소비자 행동을 형성하는 데 있어 예측 분석의 역할은 무엇입니까?

진화하는 시장 동향, 기술 및 도전적인 필수품은 소비자 행동에 영향을 미쳤습니다. 그리고 M-커머스 덕분에 구매 행동이 계속 깜박이는 이유를 설명하는 선택에 버릇이 있습니다.

오늘날, 이해관계는 훨씬 더 높으며 기업은 신제품 아이디어에 대한 시장 조사를 수행하는 기존의 방식으로 위험을 감수할 수 없습니다.

소비자가 제품을 좋아하고 장바구니에 추가하더라도 동일하거나 더 낮은 가격에 더 나은 가치의 대안을 제공하는 수익성 있는 거래에 주의가 분산되고 유인됩니다. 잠재 고객을 잃는 것은 낙담하지만 절망하지는 않습니다. 여기에서 데이터 분석이 작동합니다.

데이터 분석은 고객과 그들의 행동을 연구하고 이해하기 위해 전 세계의 디지털 및 비즈니스에 정통한 마케터에게 신뢰를 받고 있습니다. 디지털 과다 노출은 사용자의 선호도, 행동 및 구매 패턴에 대한 심층 분석을 요구합니다. 이를 위해서는 데이터 과학을 기반으로 하는 지능형 도구를 사용하여 잠재 구매자의 디지털 발자국을 추적하는 마케팅 전략이 필요합니다. 과거 데이터를 사용하면 되돌릴 수는 없지만 과거를 엿볼 수 있습니다. 그러나 예측을 활용하여 동적 변화에 적응할 수 있습니다. 분석 실무자는 다음과 같은 분석 기술을 선택할 때 선택의 여지가 없습니다.

1. 기술 분석 – 후속 분석을 위해 데이터를 준비하는 기본 기술입니다.
2. 예측 분석 – 소비자 행동을 예측하고 예측하는 고급 모델.
3. 처방 분석 – 해석 및 권장 사항을 위한 기계 학습 알고리즘.

이 기사에서는 전략의 결함을 식별하고 전략가가 그에 따라 수정 조치를 구현하도록 하는 데이터 분석 범주인 예측 분석에 중점을 둘 것입니다. 따라서 시도, 오류 또는 재시도 및 승리를 순열 및 결합하려고 할 수 있습니다!

예측 분석은 무엇을 의미합니까?

예측 분석은 데이터, 통계 알고리즘 및 AI 기술을 사용하여 미래를 예측하는 데 사용할 수 있는 의미 있는 결론을 도출하는 과학입니다.

예측 분석이 소비자 분석 연구에 어떻게 도움이 되는지 이해하기 전에 먼저 그 중요성을 이해해야 합니다.

소비자 분석을 통해 시장 조사 전문가는 잠재적 구매자의 필요와 필요를 결정할 수 있습니다. 다음 단계는 소비자 행동 분석에 중요합니다.

• Discover Insight : 고객 데이터베이스를 세분화하여 소비자 세그먼트를 식별합니다.
• 잠재 고객 유치 및 유지 : 프로필 및 과거 구매를 분석하여 적절한 제안으로 고객 세그먼트를 타겟팅합니다.
• 고객 유지 활용 : 기업은 고객 가치를 평가하고 사전 예방적 접근 방식을 사용하여 고객을 유지합니다.

다음은 예측 분석이 소비자 행동을 연구하는 데 도움이 되는 몇 가지 방법입니다.

1) 시장 세분화:

소비자 분석의 첫 번째 단계는 시장을 유사한 인구 통계, 행동 및 태도를 가진 다양한 하위 그룹으로 나누는 시장 세분화를 만드는 것입니다. 이 데이터를 사용하여 각 세그먼트를 개별적으로 타겟팅하고 요구 사항을 정확하게 충족할 수 있습니다. 세분화에는 3단계가 포함됩니다.

• 선호도 분석 은 정확한 타겟팅을 가능하게 하기 위해 공통 속성을 중심으로 하는 고객 데이터베이스를 클러스터링하는 프로세스입니다.
• 응답 모델 은 고객 자극 이력과 전환 여부를 엿보고 고안된 전략의 가능성을 예측합니다.
• 이탈률이라고도 하는 이탈 분석 은 손실된 고객의 비율을 계산하고 결과적으로 발생한 기회 비용 또는 잠재적 수익 손실을 계산합니다.

