消費者行動の形成における予測分析の役割は何ですか？

公開: 2020-07-08

進化する市場動向、テクノロジー、挑戦的な必需品は、消費者行動に影響を与えています。そしてMコマースのおかげで、彼らは彼らの購入行動がちらつき続ける理由を説明する選択のために甘やかされています。

今日、リスクはさらに高く、企業は新製品のアイデアについて市場調査を行う従来の方法ではリスクを冒すことはできません。

消費者が製品を気に入ってカートに追加したとしても、同じ価格またはそれ以下の価格でより価値の高い代替品を提供する儲かる取引に気を取られ、誘惑されます。潜在的な顧客を失うことは失望しますが、絶望することはありません。ここでデータ分析が役立ちます。

データ分析は、世界中のデジタルおよびビジネスに精通したマーケターから信頼されており、顧客とその行動を調査および理解しています。デジタル露出オーバーは、ユーザーの好み、行動、購入パターンの詳細な分析を必要とします。これには、データサイエンスを活用したインテリジェントなツールを使用して、見込み客のデジタルフットプリントを追跡するマーケティング戦略が必要です。履歴データを使用すると、元に戻すことはできませんが、過去をのぞくことができます。ただし、予測を活用して動的シフトに適応することはできます。分析技術に関しては、分析技術者は選択に甘んじています。これには次のものが含まれます。

記述的分析–後続の分析のためにデータを準備することを含む基本的な手法。
予測分析–消費者行動を予測および予測するための高度なモデル。
処方分析–解釈と推奨のための機械学習アルゴリズム。

この記事では、戦略の欠陥を特定し、それに応じてストラテジストが是正措置を実施できるようにするデータ分析のカテゴリである予測分析に焦点を当てます。したがって、試行、エラーを並べ替えて組み合わせたり、再試行して勝利したりすることができます。

Predictive Analytics

予測分析とはどういう意味ですか？

予測分析は、データ、統計アルゴリズム、AI技術を使用して、将来を予測するために使用できる意味のある結論を導き出す科学です。

予測分析が消費者分析の研究にどのように役立つかを理解する前に、まずその重要性を理解しましょう。

消費者分析により、市場調査の専門家は潜在的な購入者の要望とニーズを判断できます。これらのステップは、消費者行動分析にとって非常に重要です。

Discover Insight ：顧客データベースをセグメント化して消費者セグメントを特定します。
潜在的な顧客を引き付けて維持する：プロファイルと過去の購入を分析することにより、関連するオファーを持つ顧客のセグメントをターゲットにします。
顧客維持の活用：企業は顧客価値を評価し、積極的なアプローチを使用して顧客を維持します。

予測分析が消費者行動の研究にどのように役立つかについて、いくつかの方法を次に示します。

1）市場細分化：

消費者分析の最初のステップは、市場を同様の人口統計、行動、態度を持つさまざまなサブグループに分割することを含む市場細分化を作成することです。このデータを使用して、各セグメントを個別にターゲティングし、それらの要求に正確に応えることができます。セグメンテーションには3つのフェーズが含まれます。

アフィニティ分析は、正確なターゲティングを可能にするために、共通の属性を中心に展開する顧客データベースをクラスタリングするプロセスです。
応答モデルは、顧客の刺激履歴と、それが変換されたかどうかを確認して、考案された戦略の可能性を予測します。
解約率としても知られる解約率分析は、失われた顧客の割合を計算し、その結果、発生した機会費用または潜在的な収益損失を計算します。

データは、各マーケティングセグメントの最も効果的なポジショニングを開発および決定する上で重要な役割を果たします。予測分析は、収益性の高いセグメントを特定し、購入履歴に基づいてそれらをターゲットにするのに役立ちます。このデータは、最も収益性の高いセグメントに到達するための最適なリソース割り当てのためにマーケティングマネージャーによって使用されます。

2）予測と需要価格：

需要価格設定は、消費者セグメント間の需要の弾力性の違いに基づいて製品とサービスの価格を設定するプロセスです。予測分析は主に、ビジネスの売上と収益を予測して適切な価格を適切なタイミングで決定する需要予測モデルを作成するために使用されます。また、実験を計画して、需要に対する価格の影響に影響を与える要因を明らかにし、有利な価格戦略を開発することもできます。

予測分析は、顧客の好みや購入の決定に直接影響を与えるプロモーションイベント、経済指標、天候の変化などと企業情報を統合するのに役立ちます。その後、新しい機会を特定し、将来の需要に対するより詳細な洞察を開始します。

