Qual è il ruolo dell'analisi predittiva nel plasmare il comportamento dei consumatori?

Le tendenze del mercato in evoluzione, la tecnologia e i must-have sfidanti hanno influenzato il comportamento dei consumatori. E grazie all'M-commerce, hanno l'imbarazzo della scelta, il che spiega perché il loro comportamento di acquisto continua a sfarfallare.

Oggi, la posta in gioco è ancora più alta e le aziende non possono correre rischi con il modo convenzionale di condurre ricerche di mercato per l'ideazione di nuovi prodotti.

Anche se un consumatore apprezza un prodotto e lo aggiunge al carrello, viene distratto e attirato da affari redditizi che offrono alternative di valore migliore allo stesso prezzo oa un prezzo inferiore. Perdere potenziali clienti è scoraggiante, ma non disperante. È qui che entra in gioco l'analisi dei dati.

L'analisi dei dati è considerata affidabile da esperti di marketing digitale e di business in tutto il mondo per studiare e comprendere i clienti e il loro comportamento. La sovraesposizione digitale richiede un'analisi approfondita delle preferenze, del comportamento e del modello di acquisto dell'utente. Ciò richiede una strategia di marketing che traccia le impronte digitali dei potenziali acquirenti utilizzando strumenti intelligenti alimentati dalla scienza dei dati. I dati storici ti consentono di sbirciare nel passato, anche se non puoi annullarlo. Tuttavia, puoi sfruttare la previsione per adattarti ai cambiamenti dinamici. I professionisti dell'analisi hanno l'imbarazzo della scelta quando si tratta di tecniche analitiche, che includono:

1. Analisi descrittiva : una tecnica di base che prevede la preparazione dei dati per l'analisi successiva.
2. Analisi predittiva : modelli avanzati per prevedere e prevedere il comportamento dei consumatori.
3. Analisi prescrittiva : algoritmi di apprendimento automatico per interpretazioni e raccomandazioni.

In questo articolo ci concentreremo sull'analisi predittiva, una categoria di analisi dei dati che ti consente di identificare i difetti nella tua strategia e consentire agli strateghi di implementare azioni correttive di conseguenza. Quindi, puoi provare a permutare e combinare prove, errori o riprovare e trionfare!

Cosa significa analisi predittiva?

L'analisi predittiva è la scienza dell'utilizzo di dati, algoritmi statistici e tecniche di intelligenza artificiale per dedurre conclusioni significative che possono essere utilizzate per prevedere il futuro.

Prima di capire in che modo l'analisi predittiva aiuta a studiare l'analisi dei consumatori, comprendiamo innanzitutto la sua importanza.

L'analisi dei consumatori consente ai professionisti delle ricerche di mercato di determinare i desideri e le esigenze dei loro potenziali acquirenti. Questi passaggi sono fondamentali per l'analisi del comportamento dei consumatori:

• Discover Insight : segmentazione del database dei clienti per identificare i segmenti di consumatori.
• Attirare e trattenere potenziali clienti : rivolgersi al segmento di clienti con offerte pertinenti analizzando il loro profilo e gli acquisti passati.
• Sfrutta la fidelizzazione dei clienti : le aziende valutano il valore del cliente e utilizzano un approccio proattivo per fidelizzare i clienti.

Ecco alcuni modi in cui l'analisi predittiva aiuta a studiare il comportamento dei consumatori:

1) Segmentazione del mercato:

Il primo passo nell'analisi dei consumatori è la creazione di una segmentazione del mercato che implica la suddivisione del mercato in vari sottogruppi con dati demografici, comportamenti e atteggiamenti simili. Utilizzando questi dati è possibile indirizzare individualmente ogni segmento e soddisfare con precisione le loro esigenze. La segmentazione prevede 3 fasi:

• L'analisi di affinità è il processo di raggruppamento dei database dei clienti che ruotano attorno ad attributi comuni per consentire un targeting preciso.
• Il modello di risposta dà un'occhiata alla cronologia degli stimoli del cliente e se è stato convertito o meno per prevedere la probabilità della strategia ideata.
• L'analisi del tasso di abbandono, nota anche come tasso di abbandono, calcolerà la percentuale di clienti persi e, di conseguenza, il costo opportunità o la potenziale perdita di entrate sostenuta.

