่อเชื่อมโยงพฤติกรรมและข้อมูลประชากรในอดีต

โมเดลนี้พยายามที่จะให้คะแนนลูกค้าแต่ละรายตามแนวโน้มที่จะซื้อผลิตภัณฑ์บางอย่าง และคาดการณ์ว่าเมื่อใดและอย่างไรที่จะเข้าหาบุคคลนี้ให้ดีที่สุด

ในป่า คุณอาจเคยเห็นกลวิธีต่างๆ เช่น ผลิตภัณฑ์แนะนำที่เสนอให้คุณระหว่างการชำระเงินที่ซื้อทางออนไลน์ นี่คือตัวอย่างวิธีการทำงานของโมเดลนี้ในการใช้งานจริง

2) คุณสมบัติและการจัดลำดับความสำคัญของโอกาสในการขาย

การไล่ตามลูกค้าเป้าหมายที่ไม่น่าจะเปลี่ยนได้อาจมีราคาแพง การใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์กับการสร้างแบบจำลองลูกค้าเป้าหมายจะทำให้คุณ "ได้รับผลตอบแทน" มากขึ้นสำหรับเงินที่ลงทุนในโอกาสในการขายของคุณ ใช้อัลกอริธึมในการให้คะแนนลีดตามความสนใจที่ทราบ อำนาจในการซื้อ ความต้องการ ความเร่งด่วน และเงินทุนที่มีอยู่

อัลกอริธึมที่ใช้ข้อมูลสาธารณะและข้อมูลที่เป็นกรรมสิทธิ์จะวิเคราะห์ เปรียบเทียบ และเปรียบเทียบลูกค้าที่เปลี่ยนใจเลื่อมใสกับผู้ที่ไม่ได้ทำ จากนั้นจึงค้นหา "สิ่งที่เหมือนกัน" ในหมู่ลูกค้าเป้าหมายที่เข้ามา

ยิ่งคะแนนสูง ยิ่งมีคุณสมบัติในการเป็นผู้นำ ผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าที่ทำคะแนนสูงสุดควรมุ่งไปที่การขายหรือเสนอสิ่งจูงใจให้เปลี่ยนทันที คะแนนปานกลางสมควรได้รับแคมเปญแบบหยด คะแนนต่ำ… ลืมมันไปเถอะ

3) การกำหนดเป้าหมายและการแบ่งกลุ่มลูกค้า

ในบรรดาการใช้งานทั่วไปของการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ การกำหนดเป้าหมายลูกค้าและการแบ่งกลุ่มลูกค้าใช้รูปแบบพื้นฐานสามรูปแบบ:

• การวิเคราะห์ผู้สนใจ หมายถึงกระบวนการจัดกลุ่ม/แบ่งกลุ่มฐานลูกค้าตามคุณลักษณะที่พวกเขามีเหมือนกัน อำนวยความสะดวกในการกำหนดเป้าหมาย "ปรับแต่ง"
• แบบจำลองการตอบสนอง จะพิจารณาถึงสิ่งเร้าในอดีตที่นำเสนอต่อลูกค้า เช่นเดียวกับการตอบสนองที่สร้างขึ้น (แปลงหรือไม่) เพื่อคาดการณ์ความน่าจะเป็นของแนวทางบางอย่างที่จะได้รับการตอบสนองในเชิงบวก
• อัตราการออกจากงาน (หรือการวิเคราะห์การเลิกใช้) เป็นการดูเปอร์เซ็นต์ของลูกค้าที่สูญเสียในช่วงระยะเวลาหนึ่ง ตลอดจนค่าเสียโอกาส/รายได้ที่อาจเกิดขึ้นจากการจากไป

ด้วยการใช้เครื่องมือวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เหล่านี้ (และอื่นๆ) โดยเจตนา ธุรกิจจึงสามารถคาดการณ์มูลค่าตลอดช่วงชีวิตของลูกค้า (CLV) การวัดนี้จะพิจารณาพฤติกรรมในอดีตหลายประการเพื่อระบุ:

• ลูกค้าที่ทำกำไรได้มากที่สุดเมื่อเวลาผ่านไป
• แนวโน้มการใช้จ่ายในการได้มาซึ่งกิจกรรมที่สร้าง ROI ที่ดีที่สุดและ
• ประเภทลูกค้าที่ภักดี (ลักษณะการรักษา)

