Jaka jest rola analityki predykcyjnej w kształtowaniu zachowań konsumentów?

Zmieniające się trendy rynkowe, technologia i ambitne potrzeby wpłynęły na zachowania konsumentów. A dzięki M-commerce są rozpieszczani wyborami, co wyjaśnia, dlaczego ich zachowania zakupowe wciąż migoczą.

Dziś stawka jest jeszcze wyższa, a firmy nie mogą podejmować ryzyka w konwencjonalny sposób prowadzenia badań rynkowych pod kątem nowych pomysłów na produkt.

Nawet jeśli konsumentowi podoba się produkt i dodaje go do koszyka, rozpraszają go lukratywne oferty, które oferują alternatywy o lepszej wartości za tę samą lub niższą cenę. Utrata potencjalnych klientów jest przygnębiająca, ale nie rozpaczająca. Tutaj do gry wchodzi analiza danych.

Analityce danych ufają specjaliści od marketingu cyfrowego i biznesowego na całym świecie, którzy badają i rozumieją klientów oraz ich zachowania. Nadmierna ekspozycja cyfrowa wymaga dogłębnej analizy preferencji, zachowań i wzorców zakupowych użytkownika. Wymaga to strategii marketingowej, która śledzi cyfrowe ślady potencjalnych nabywców za pomocą inteligentnych narzędzi napędzanych nauką o danych. Dane historyczne pozwalają zajrzeć w przeszłość, nawet jeśli nie można tego cofnąć. Możesz jednak wykorzystać przewidywanie, aby dostosować się do dynamicznych zmian. Praktycy analityczni są rozpieszczani wyborem, jeśli chodzi o techniki analityczne, które obejmują:

1. Analityka opisowa – Podstawowa technika polegająca na przygotowaniu danych do dalszej analizy.
2. Analityka predykcyjna — zaawansowane modele do przewidywania i prognozowania zachowań konsumentów.
3. Analityka preskryptywna — algorytmy uczenia maszynowego służące do interpretacji i rekomendacji.

W tym artykule skupimy się na analityce predykcyjnej, kategorii analizy danych, która pozwala zidentyfikować błędy w Twojej strategii i pozwolić stratedom wdrożyć odpowiednie działania naprawcze. Możesz więc próbować permutować i łączyć próby, błędy lub ponowić próbę i triumfować!

Co oznacza analiza predykcyjna?

Analityka predykcyjna to nauka o wykorzystywaniu danych, algorytmów statystycznych i technik sztucznej inteligencji do wyprowadzania znaczących wniosków, które można wykorzystać do przewidywania przyszłości.

Zanim zrozumiemy, w jaki sposób analityka predykcyjna pomaga w badaniu analizy konsumenckiej, najpierw zrozumiemy jej znaczenie.

Analiza konsumencka pozwala specjalistom zajmującym się badaniem rynku określić potrzeby i potrzeby potencjalnych nabywców. Te kroki są kluczowe dla analizy zachowań konsumentów:

• Discover Insight : Segmentacja bazy danych klientów w celu identyfikacji segmentów konsumentów.
• Przyciągaj i zatrzymuj potencjalnych klientów : Kierowanie do segmentu klientów z odpowiednimi ofertami poprzez analizę ich profilu i wcześniejszych zakupów.
• Wykorzystaj utrzymanie klientów : firmy oceniają wartość klienta i stosują proaktywne podejście do utrzymania klientów.

Oto kilka sposobów na to, jak analityka predykcyjna pomaga badać zachowania konsumentów:

1) Segmentacja rynku:

Pierwszym krokiem w analizie konsumenckiej jest stworzenie segmentacji rynku, która polega na podzieleniu rynku na różne podgrupy o podobnych cechach demograficznych, zachowaniach i postawach. Korzystając z tych danych, możesz indywidualnie kierować każdy segment i precyzyjnie zaspokajać jego wymagania. Segmentacja obejmuje 3 fazy:

• Analiza powinowactwa to proces grupowania baz danych klientów wokół wspólnych atrybutów w celu umożliwienia precyzyjnego kierowania.
• Model odpowiedzi pozwala zerknąć na historię bodźców klienta i to, czy został przekonwertowany, czy nie, aby przewidzieć prawdopodobieństwo opracowanej strategii.
• Analiza rezygnacji, znana również jako wskaźnik utraty klientów, obliczy odsetek utraconych klientów, a w konsekwencji koszt alternatywny lub potencjalną utratę przychodów.