最近では、AIと機械学習を導入して、購入行動の変動をリアルタイムでキャプチャするデマンドセンシングの概念。一部の専門家は、これをスタンドアロンの予測方法ではなく、予測を調整する方法として認識しています。

3）マーケティングキャンペーン：

私たちは皆、仮説を立てた数学的定理を学び、その結果、正しいか間違っているかを証明したことを覚えています。予測分析は、データサイエンスを使用して、実用的な洞察に到達し、開発するのに効果的な顧客セグメントとオーディエンスを特定できる定理のように機能します。

正確なレポートにより、キャンペーンが成功したかどうかを正確に把握し、キャンペーンが不十分な場合に修正を加えることができます。これにより、マーケティングや販売だけでなく、ビジネス上の意思決定においても、従うべき戦略のベストプラクティスの準備が整います。

4）顧客行動の予測：

予測分析を展開して、データ変数間の類似性とパターンを精査し、同様に、既存および新規の顧客の行動を予測できます。データは、顧客の次の動きを正確に予測し、潜在的な顧客を競合他社に失う可能性がある場合のドロップオフも追跡します。これらのパターンをマッピングすると、キャンペーンの結果に関する洞察が得られます。これは、潜在的なリードを特定し、変換する可能性が最も高いリードのみに優先順位を付けるのに役立ちます。

顧客の行動を予測することにより、効果的なマーケティング戦略を考案することができます。したがって、予測分析が顧客を理解するのに役立ち、適切なマーケティングチャネルを介して顧客に到達できるようになるのは当然のことです。

Predicting customer behavior

5）コンテンツのカスタマイズ：

顧客中心のアプローチの上昇傾向により、世界中の企業がパーソナライズの重要性を認識するようになりました。ただし、正確で十分なデータと詳細な洞察が不足しているため、パーソナライズされたメッセージの作成は困難になります。顧客向けにパーソナライズされたコンテンツを作成できるようにするには、機械学習、データサイエンス、データ分析を活用してセグメンテーションを自動化する必要があります。

データ分析と構築モデルを使用して顧客の行動を予測する機能により、コンテンツをパーソナライズして、それらの特定のリードをターゲットにすることができます。適切なオーディエンスを適切なタイミングでターゲットにすることで、ROIを確実に高めることができます。履歴データは、顧客に製品をクロスセル、アップセル、または推奨するためのカスタマイズされたメッセージを作成するのに役立ちます。それに加えて、人口統計は、地元の人口の選択についての洞察を提供し、どのオファーが彼らをあなたの店に誘惑するかを理解するのに役立ちます。購入履歴を調べて、個人の好みに基づいてプロモーションを変更することもできます。

6）ジオフェンスの力：

ジオフェンスは、企業が特定の場所の半径内の潜在的な顧客に広告を掲載できるようにすることで、モバイルマーケティングを次のレベルに引き上げました。インタラクティブなショッピングリストからお気に入りのブランドの限定オファー、ホームセキュリティ、お住まいの地域のレストランの提案まで、ジオフェンスはマーケターと消費者の間のギャップを埋めてきました。

ジオフェンシングは、全地球測位システムやGPSなどの予測データに基づくテクノロジーと、Bluetoothやビーコンテクノロジーなどの無線周波数識別子を使用して、ビジネスロケーションの周囲に仮想境界を構築します。 GPSは、顧客の位置を正確に三角測量するのに役立ちますが、ビーコンテクノロジーは、顧客が位置に出入りするときにアラートを送信します。 Bluetoothテクノロジーは、店舗のチェックアウトカウンターなどのビーコンの近くにいることを認識できます。あなたがあなたの顧客を調査する機会をつかまえなければあなたのオンライン努力は報われません。ジオフェンスのプロモーションを取り入れて、店舗にアクセスする頻度、滞在期間、購入などのさまざまな指標にアクセスします。

7）意思決定と報告：

データ分析をROIに反映できない場合、データ分析を使用するのは無駄です。アフィニティ分析、応答モデリング、チャーン分析など、この記事で前述したセグメンテーション方法を採用して、顧客のオンラインおよびオフライントランザクションに関する正確なレポートを作成し、配信するコンテンツを決定できます。データ分析により、企業は顧客志向のマーケティング決定を下すことができます。

データの視覚化、統計とデータを使用して消費者パターンを構築し、定理について結論を導き出すプロセス、または組織内の意思決定を促進する仮説を証明するプロセスを展開できます。

