Зачем маркетологам нужна предиктивная аналитика?

Posted on by riasevastopol

При нынешних возможностях для измерения каждого нюанса маркетинговых инициатив компании в буквальном смысле не знают, за что им хвататься прежде всего. В таковой среде генерировать идеи, опираясь на всю дешёвую данные, поразительно сложно, но с развитием машинного обучения обстановка начала изменяться в лучшую сторону. Посредством данной технологии маркетологи смогут применять предиктивную аналитику не только для более детального изучения собственных данных, но и для создания сверхсложных прогнозов.

Что такое предиктивная аналитика?

Предиктивная аналитика задействует машинное обучение, наборы и статистические алгоритмы данных, интегрированные с нескольких каналов, дабы вы имели возможность узнать, что случилось в прошлом, и выяснить возможные будущие результаты на базе текущих и исторических данных. Инструменты предиктивной аналитики оказывают помощь маркетологам выявлять тенденции и паттерны в поведении пользователей и экстраполировать последствия этих моделей.

В каких целях стоит применять предиктивную аналитику:

  • более действенное привлечение клиентов;
  • лучшее познание поведения клиентов;
  • лучшее измерение эффективности кампании;
  • повышение пожизненной сокровище клиента;
  • увеличение коэффициента удержания.

Зачем маркетологам нужна предиктивная аналитика?p
Ниже приведены еще пара обстоятельств для применения этого актива.
1. Определение самые ценных возможностей

Нет ничего более изнурительного, чем работа с неквалифицированными лидами. Посредством предиктивного профилирования ваше маркетинговое приложение может машинально квалифицировать аккаунты на базе лидов, каковые владеют теми же качествами, что и ваши нынешние клиенты. Применяя предиктивное профилирование, Shoretel удалось снизить число контактов для поиска готового к сделке потенциального клиента со 100 до 12.

Это не просто сэкономит вам время, но и разрешит каждый день завлекать больше квалифицированных лидов.

2. Определение будущих паттернов

Большая часть маркетологов предполагает, что рассуждать о будущем возможно, опираясь на события, каковые происходили в прошлом. Но как мы видели по digital-трансформации, в будущем нас настигнут важные трансформации. Предиктивная аналитика окажет помощь вам разобраться в этих концепциях так, дабы вы взяли лучшее представление о будущей эффективности вашего бизнеса.

3. Автоматизация целевых напоминаний

Командам по продажам возможно сложно запомнить, кому необходимо звонить, в то время, когда и по какой причине. Посредством современного маркетингового софта данный процесс возможно автоматизировать.

4. Применение ИИ для поиска новых рынков

В прошлом компании испытывали большое количество сложностей, пробуя отыскать отраслевые рыночные инсайты. Предпринимателям приходилось копаться в бизнес-изданиях и выискивать данные о последних трендах либо разных изучениях, чтобы выяснить, стоит ли им выходить на новый рынок. Сейчас в этом нет потребности — предиктивная аналитика окажет помощь вам выяснить потенциал любой интересующей вас ниши.

5. Согласование маркетинга и продаж

Важной проблемой современных компаний есть изолированность их отделов. менеджеры и Маркетологи по продажам занимаются собственными задачами и очень редко коммуницируют. Применяя такие инструменты, как Salesforce, эти команды смогут трудиться в гармонии.

Отдел продаж будет машинально приобретать уведомления о том, какие конкретно кампании были направлены их клиентам, а маркетологи смогут повторно классифицировать этих клиентов (при необходимости) на базе активности новых продаж.

Просматривайте кроме этого: В чем содержится важность предиктивной аналитики?

6 способов применения предиктивной аналитики в B2B-маркетинге

Предиктивное моделирование: в большинстве случаев, предиктивное моделирование дробят на 3 категории:

  • Кластерные модели (cluster models) оказывают помощь вам сегментировать клиентов на базе любого количества переменных, по которым вы желаете их классифицировать.
  • Модели предпочтений (propensity models) прогнозируют предстоящее поведение клиентов и дают вам предположения о таких факторах, как пожизненная сокровище клиента, возможность вовлечения либо склонность лидов к конверсии, аннулированию подписки либо оттоку.
  • Коллаборативную фильтрацию возможно применять для составления рекомендаций по продуктам на базе прошлых моделей поведений или других переменных. Пожалуй, самый распространенным примером применения коллаборативных фильтров есть функция «клиенты, приобретшие данный товар, кроме этого просматривали», которая снабжает больше шансов для кросс-сейла и апсейла.

Квалификация лидов (lead scoring): предиктивная аналитика кроме этого разрешает вам лучше квалифицировать ваши лиды. За счет машинного обучения и алгоритмов, разрешающих прогнозировать потенциал лида к конвертации, предиктивная аналитика оказывает помощь вам приоритизировать лиды по степени их готовности к сделке.