I dati svolgono un ruolo cruciale nello sviluppo e nella decisione del posizionamento più efficace per ogni segmento di marketing. L'analisi predittiva ti aiuterà a identificare i segmenti redditizi e a indirizzarli di conseguenza in base alla cronologia degli acquisti. Questi dati vengono utilizzati dai responsabili marketing per un'allocazione ottimale delle risorse per raggiungere i segmenti più redditizi.

2) Previsione e prezzo della domanda:

La determinazione del prezzo della domanda è il processo di determinazione del prezzo di prodotti e servizi in base alle differenze di elasticità della domanda tra i segmenti di consumatori. L'analisi predittiva viene utilizzata principalmente per creare modelli di previsione della domanda che prevedono le vendite e i ricavi della tua azienda per determinare il prezzo giusto al momento giusto. Puoi anche progettare esperimenti per scoprire i fattori che influenzano l'influenza del prezzo sulla domanda per sviluppare strategie di prezzo favorevoli.

L'analisi predittiva ti aiuterà ad amalgamare le informazioni aziendali con eventi promozionali, indicatori economici, cambiamenti meteorologici, ecc., che influiscono direttamente sulle preferenze dei clienti e sulle decisioni di acquisto. Successivamente, identifica nuove opportunità e avvia approfondimenti più dettagliati sulla domanda futura.

Più recentemente, il concetto di rilevamento della domanda che implementa l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico per catturare le fluttuazioni del comportamento di acquisto in tempo reale. Alcuni esperti lo percepiscono come un metodo per regolare le previsioni e non come un metodo di previsione autonomo.

3) Campagne di marketing:

Ricordiamo tutti di aver appreso teoremi matematici che avevano un'ipotesi e una risultante affermando che quindi si era dimostrato giusto o sbagliato. L'analisi predittiva funziona come quel teorema in cui la scienza dei dati può essere utilizzata per identificare quali segmenti di clienti e pubblico saranno efficaci per raggiungere e sviluppare approfondimenti attuabili.

Rapporti accurati possono dirti esattamente se una campagna ha avuto successo e apportare modifiche laddove potrebbe non essere all'altezza. Questo pone le basi per le migliori pratiche di strategie da seguire, non solo nel marketing e nelle vendite, ma anche nel prendere decisioni aziendali.

4) Prevedere il comportamento dei clienti:

Puoi distribuire l'analisi predittiva per esaminare somiglianze e modelli tra variabili di dati e, allo stesso modo, prevedere i comportamenti dei clienti esistenti e nuovi. I dati predicono accuratamente la prossima mossa del cliente e tengono anche traccia degli abbandoni in cui esiste la possibilità di perdere un potenziale cliente a causa di un concorrente. La mappatura di questi modelli ti fornirà informazioni dettagliate sui risultati della campagna. Ciò aiuterà a identificare potenziali lead e dare priorità solo a quelli che hanno maggiori probabilità di convertire.

Anticipando il comportamento dei clienti puoi elaborare strategie di marketing efficaci. Pertanto, non sorprende che l'analisi predittiva ti aiuti a comprendere i tuoi clienti in modo da poterli raggiungere tramite i giusti canali di marketing.

5) Personalizza contenuto:

La crescente tendenza di un approccio incentrato sul cliente ha spinto le aziende di tutto il mondo a comprendere l'importanza della personalizzazione. Tuttavia, la creazione di messaggi personalizzati diventa difficile a causa della mancanza di dati accurati e sufficienti e di approfondimenti dettagliati. Per poter creare contenuti personalizzati per i tuoi clienti devi sfruttare il machine learning, la scienza dei dati e l'analisi dei dati per automatizzare la segmentazione.