데이터는 각 마케팅 부문에 가장 효과적인 포지셔닝을 개발하고 결정하는 데 중요한 역할을 합니다. 예측 분석은 수익성 있는 세그먼트를 식별하고 구매 내역을 기반으로 적절하게 타겟팅하는 데 도움이 됩니다. 이 데이터는 가장 수익성 있는 세그먼트에 도달하기 위한 최적의 리소스 할당을 위해 마케팅 관리자가 사용합니다.

2) 예측 및 수요 가격 책정:

수요 가격 책정은 소비자 세그먼트 간의 수요 탄력성 차이를 기반으로 제품 및 서비스 가격을 책정하는 프로세스입니다. 예측 분석은 비즈니스의 매출과 수익을 예측하여 적시에 적절한 가격을 결정하는 수요 예측 모델을 생성하는 데 주로 사용됩니다. 또한 유리한 가격 책정 전략을 개발하기 위해 주문형 가격의 영향에 영향을 미치는 요인을 밝히는 실험을 설계할 수 있습니다.

예측 분석은 고객 선호도 및 구매 결정에 직접적인 영향을 미치는 판촉 이벤트, 경제 지표, 날씨 변화 등과 회사 정보를 결합하는 데 도움이 됩니다. 그 후, 새로운 기회를 식별하고 미래 수요에 대한 보다 세분화된 통찰력을 시작합니다.

최근에는 구매 행동의 변동을 실시간으로 포착하기 위해 AI와 머신 러닝을 배치하는 수요 감지 개념이 등장했습니다. 일부 전문가들은 이것을 독립된 예측 방법이 아니라 예측을 조정하는 방법으로 인식합니다.

3) 마케팅 캠페인:

우리는 모두 가설이 있고 결과적으로 옳고 그름이 증명된 수학 정리를 배운 것을 기억합니다. 예측 분석은 데이터 과학을 사용하여 실행 가능한 통찰력에 도달하고 개발하는 데 효과적인 고객 세그먼트와 청중을 식별하는 데 사용할 수 있는 이론과 같이 작동합니다.

정확한 보고를 통해 캠페인의 성공 여부를 정확히 알 수 있으며 부족한 부분은 수정할 수 있습니다. 이는 마케팅 및 영업뿐만 아니라 비즈니스 의사 결정에서도 따라야 할 전략의 모범 사례에 대한 스페이드워크를 제공합니다.

4) 고객 행동 예측:

예측 분석을 배포하여 데이터 변수 간의 유사성과 패턴을 조사하고 마찬가지로 기존 고객과 신규 고객의 행동을 예측할 수 있습니다. 데이터는 고객의 다음 움직임을 정확하게 예측하고 잠재적인 고객을 경쟁자에게 잃을 가능성이 있는 이탈을 추적합니다. 이러한 패턴을 매핑하면 캠페인 결과에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 이렇게 하면 잠재적인 리드를 식별하고 전환 가능성이 가장 높은 리드만 우선 순위를 지정하는 데 도움이 됩니다.

고객 행동을 예측함으로써 효과적인 마케팅 전략을 세울 수 있습니다. 따라서 예측 분석이 올바른 마케팅 채널을 통해 고객에게 도달할 수 있도록 고객을 이해하는 데 도움이 된다는 것은 놀라운 일이 아닙니다.

5) 콘텐츠 사용자 정의:

고객 중심 접근 방식의 증가 추세로 인해 전 세계의 기업은 개인화의 중요성을 깨닫고 있습니다. 그러나 정확하고 충분한 데이터와 상세한 통찰력이 부족하기 때문에 개인화된 메시지를 만드는 것이 어려워집니다. 고객을 위한 개인화된 콘텐츠를 만들 수 있으려면 기계 학습, 데이터 과학 및 데이터 분석을 활용하여 세분화를 자동화해야 합니다.