จากนั้น โมเดลนี้จะเพิ่มค่าประมาณการคงอยู่ที่คาดไว้ให้กับสมการเพื่อเป็นการประมาณมูลค่าในอนาคต เมื่อคุณเข้าใจ CLV แล้ว คุณสามารถปรับขนาดต้นทุนการได้มาและงบประมาณทางการตลาดของคุณให้เหมาะสมเพื่อให้ได้ ROI ที่ต้องการ

โน้ตตัวสุดท้าย

เมื่อใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ การทดสอบ A/B แนวทางของคุณเพื่อแจ้งผลลัพธ์เป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่ง การทดสอบ A/B ของกลุ่มเป้าหมายเดียวกันนั้นรู้จักกันในชื่อการอนุมานแบบไม่เป็นทางการ ทำให้เราสามารถสรุปเหตุผลที่อยู่เบื้องหลังสิ่งที่ลูกค้าทำ

ด้วยขั้นตอนและการวัดเหล่านี้ คุณได้รับบทบาทของคุณในฐานะหมอดู – ดูแลองค์กร Predictive Analytics ที่แท้จริง นี่เป็นกระบวนการที่แน่นแฟ้น ซึ่งการตลาด การขาย การดำเนินงาน และการเงินทำงานร่วมกันโดยให้ข้อเสนอแนะอย่างต่อเนื่องในลูป "ข้อมูล-ผลลัพธ์-การวิเคราะห์"

สุดท้าย อนาคตของการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ขึ้นอยู่กับจริยธรรม ใช่จริยธรรม แทนที่จะ "แอบ" เทคโนโลยีของผู้คนเพื่อติดตามพฤติกรรมและขัดขวางรูปแบบการซื้อเพื่อเพิ่มส่วนแบ่งการตลาด อนาคตของการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์คือการมีส่วนร่วมของผู้บริโภคเพื่อแบ่งปันความชอบของตน

นั่นคือสิ่งที่ทำให้ Nike ได้รับ Celect บริษัท AI Platform จากบอสตัน ด้วยการฝังอัลกอริธึมการทำนายในเว็บไซต์และแอพของตัวเอง Nike จะสามารถคาดเดาได้ดีขึ้นว่ารุ่นใดกำลังได้รับความนิยม ผู้บริโภคต้องการซื้อที่ใด และเมื่อใดที่พวกเขามีแนวโน้มที่จะซื้อ

โปรดจำไว้ว่า ทุกอย่างเริ่มต้นด้วยการกำหนดกลยุทธ์ทางธุรกิจที่ชัดเจน เมื่อทุกฝ่ายอยู่ในแนวเดียวกัน ชิปควรเข้าที่:

• แบบจำลองเชิงคาดการณ์ของพฤติกรรมของลูกค้าช่วยให้ความรู้แก่แคมเปญเพื่อขับเคลื่อนความภักดีหรือสร้างโอกาสในการขาย
• แบบจำลองคุณสมบัติลูกค้าเป้าหมายช่วยให้ทีมขายมุ่งเน้นไปที่ลูกค้าที่มีแนวโน้มมากที่สุดที่จะซื้อ/ปิดข้อตกลง
• ทั้งสองสิ่งนี้ร่วมกันช่วยให้การเงินเข้าใจ CLV และให้ความรู้แก่ทั้งองค์กรเกี่ยวกับต้นทุนการได้มาซึ่งลูกค้าที่ยอมรับได้เพื่อขับเคลื่อน ROI เป้าหมาย

หากคุณไม่ทำนาย แสดงว่าคุณกำลังสูญเสียพื้นที่

Adriana Lynch เป็น CMO โดยมี Chief Outsiders ซึ่งเป็นบริษัท CMO แบบเศษส่วนชั้นนำที่เน้นการเติบโตของบริษัทขนาดกลาง เธอทำงานร่วมกับบริษัทต่างๆ เพื่อสร้างความแตกต่าง ขับเคลื่อนความภักดีของลูกค้า และปลดล็อกการเติบโตที่สร้างผลกำไร