La capacità di prevedere il comportamento dei clienti utilizzando l'analisi dei dati e la creazione di modelli ti consente di personalizzare i tuoi contenuti per indirizzare quei lead specifici. Mirare al pubblico giusto al momento giusto porterà a un modo sicuro per ottenere il ROI. I dati storici saranno utili per creare messaggi personalizzati per il cross-sell, l'upsell o per consigliare prodotti ai tuoi clienti. Oltre a ciò, i dati demografici forniranno approfondimenti sulla scelta della popolazione locale per aiutarti a capire quali offerte li attireranno nel tuo negozio. La cronologia degli acquisti può anche essere esaminata per modificare le promozioni in base alle preferenze individuali.

6) Potenza del geofencing:

Il geofencing ha portato il marketing mobile a un livello superiore, consentendo alle aziende di fare pubblicità a potenziali clienti entro un certo raggio da una posizione. Dalle liste della spesa interattive alle offerte limitate sul tuo marchio preferito, dalla sicurezza domestica ai suggerimenti sui ristoranti nella tua zona, il geofencing ha colmato il divario tra marketer e consumatori.

Il geofencing utilizza tecnologie basate su dati predittivi come il sistema di posizionamento globale o gli identificatori GPS e a radiofrequenza come la tecnologia Bluetooth e Beacon per creare un confine virtuale attorno a una sede aziendale. Il GPS aiuta a triangolare accuratamente la posizione del cliente mentre la tecnologia Beacon invia avvisi quando un cliente entra o esce da una posizione. La tecnologia Bluetooth può dire quando sei in prossimità di un faro come una cassa in un negozio. I tuoi sforzi online non saranno ripagati se non cogli l'occasione per sondare i tuoi clienti. Porta la promozione del geofencing all'interno e le porte a varie metriche come la frequenza con cui visitano il tuo negozio, quanto tempo rimangono, i loro acquisti, ecc. Sono aperti.

7) Processo decisionale e rendicontazione:

È inutile utilizzare l'analisi dei dati se non puoi rifletterla sul ROI. I metodi di segmentazione trattati in precedenza in questo articolo, come l'analisi dell'affinità, la modellazione della risposta e l'analisi dell'abbandono, possono essere adottati per creare report accurati sulle transazioni online e offline del cliente per determinare il contenuto da fornire. L'analisi dei dati consente alle aziende di prendere decisioni di marketing orientate al cliente.

È possibile implementare la visualizzazione dei dati, il processo di utilizzo di statistiche e dati per costruire modelli di consumo e trarre conclusioni su un teorema o dimostrare un'ipotesi che favorisce il processo decisionale nell'organizzazione.

L'analisi predittiva consente ai manager di comprendere le dinamiche della propria attività, prevedere i cambiamenti del mercato e far fronte ai rischi. Le aziende stanno ora adottando analisi e ragionamenti statistici per prendere decisioni critiche sul mantenimento dell'inventario, l'assunzione di talenti, la gestione delle soluzioni di prezzo, ecc. Ciò migliora l'efficienza, massimizza i profitti e sfrutta la gestione del rischio.

8) Aumenta la raccomandazione personalizzata:

Competere oggi in un mondo incentrato sul cliente, capire semplicemente " chi " sono i tuoi clienti non è abbastanza. Invece, concentrarsi su " cosa fanno " e utilizzare le informazioni rivelate attraverso il loro comportamento fornirà un quadro chiaro dei desideri e delle esigenze dei clienti e il modo migliore e il momento appropriato per consegnarglielo. Questo è esattamente ciò che stanno adottando aziende come Amazon e Netflix. Non possiamo fare a meno di notare che questi marchi altamente incentrati sul cliente hanno utilizzato giudiziosamente consigli personali.

