Care este rolul analizei predictive în modelarea comportamentului consumatorilor?

Tendințele pieței în evoluție, tehnologia și elementele obligatorii provocatoare au afectat comportamentul consumatorilor. Și datorită comerțului M, aceștia sunt răsfățați de opțiuni, ceea ce explică de ce comportamentul lor de cumpărare continuă să pâlpâie.

Astăzi, mizele sunt și mai mari și companiile nu își pot asuma riscuri prin metoda convențională de a efectua cercetări de piață pentru ideea de noi produse.

Chiar dacă unui consumator îi place un produs și îl adaugă în coș, acesta este distras și atras de oferte profitabile care oferă alternative de valoare mai bună la același preț sau mai mic. Pierderea potențialilor clienți este descurajant, dar nu disperează. Aici intervine analiza datelor.

Analiza datelor este de încredere de către specialiștii în marketing digital și de afaceri din întreaga lume pentru a studia și înțelege clienții și comportamentul acestora. Supraexpunerea digitală necesită o analiză aprofundată a preferințelor utilizatorului, comportamentului și modelului de cumpărare. Acest lucru necesită o strategie de marketing care urmărește amprentele digitale ale potențialilor cumpărători, folosind instrumente inteligente alimentate de știința datelor. Datele istorice vă permit să aruncați o privire în trecut, chiar dacă nu îl puteți anula. Cu toate acestea, puteți folosi predicția pentru a vă adapta la schimbările dinamice. Practicienii analitici au răsfățat de alegere când vine vorba de tehnici analitice, care includ:

1. Analiza descriptivă – O tehnică de bază care implică pregătirea datelor pentru analiza ulterioară.
2. Analiza predictivă – Modele avansate pentru a prezice și prognoza comportamentul consumatorilor.
3. Prescriptive Analytics – algoritmi de învățare automată pentru interpretări și recomandări.

În acest articol, ne vom concentra pe analiza predictivă, o categorie de analiză a datelor care vă permite să identificați defectele strategiei dvs. și să îi las pe strategii să implementeze acțiuni corective în consecință. Deci, puteți încerca să permutați și să combinați încercările, erorile sau reîncercați și triumfați!

Ce înseamnă Analytics predictiv?

Analiza predictivă este știința utilizării datelor, algoritmilor statistici și tehnicilor AI pentru a deduce concluzii semnificative care pot fi folosite pentru a prezice viitorul.

Înainte de a înțelege modul în care analiza predictivă ajută la studiul analizei consumatorilor, permiteți-ne să înțelegem mai întâi importanța acesteia.

Analiza consumatorilor permite profesioniștilor din cercetarea de piață să determine dorințele și nevoile potențialilor lor cumpărători. Acești pași sunt cruciali pentru analiza comportamentului consumatorului:

• Discover Insight : Segmentarea bazei de date de clienți pentru a identifica segmentele de consumatori.
• Atragerea și păstrarea clienților potențiali : vizarea segmentului de clienți cu oferte pertinente prin analiza profilului și achizițiilor anterioare.
• Pârghie de retenție a clienților : companiile evaluează valoarea clienților și folosesc o abordare proactivă pentru a păstra clienții.

Iată câteva moduri în care analiza predictivă ajută la studiul comportamentului consumatorilor:

1) Segmentarea pieței:

Primul pas în analiza consumatorilor este crearea segmentării pieței, care implică împărțirea pieței în diferite subgrupuri cu demografii, comportamente și atitudini similare. Folosind aceste date, puteți viza fiecare segment în mod individual și puteți răspunde exact cerințelor acestuia. Segmentarea presupune 3 faze:

• Analiza afinității este procesul de grupare a bazelor de date cu clienți care se învârt în jurul atributelor comune pentru a permite o direcționare precisă.
• Modelul de răspuns aruncă o privire asupra istoricului stimulentelor clienților și dacă a fost convertit sau nu pentru a prezice probabilitatea strategiei concepute.
• Analiza abandonului , cunoscută și sub numele de rata de uzură, va calcula procentul de clienți pierduți și, în consecință, costul de oportunitate sau pierderea potențială a veniturilor suportate.