데이터 분석 및 구축 모델을 사용하여 고객 행동을 예측하는 기능을 통해 특정 리드를 대상으로 콘텐츠를 개인화할 수 있습니다. 적시에 적절한 청중을 타겟팅하면 ROI에 대한 확실한 방법이 될 것입니다. 과거 데이터는 교차 판매, 상향 판매 또는 고객에게 제품을 추천하기 위한 맞춤형 메시지를 생성하는 데 유용합니다. 그 외에도 인구 통계는 지역 인구의 선택에 대한 통찰력을 제공하여 어떤 제안이 고객을 매장으로 유인하는지 이해하는 데 도움이 됩니다. 구매 내역을 조사하여 개인의 선호도에 따라 프로모션을 변경할 수도 있습니다.

6) 지오펜싱의 힘:

지오펜싱은 기업이 위치의 특정 반경 내에서 잠재 고객에게 광고할 수 있도록 하여 모바일 마케팅을 한 단계 끌어 올렸습니다. 대화형 쇼핑 목록에서 좋아하는 브랜드의 제한된 제안, 가정 보안, 해당 지역의 레스토랑 제안에 이르기까지 지오펜싱은 마케터와 소비자 사이의 격차를 해소했습니다.

지오펜싱은 GPS와 같은 예측 데이터와 Bluetooth 및 Beacon 기술과 같은 무선 주파수 식별자를 기반으로 하는 기술을 사용하여 사업장 주변에 가상 경계를 구축합니다. GPS는 고객의 위치를 ​​정확하게 삼각 측량하는 데 도움이 되며 Beacon 기술은 고객이 위치에 들어오거나 나갈 때 경고를 보냅니다. Bluetooth 기술은 매장의 계산대와 같은 신호 장치에 가까이 있으면 이를 알 수 있습니다. 고객을 조사할 기회를 잡지 않으면 온라인 노력이 결실을 맺지 못합니다. 얼마나 자주 매장을 방문하는지, 얼마나 오래 머무르는지, 구매가 열려 있는지 등과 같은 다양한 메트릭에 지오펜싱 프로모션을 도입하세요.

7) 의사결정 및 보고:

ROI에 반영할 수 없다면 데이터 분석을 사용하는 것은 무의미합니다. 이 기사의 앞부분에서 선호도 분석, 응답 모델링 및 이탈 분석과 같은 세분화 방법을 채택하여 고객의 온라인 및 오프라인 거래에 대한 정확한 보고서를 작성하여 전달해야 할 콘텐츠를 결정할 수 있습니다. 데이터 분석을 통해 기업은 고객 중심의 마케팅 결정을 내릴 수 있습니다.

데이터 시각화, 소비자 패턴을 구축하고 정리에 대한 결론을 도출하거나 조직의 의사 결정을 촉진하는 가설을 증명하기 위해 통계 및 데이터를 사용하는 프로세스를 배포할 수 있습니다.

예측 분석을 통해 관리자는 비즈니스의 역학을 이해하고 시장 변화를 예측하며 위험에 대처할 수 있습니다. 기업은 이제 재고 유지, 인재 채용, 가격 책정 솔루션 관리 등에 대한 중요한 결정을 내리기 위해 분석 및 통계적 추론을 수용하고 있습니다. 이는 효율성을 개선하고 이익을 극대화하며 위험 관리를 활용합니다.

8) 개인화된 추천 부스트:

오늘날 고객 중심의 세상에서 경쟁하면서 고객이 " 누구 "인지 이해하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 그 대신 " 그들이 하는 일 "에 초점을 맞추고 그들의 행동을 통해 드러난 통찰력을 사용하면 고객의 요구와 요구에 대한 명확한 그림을 제공하고 고객에게 이를 제공할 최적의 방법과 적절한 시간을 제공할 수 있습니다. 아마존과 넷플릭스 같은 기업들이 바로 그것을 채택하고 있습니다. 이러한 높은 고객 중심 브랜드가 개인 권장 사항을 신중하게 사용하고 있음을 알 수 있습니다.