Tuttavia, le aziende devono anche sapere dove tracciare la linea. Le preoccupazioni relative alla divulgazione o all'archiviazione di informazioni sensibili senza consenso comporteranno la disattivazione volontaria dei clienti dai tuoi servizi. La buona notizia è che gli algoritmi di analisi possono anche dirti se le tue azioni sono invasive o utili. La ricerca di creare consigli personalizzati a volte può spingere troppo oltre i marketer e spaventare i clienti che percepiscono di essere perseguitati digitalmente. Come ad esempio, gli annunci sponsorizzati che spuntano sospettosamente su Facebook e Instagram suggerendo di ridurre i prezzi dei biglietti aerei pochi minuti dopo che li stavi cercando senza pensare online. È qui che l'analisi predittiva può essere implementata per fornire valore con una leggera spinta piuttosto che una spinta ovvia.

L'analisi predittiva ha progettato i suoi algoritmi di raccomandazione avanzati per offrire ai propri clienti contenuti e suggerimenti personalizzati basati sul comportamento passato di un individuo. Le statistiche rivelano che il 75% degli spettatori di Netflix è guidato da motori di raccomandazione e risparmiano $ 1 miliardo all'anno grazie alla riduzione dell'abbandono. Amazon, d'altra parte, genera il 35% di vendite solo tramite raccomandazione. Questi giganti digitali hanno utilizzato l'analisi dei dati comportamentali per migliorare la soddisfazione dei clienti e fornire un reale valore aziendale. Il che spiega perché il tuo profilo Netflix suggerisce film in base all'elenco guardato di recente e Amazon invia notifiche sui prodotti e migliori offerte in base alla cronologia delle ricerche, inclusi consigli che completerebbero il prodotto cercato.

9) Sfruttare la soddisfazione del cliente:

Il business nel 2020 sostiene di servire i tuoi clienti invece di vendere e tirare fuori denaro dalle loro tasche. Gli studi hanno dimostrato che coinvolgere un nuovo cliente è 5 volte più costoso che mantenerne uno vecchio. La soddisfazione del cliente gioca un ruolo cruciale nella fidelizzazione e fidelizzazione dei clienti. Quindi, per migliori prospettive di business, hai bisogno di clienti felici. L'analisi predittiva gioca un ruolo cruciale nella fidelizzazione dei clienti insieme a strumenti come l'analisi congiunta che ti consentiranno di individuare quale prodotto o servizio può aumentare considerevolmente la soddisfazione del cliente.

I programmi fedeltà e le tessere associative non solo incoraggiano i clienti esistenti a diventare visitatori abituali, ma ne attirano anche di nuovi per diventare clienti abituali. I programmi fedeltà possono essere utilizzati in varie forme, come presentare un amico, ricompense per il passaggio, accoppiamenti di marchi, entrare a far parte di una comunità, fare acquisti presso i vantaggi dei partner, ecc. Avviare un'attività non significa solo rendere felici i tuoi clienti durante la prima vendita. È per invogliarli in modo che continuino a tornare per acquistare di più, il che genera entrate ed emette l'inestimabile passaparola ad amici e colleghi.

A voi:

L'analisi predittiva non può essere implementata in un attimo. È difficile da adattare, ma è un compito potente che qualsiasi azienda può gestire fintanto che può rimanere impegnata nell'approccio giusto e è disposta a investire nelle risorse necessarie per far muovere il progetto. È consigliabile iniziare con un progetto pilota su piccola scala in un'area aziendale critica per capitalizzare i costi di avvio riducendo al contempo il tempo prima di iniziare a raccogliere i frutti. Una volta che il modello viene messo in atto, di solito richiede poca manutenzione poiché continua a sfornare informazioni utili per molti anni a venire. Guidare le trasformazioni analitiche darà alle aziende un vantaggio competitivo e rimarrà all'avanguardia nella rivoluzione digitale. Per riassumere, l'analisi predittiva è una tecnica solida che, se integrata perfettamente con le giuste strategie di marketing, può prevedere correttamente il comportamento dei consumatori e massimizzare il ROI.