Dane odgrywają kluczową rolę w opracowywaniu i decydowaniu o najskuteczniejszym pozycjonowaniu dla każdego segmentu marketingu. Analityka predykcyjna pomoże Ci zidentyfikować lukratywne segmenty i odpowiednio je ukierunkować na podstawie historii zakupów. Te dane są wykorzystywane przez menedżerów ds. marketingu do optymalnej alokacji zasobów, aby dotrzeć do najbardziej dochodowych segmentów.

2) Prognozowanie i wycena popytu:

Wycena popytu to proces wyceny produktów i usług w oparciu o różnice w elastyczności popytu między segmentami konsumentów. Analityka predykcyjna służy przede wszystkim do tworzenia modeli prognozowania popytu, które przewidują sprzedaż i przychody firmy w celu określenia właściwej ceny we właściwym czasie. Możesz także zaprojektować eksperymenty, aby odkryć czynniki wpływające na wpływ ceny na popyt, aby opracować korzystne strategie cenowe.

Analityka predykcyjna pomoże Ci połączyć informacje o firmie z wydarzeniami promocyjnymi, wskaźnikami ekonomicznymi, zmianami pogody itp., które bezpośrednio wpływają na preferencje klientów i decyzje zakupowe. Następnie identyfikuje nowe możliwości i inicjuje bardziej szczegółowy wgląd w przyszły popyt.

Niedawno pojawiła się koncepcja wykrywania popytu, która wykorzystuje sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe do przechwytywania wahań zachowań zakupowych w czasie rzeczywistym. Niektórzy eksperci postrzegają ją jako metodę korygowania prognoz, a nie samodzielną metodę prognozowania.

3) Kampanie marketingowe:

Wszyscy pamiętamy uczenie się twierdzeń matematycznych, które miały hipotezę i wynikową stwierdzającą, że okazały się słuszne lub błędne. Analityka predykcyjna działa jak to twierdzenie, w którym analiza danych może być wykorzystana do zidentyfikowania segmentów klientów i odbiorców, które będą skuteczne w docieraniu i opracowywaniu praktycznych spostrzeżeń.

Dokładne raportowanie może dokładnie powiedzieć, czy kampania zakończyła się sukcesem, i wprowadzić poprawki tam, gdzie może się nie udać. To kładzie nacisk na najlepsze praktyki strategii, których należy przestrzegać, nie tylko w marketingu i sprzedaży, ale także w podejmowaniu decyzji biznesowych.

4) Przewidywanie zachowań klientów:

Możesz wdrożyć analitykę predykcyjną, aby analizować podobieństwa i wzorce między zmiennymi danych, a także przewidywać zachowania istniejących i nowych klientów. Dane dokładnie przewidują następny ruch klienta, a także śledzą porzucenia, w których istnieje możliwość utraty potencjalnego klienta na rzecz konkurencji. Mapowanie tych wzorców zapewni wgląd w wyniki kampanii. Pomoże to zidentyfikować potencjalnych potencjalnych klientów i nadać priorytet tylko tym, którzy z największym prawdopodobieństwem dokonają konwersji.

Przewidując zachowania klientów, możesz opracować skuteczne strategie marketingowe. Nic więc dziwnego, że analityka predykcyjna pomoże w zrozumieniu Twoich klientów, dzięki czemu dotrzesz do nich odpowiednimi kanałami marketingowymi.

5) Dostosuj zawartość:

Rosnący trend podejścia zorientowanego na klienta skłonił firmy na całym świecie do uświadomienia sobie znaczenia personalizacji. Jednak tworzenie spersonalizowanych wiadomości staje się wyzwaniem ze względu na brak dokładnych i wystarczających danych oraz szczegółowych informacji. Aby móc tworzyć spersonalizowane treści dla swoich klientów, musisz wykorzystać uczenie maszynowe, naukę o danych i analizę danych, aby zautomatyzować segmentację.