Datele joacă un rol crucial în dezvoltarea și deciderea celei mai eficiente poziții pentru fiecare segment de marketing. Analiza predictivă vă va ajuta să identificați segmentele profitabile și să le vizați în consecință pe baza istoricului achizițiilor. Aceste date sunt folosite de managerii de marketing pentru alocarea optimă a resurselor pentru a ajunge la cele mai profitabile segmente.

2) Prognoza și prețul cererii:

Prețul la cerere este procesul de stabilire a prețurilor produselor și serviciilor pe baza diferențelor de elasticitate a cererii între segmentele de consumatori. Analiza predictivă este folosită în primul rând pentru a crea modele de prognoză a cererii care prezic vânzările și veniturile afacerii dvs. pentru a determina prețul corect la momentul potrivit. De asemenea, puteți proiecta experimente pentru a descoperi factorii care afectează influența prețului asupra cererii pentru a dezvolta strategii de preț favorabile.

Analiza predictivă vă va ajuta să combinați informațiile companiei cu evenimente promoționale, indicatori economici, schimbări de vreme etc., care influențează direct preferințele clienților și deciziile de cumpărare. Ulterior, identifică noi oportunități și inițiază perspective mai detaliate asupra cererii viitoare.

Mai recent, conceptul de detectare a cererii care implementează AI și învățarea automată pentru a surprinde fluctuațiile în comportamentul de cumpărare în timp real. Unii experți îl percep ca o metodă de ajustare a predicțiilor și nu ca o metodă de prognoză independentă.

3) Campanii de marketing:

Cu toții ne amintim că am învățat teoreme matematice care aveau o ipoteză și o rezultantă care afirma că, prin urmare, s-a dovedit a fi corecte sau greșite. Analiza predictivă funcționează ca acea teoremă în care știința datelor poate fi utilizată pentru a identifica segmentele de clienți și publicul care vor fi eficiente pentru a ajunge și a dezvolta informații utile.

Raportarea precisă vă poate spune exact dacă o campanie a avut succes și poate aduce modificări acolo unde este posibil să nu fie insuficientă. Acest lucru pune bazele celor mai bune practici de strategii de urmat, nu doar în marketing și vânzări, ci și luarea deciziilor de afaceri.

4) Predicția comportamentului clienților:

Puteți implementa analize predictive pentru a analiza asemănările și modelele dintre variabilele de date și, de asemenea, pentru a prezice comportamentele clienților existenți și noi. Datele prezic cu exactitate următoarea mișcare a clientului dvs. și, de asemenea, urmăresc abandonurile în cazul în care există posibilitatea de a pierde un client potențial în favoarea unui concurent. Cartografierea acestor modele vă va oferi informații despre rezultatele campaniei. Acest lucru va ajuta la identificarea potențialilor clienți potențiali și la prioritizarea numai pe cei mai probabil să facă conversie.

Anticipând comportamentul clienților, puteți elabora strategii de marketing eficiente. Prin urmare, nu este o surpriză că analiza predictivă vă va ajuta să vă înțelegeți clienții, astfel încât să puteți ajunge la aceștia prin canalele de marketing potrivite.

5) Personalizați conținutul:

Tendința în creștere a unei abordări centrate pe client a determinat companiile din întreaga lume să realizeze importanța personalizării. Dar, crearea de mesaje personalizate devine o provocare din cauza lipsei de date exacte și suficiente și de informații detaliate. Pentru a putea crea conținut personalizat pentru clienții dvs., trebuie să utilizați învățarea automată, știința datelor și analiza datelor pentru a automatiza segmentarea.

Capacitatea de a prezice comportamentul clienților folosind analiza datelor și modelele de construire vă permite să vă personalizați conținutul pentru a viza acești clienți potențiali. A viza publicul potrivit la momentul potrivit va duce la o modalitate sigură de rentabilitate a investiției. Datele istorice vor fi utile în crearea de mesaje personalizate pentru vânzarea încrucișată, upsell sau recomandarea de produse clienților dvs. În plus, datele demografice vă vor oferi informații despre alegerea populației locale pentru a vă ajuta să înțelegeți ce oferte îi vor atrage către magazinul dvs. Istoricul achizițiilor poate fi, de asemenea, analizat pentru a modifica promoțiile în funcție de preferințele individuale.