그러나 기업은 어디에서 선을 그어야 하는지도 알아야 합니다. 민감한 정보가 동의 없이 누출되거나 저장되는 것에 대한 우려는 고객이 자발적으로 서비스를 거부하는 결과를 낳습니다. 좋은 소식은 분석 알고리즘이 당신의 행동이 침해적인지 또는 유용한지 알려줄 수 있다는 것입니다. 개인화된 추천을 만들기 위한 탐구는 때때로 마케팅 담당자를 너무 밀어붙이고 디지털 스토킹을 받고 있다고 느끼는 고객을 소름 끼치게 할 수 있습니다. 예를 들어 페이스북과 인스타그램에 의심스럽게 떠오른 후원 광고는 아무 생각 없이 온라인에서 항공권을 검색한 지 몇 분 만에 항공권 가격을 인하할 것을 제안합니다. 여기에 예측 분석을 배포하여 명백한 푸시보다 부드러운 넛지로 가치를 제공할 수 있습니다.

예측 분석은 개인의 과거 행동을 기반으로 고객에게 개인화된 콘텐츠와 제안을 제공하도록 고급 추천 알고리즘을 설계했습니다. 통계에 따르면 Netflix 시청률의 75%는 추천 엔진에 의해 주도되며 사용자 이탈 감소를 통해 연간 10억 달러를 절약합니다. 반면 아마존은 추천만으로 35%의 매출을 올린다. 이러한 디지털 거물들은 행동 데이터 분석을 사용하여 고객 만족도를 높이고 실질적인 비즈니스 가치를 제공했습니다. Netflix 프로필이 최근 시청한 목록을 기반으로 영화를 제안하고 Amazon이 검색 기록을 기반으로 제품 알림 및 검색된 제품을 보완할 추천을 포함하여 최고의 거래를 보내는 이유를 설명합니다.

9) 고객 만족 활용:

2020년의 비즈니스는 고객의 주머니에서 돈을 팔고 꺼내는 대신 고객에게 봉사하는 것을 지지합니다. 연구에 따르면 새로운 고객을 유치하는 것이 기존 고객을 유지하는 것보다 5배 더 비용이 많이 듭니다. 고객 만족은 고객 충성도와 유지에 중요한 역할을 합니다. 따라서 더 나은 비즈니스 전망을 위해서는 행복한 고객이 필요합니다. 예측 분석은 결합 분석과 같은 도구와 함께 고객 유지에 중요한 역할을 하며 고객 만족도를 상당히 높일 수 있는 제품 또는 서비스를 정확히 찾아낼 수 있습니다.

로열티 프로그램과 멤버십 카드는 기존 고객의 단골 고객을 유도할 뿐만 아니라 신규 고객을 유치하여 단골 고객이 되도록 합니다. 로열티 프로그램은 친구 추천, 전환 보상, 브랜드 페어링, 커뮤니티 가입, 파트너 혜택 쇼핑 등과 같은 다양한 형태로 사용될 수 있습니다. 사업을 시작하는 것은 첫 번째 판매 기간 동안 고객을 행복하게 하는 것이 아닙니다. 그것은 수익을 창출하고 친구와 동료에게 귀중한 입소문을 제공하여 더 많이 구매하기 위해 계속 돌아오도록 유도하기 위한 것입니다.

당신에게:

예측 분석은 순식간에 출시될 수 없습니다. 적응하기 어렵지만 올바른 접근 방식에 전념할 수 있고 프로젝트를 진행하는 데 필요한 리소스에 기꺼이 투자할 수 있는 한 모든 비즈니스가 관리할 수 있는 강력한 작업입니다. 중요한 비즈니스 영역에서 소규모 파일럿 프로젝트로 시작하여 시작 비용을 활용하는 동시에 보상을 받기 시작하기 전에 시간을 줄이는 것이 현명합니다. 모델이 실행되면 앞으로 몇 년 동안 실행 가능한 통찰력을 계속해서 생성하므로 일반적으로 유지 관리가 거의 필요하지 않습니다. 분석적 혁신을 주도하면 기업이 경쟁 우위를 확보하고 디지털 혁신의 최전선에 서게 될 것입니다. 요약하자면, 예측 분석은 올바른 마케팅 전략과 원활하게 통합될 경우 소비자 행동을 정확하게 예측하고 ROI를 극대화할 수 있는 강력한 기술입니다.