Możliwość przewidywania zachowań klientów za pomocą analizy danych i budowania modeli umożliwia personalizację treści pod kątem konkretnych potencjalnych klientów. Dotarcie do odpowiednich odbiorców we właściwym czasie zapewni pewny sposób na osiągnięcie zwrotu z inwestycji. Dane historyczne przydadzą się w tworzeniu spersonalizowanych komunikatów do sprzedaży krzyżowej, sprzedaży dodatkowej lub polecania produktów klientom. Poza tym dane demograficzne zapewnią wgląd w wybór lokalnej populacji, aby pomóc Ci zrozumieć, jakie oferty przyciągną ich do Twojego sklepu. Można również przejrzeć historię zakupów, aby zmienić promocje w oparciu o indywidualne preferencje.

6) Siła geofencingu:

Geofencing przeniósł marketing mobilny na wyższy poziom, umożliwiając firmom reklamowanie się potencjalnym klientom w określonym promieniu lokalizacji. Od interaktywnych list zakupów po ograniczone oferty ulubionej marki, zabezpieczenia domu po sugestie dotyczące restauracji w Twojej okolicy, geofencing wypełnił lukę między marketerami a konsumentami.

Geofencing wykorzystuje technologie oparte na danych predykcyjnych, takie jak globalny system pozycjonowania lub identyfikatory GPS i częstotliwości radiowej, takie jak Bluetooth i technologia Beacon, aby zbudować wirtualną granicę wokół lokalizacji firmy. GPS pomaga w dokładnej triangulacji lokalizacji klienta, podczas gdy technologia Beacon wysyła alerty, gdy klient wchodzi lub wychodzi z lokalizacji. Technologia Bluetooth może stwierdzić, kiedy znajdujesz się w pobliżu sygnalizatora, takiego jak kasa w sklepie. Twoje wysiłki online nie zaprocentują, jeśli nie wykorzystasz okazji do przeprowadzenia ankiety wśród klientów. Wprowadź promocję geofencing do różnych wskaźników, takich jak częstotliwość odwiedzania Twojego sklepu, czas pobytu, ich zakupy itp. Są otwarte.

7) Podejmowanie decyzji i raportowanie:

Używanie analityki danych jest bezcelowe, jeśli nie możesz odzwierciedlić tego w ROI. Metody segmentacji, które omówiliśmy wcześniej w tym artykule, takie jak analiza powinowactwa, modelowanie odpowiedzi i analiza rezygnacji, można zastosować do tworzenia dokładnych raportów na temat transakcji online i offline klientów, aby określić, jakie treści należy dostarczyć. Analiza danych umożliwia firmom podejmowanie decyzji marketingowych zorientowanych na klienta.

Można wdrożyć wizualizację danych, czyli proces wykorzystywania statystyk i danych do budowania wzorców konsumenckich i wyciągania wniosków na temat twierdzenia lub udowadniania hipotezy, która sprzyja podejmowaniu decyzji w organizacji.

Analityka predykcyjna umożliwia menedżerom zrozumienie dynamiki ich działalności, przewidywanie zmian na rynku i radzenie sobie z ryzykiem. Firmy przyjmują teraz analizy i rozumowanie statystyczne przy podejmowaniu krytycznych decyzji dotyczących utrzymywania zapasów, zatrudniania talentów, zarządzania rozwiązaniami cenowymi itp. Poprawia to wydajność, maksymalizuje zyski i wykorzystuje zarządzanie ryzykiem.

8) Zwiększ spersonalizowaną rekomendację:

Konkurowanie w dzisiejszym świecie zorientowanym na klienta, samo zrozumienie „ kim ” są twoi klienci nie wystarczy. Zamiast tego skupienie się na „ tym, co robią ” i wykorzystanie spostrzeżeń ujawnionych w ich zachowaniu, da jasny obraz potrzeb i potrzeb klientów oraz najlepszy sposób i odpowiedni czas na dostarczenie im tego. Właśnie to przyjmują firmy takie jak Amazon i Netflix. Nie możemy nie zauważyć, że te wysoce zorientowane na klienta marki rozsądnie wykorzystały osobiste rekomendacje.