При таком подходе вы имеете возможность правильнее сегментировать вашу аудиторию и предоставлять лидам соответствующий обучающий контент, где бы они не находились в рамках вашей воронки продаж. Вы сэкономите деньги и время, верно таргетируя ваши маркетинговые сообщения, в следствии чего конверсии повысятся, а маркетинговые затраты уменьшатся.

Идентификация полезных аккаунтов: предиктивная аналитика окажет помощь вам выяснить, какие конкретно из ваших аккаунтов являются самые ценными. Вооружившись этими знаниями, вы сможете перейти на Account Based Marketing стратегию, которая считается более рентабельной для компаний любого размера.

Разработка продукта: благодаря предиктивной аналитике вы кроме этого имеете возможность согласовать разработку вашего продукта с предпочтениями клиентов. При более большом уровне отклика на потребности потребителей вы сможете выделиться на фоне соперников.

Омниканальная стратегия: предиктивная аналитика поддерживает вашу маркетинговую стратегию, помогая вам выбрать верные каналы для распространения контента. К примеру, она может оказать помощь вам выяснить тенденции клиентов в отношении применения социальных сетей, принятия email-маркетинга, предпочтений в оффлайн- и онлайн-сообщениях и т. д.

Клиентский опыт: один из самых ответственных способов применения предиктивной аналитики содержится в улучшении клиентского опыта. С ее помощью вам удастся оптимизировать маркетинговые сообщения и ваш продукт так, дабы вы вправду имели возможность вовлекать пользователей на каждом этапе вашей воронки продаж. Улучшение клиентского опыта приведет к росту конверсии и, в конечном итоге, к повышению пожизненной сокровище клиентов.

Просматривайте кроме этого: 4 примера действенного применения «громадных данных» от больших ритейлеров

5 способов создания маркетингового контента для помощи продаж посредством предиктивной аналитики Как клиент делается клиентом?

Предиктивная аналитика окажет помощь вам взять лучшее представление о том, кто включен в вашу базу данных и из-за чего:

  • Каков обычный путь ваших клиентов?
  • Какие конкретно маркетинговые упрочнения генерируют больше откликов? Купоны? Free-trial?
  • Какие конкретно тачпоинты разделяют ваших лучших и потенциальных клиентов?
  • Что объединяет клиентов с высоким показателем оттока?

Что вы должны сделать следующим, дабы побудить потенциального клиента к приобретению?

Как вы имеете возможность создать больше контента, дабы вывести больше лидов на путь клиента? Вместо того дабы надеяться на простые программы лояльности, предиктивная аналитика продемонстрирует вам конкретные маркетинговые тачпоинты, каковые подталкивают клиентов к приобретению. Применяйте эти сведенья для своевременных персонализированных сообщений, каковые будут скорее приближать лидов к совершению сделки.

Планшеты Ziosk, установленные во многих ресторанах, разрешают визитёрам просматривать меню, играться в игры, смотреть за новостями и оплачивать заказы, а заведения собирают эти сведенья, дабы повышать удовлетворенность собственных гостей.

Составление бюджета

Разрешая вычислять фактическую сокровище каждой конкретной темы контента, предиктивная аналитика может оказать помощь вам в составлении и планировании бюджета для будущих кампаний. Имея в собственном распоряжении действенные эти, маркетологи смогут узнать, какие конкретно кампании генерируют продажи и стоят громадных затрат и от каких кампаний направляться отказаться. Tipp24.com повысили точность таргетинга на 300%, проанализировав ROI собственных маркетинговых инициатив посредством предиктивной аналитики.

Держитесь поближе к вашим лучшим клиентам

Согласно данным книги «Маркетинговые метрики», возможность повторной приобретения для существующего клиента образовывает 60-70%, в то время как шанс реализовать что-либо потенциальному клиенту колеблется в районе 5-20%. Предиктивная аналитика дает вам эти, на базе которых вы имеете возможность видеть, что было самый успешным в плане привлечения клиентов. Воспользуйтесь данной информацией, дабы создавать контент-маркетинговые и простые тачпоинты, каковые усиливают такие сообщения.

Но что более принципиально важно, смотрите за каждым сотрудничеством с каждым клиентом, дабы убедиться в том, что его неприятности решены, а потребности удовлетворены — в вашем общении не должно быть пробелов.

Next Gen применяли аналитические эти, дабы отойти от массовой рекламы к более правильному таргетингу и удачно рекламировать премиум-клубы конкретным аудиториям.

Учитесьу ваших лучших клиентов

Заостряйте внимание на том, что трудится. Смотрите за тем, какие конкретно кампании оптимальнеевовлекают и мотивируют аудиторию, и применяйте эти инсайты для привлечения большего количества потенциальных клиентов. Kaiser Permanente обращаются к аналитике, дабы следить за опытом, что приобретают их клиенты, и деятельно реагировать на появляющиеся у них неприятности.

Делайте бизнес на базе данных!

По данным: it.toolbox.com, Изображение: Rsantos97

Случайные статьи:

Маркетинговая аналитика средствами Excel. Основы. Максим Уваров, NeedForData


Подборка похожих статей:

riasevastopol

More Posts