予測分析により、マネージャーはビジネスのダイナミクスを理解し、市場の変化を予測し、リスクに対処することができます。企業は現在、在庫の維持、人材の採用、価格設定ソリューションの管理などに関する重要な決定を行うための分析と統計的推論を採用しています。これにより、効率が向上し、利益が最大化され、リスク管理が活用されます。

8）パーソナライズされた推奨事項を後押しします。

今日の顧客中心の世界で競争するには、顧客が「誰」であるかを理解するだけでは不十分です。代わりに、「彼らがしていること」に焦点を当て、彼らの行動を通して明らかにされた洞察を使用することで、顧客の要望とニーズ、そしてそれを顧客に提供するための最良の方法と適切な時期を明確に把握できます。それはまさにAmazonやNetflixのような企業が採用しているものです。これらの顧客中心の高いブランドが個人的な推奨事項を慎重に使用していることに気づかずにはいられません。

ただし、企業はどこに線を引くかも知っている必要があります。機密情報が無断で漏洩または保存されることへの懸念により、顧客は自発的にサービスをオプトアウトすることになります。幸いなことに、分析アルゴリズムは、アクションが侵襲的であるか、有用であるかを知ることもできます。パーソナライズされた推奨事項を作成するための探求は、マーケターを押しやりすぎて、デジタルストーカーされていると感じる顧客を忍び寄らせることがあります。たとえば、FacebookやInstagramで不審に表示されるスポンサー広告は、オンラインで無意識に検索してからわずか数分後に航空券の値下げを示唆しています。これは、予測分析を展開して、明白なプッシュよりも穏やかな微調整で価値を提供できる場所です。

予測分析は、個人の過去の行動に基づいて顧客にパーソナライズされたコンテンツと提案を提供するために、高度なレコメンデーションアルゴリズムを設計しました。統計によると、Netflixの視聴率の75％はレコメンデーションエンジンによって駆動されており、解約を減らすことで年間10億ドルを節約しています。一方、Amazonは、推奨だけで35％の売り上げを生み出しています。これらのデジタルタイタンは、行動データ分析を使用して、顧客満足度を向上させ、真のビジネス価値を提供してきました。これが、Netflixプロファイルが最近視聴したリストに基づいて映画を提案し、Amazonが検索履歴に基づいて製品通知とお得な情報を送信する理由を説明しています。これには、検索した製品を補完する推奨事項も含まれます。

9）顧客満足度の活用：

2020年のビジネスでは、顧客のポケットからお金を売ったり引き出したりするのではなく、顧客にサービスを提供することを提唱しています。調査によると、新しい顧客を引き付けることは、古い顧客を維持するよりも5倍の費用がかかります。顧客満足度は、顧客の忠誠心と維持に重要な役割を果たします。したがって、より良いビジネスの見通しのために、あなたは幸せな顧客を必要としています。予測分析は、コンジョイント分析などのツールとともに顧客維持に重要な役割を果たし、どの製品またはサービスが顧客満足度を大幅に向上させることができるかを特定することができます。

ポイントプログラムや会員カードは、既存の顧客が頻繁に訪れるようになるだけでなく、新しい顧客を引き付けてリピーターになることもできます。ロイヤルティプログラムは、友人の紹介、切り替えの報酬、ブランドペアリング、コミュニティへの参加、パートナーの特典での買い物など、さまざまな形で使用できます。ビジネスを開始することは、最初の販売で顧客を満足させることだけではありません。それは、彼らがより多くを購入するために戻ってくるように誘惑することであり、それは収益を促進し、友人や同僚に貴重な口コミを発行します。

あなたに：

予測分析をすぐに展開することはできません。適応するのは困難ですが、適切なアプローチに専念し、プロジェクトを進めるために必要なリソースに投資する意思がある限り、どの企業でも管理できる強力なタスクです。重要なビジネスエリアで小規模のパイロットプロジェクトから始めて、報酬を獲得し始めるまでの時間を短縮しながら、初期費用を活用することをお勧めします。モデルが実行に移されると、それは今後何年にもわたって実用的な洞察を生み出し続けるため、通常はほとんど維持する必要がありません。分析的変革を推進することで、企業は競争力を獲得し、デジタル破壊の最前線にとどまることができます。要約すると、予測分析は、適切なマーケティング戦略とシームレスに組み込まれている場合、消費者の行動を正しく予測し、ROIを最大化できる堅牢な手法です。