Jednak firmy muszą również wiedzieć, gdzie postawić granicę. Obawy dotyczące wycieku lub przechowywania poufnych informacji bez zgody spowodują, że klienci dobrowolnie zrezygnują z Twoich usług. Dobrą wiadomością jest to, że algorytmy analityczne mogą również powiedzieć, czy Twoje działania są inwazyjne lub przydatne. Dążenie do tworzenia spersonalizowanych rekomendacji może czasami popychać marketerów zbyt daleko i wystraszyć klientów, którzy dostrzegają, że są nękani cyfrowo. Jak na przykład sponsorowane reklamy, które podejrzanie pojawiają się na Facebooku i Instagramie, sugerując obniżenie cen biletów lotniczych zaledwie kilka minut po bezmyślnym wyszukiwaniu ich w Internecie. W tym miejscu można wdrożyć analitykę predykcyjną, aby zapewnić wartość za pomocą delikatnego ponaglenia niż oczywistego popchnięcia.

Analityka predykcyjna zaprojektowała swoje zaawansowane algorytmy rekomendacji, aby dostarczać klientom spersonalizowane treści i sugestie w oparciu o wcześniejsze zachowanie danej osoby. Statystyki pokazują, że 75% oglądalności Netflix jest napędzane przez silniki rekomendacji, a dzięki zmniejszeniu churnu użytkownicy oszczędzają 1 miliard dolarów rocznie. Amazon natomiast generuje 35% sprzedaży tylko dzięki rekomendacji. Ci cyfrowi tytani wykorzystali analizę danych behawioralnych, aby poprawić satysfakcję klientów i zapewnić prawdziwą wartość biznesową. Co wyjaśnia, dlaczego Twój profil Netflix sugeruje filmy na podstawie Twojej ostatnio obserwowanej listy, a Amazon wysyła powiadomienia o produktach i najlepsze oferty na podstawie Twojej historii wyszukiwania, w tym rekomendacje uzupełniające wyszukiwany produkt.

9) Wykorzystaj satysfakcję klienta:

Biznes w 2020 roku opowiada się za służeniem klientom zamiast sprzedawać i wyciągać pieniądze z ich kieszeni. Badania wykazały, że zaangażowanie nowego klienta jest 5 razy droższe niż utrzymanie starego. Zadowolenie klienta odgrywa kluczową rolę w lojalności i utrzymaniu klienta. Tak więc, aby mieć lepsze perspektywy biznesowe, potrzebujesz zadowolonych klientów. Analityka predykcyjna odgrywa kluczową rolę w utrzymaniu klientów, a narzędzia, takie jak analiza conjoint, pozwolą Ci określić, który produkt lub usługa może znacznie podnieść satysfakcję klienta.

Programy lojalnościowe i karty członkowskie nie tylko zachęcają obecnych klientów do bycia częstymi gośćmi, ale także przyciągają nowych, aby stali się stałymi klientami. Programy lojalnościowe mogą być wykorzystywane w różnych formach, takich jak polecanie znajomego, nagrody za zmianę, łączenie marek, dołączenie do społeczności, zakupy u partnerów itp. Rozpoczęcie działalności nie polega po prostu na uszczęśliwianiu klientów podczas pierwszej sprzedaży. Ma ich zachęcić, aby wracali, aby kupić więcej, co napędza przychody i wydaje bezcenne polecenia ustne do znajomych i współpracowników.

Do Ciebie:

Analizy predyktywnej nie da się wdrożyć w mgnieniu oka. Jest to trudne do dostosowania, ale potężne zadanie, którym może sprostać każda firma, o ile jest ona zaangażowana w właściwe podejście i jest gotowa zainwestować w niezbędne zasoby, aby uruchomić projekt. Rozsądnie jest rozpocząć od projektu pilotażowego na małą skalę w krytycznym obszarze biznesowym, aby wykorzystać koszty początkowe, jednocześnie skracając czas, zanim zaczniesz zbierać korzyści. Gdy model zostanie wprowadzony w życie, zwykle wymaga niewielkiej konserwacji, ponieważ przez wiele lat nadal generuje praktyczne spostrzeżenia. Prowadzenie transformacji analitycznych zapewni firmom przewagę konkurencyjną i pozostanie na czele cyfrowej rewolucji. Podsumowując, analityka predykcyjna to solidna technika, która po zintegrowaniu z odpowiednimi strategiami marketingowymi może prawidłowo przewidywać zachowania konsumentów i maksymalizować zwrot z inwestycji.