6) Puterea geofencing:

Geofencing a dus marketingul mobil la nivelul următor, dând puterea companiilor să facă publicitate clienților potențiali într-o anumită rază a unei locații. De la liste de cumpărături interactive la oferte limitate pentru marca dvs. preferată, securitate la domiciliu până la sugestii de restaurante din zona dvs., geofencing a redus diferența dintre marketeri și consumatori.

Geofencing folosește tehnologii bazate pe date predictive, cum ar fi sistemul de poziționare globală sau identificatorii GPS și de frecvență radio, cum ar fi tehnologia Bluetooth și Beacon, pentru a construi o graniță virtuală în jurul unei locații de afaceri. GPS ajută la triangularea locației clientului cu precizie, în timp ce tehnologia Beacon trimite alerte atunci când un client intră sau iese dintr-o locație. Tehnologia Bluetooth poate spune când vă aflați în apropierea unui far, cum ar fi un ghișeu de casă dintr-un magazin. Eforturile dvs. online nu vor da roade dacă nu profitați de șansele de a vă sonda clienții. Aduceți promovarea geofencing și uși către diferite valori, cum ar fi cât de des vă vizitează magazinul, cât timp stau, achizițiile lor etc. sunt deschise.

7) Luarea deciziilor și raportarea:

Este inutil să utilizați analiza datelor dacă nu o puteți reflecta asupra rentabilității investiției. Metodele de segmentare pe care le-am acoperit mai devreme în acest articol, cum ar fi analiza afinității, modelarea răspunsului și analiza abandonului, pot fi adoptate pentru a crea rapoarte precise privind tranzacțiile online și offline ale clientului, pentru a determina ce conținut ar trebui să livrați. Analiza datelor permite companiilor să ia decizii de marketing orientate spre client.

Vizualizarea datelor, procesul de utilizare a statisticilor și a datelor pentru a construi modele de consum și a trage concluzii despre o teoremă sau a dovedi o ipoteză care încurajează luarea deciziilor în organizație poate fi implementată.

Analiza predictivă le permite managerilor să înțeleagă dinamica afacerii lor, să prevadă schimbările pieței și să facă față riscurilor. Companiile îmbrățișează acum analizele și raționamentul statistic pentru a lua decizii critice cu privire la menținerea inventarului, angajarea talentelor, gestionarea soluțiilor de stabilire a prețurilor etc. Acest lucru îmbunătățește eficiența, maximizează profiturile și stimulează gestionarea riscurilor.

8) Îmbunătățiți recomandarea personalizată:

Să concurezi astăzi într-o lume centrată pe client, pur și simplu înțelegerea „ cine ” sunt clienții tăi nu este suficient. În schimb, concentrarea pe „ ceea ce fac ei ” și utilizarea perspectivelor dezvăluite prin comportamentul lor va oferi o imagine clară a dorințelor și nevoilor clienților dvs. și a modului cel mai bun și a timpului potrivit pentru a le oferi acestora. Exact asta adoptă companii precum Amazon și Netflix. Nu putem să nu observăm că aceste mărci înalt centrate pe client au folosit în mod judicios recomandările personale.

Cu toate acestea, companiile trebuie să știe și unde să tragă limita. Preocupările cu privire la scurgerile de informații sensibile sau stocate fără consimțământ vor determina clienții să renunțe voluntar la serviciile dvs. Vestea bună este că algoritmii de analiză vă pot spune și dacă acțiunile dvs. sunt invazive sau utile. Căutarea de a crea recomandări personalizate poate uneori să-i împingă pe marketerii prea departe și să îi scoată pe clienții care percep că sunt urmăriți digital. De exemplu, reclamele sponsorizate care apar în mod suspect pe Facebook și Instagram sugerând prețuri reduse la biletele de avion la doar câteva minute după ce le căutai online. Acesta este locul în care analiza predictivă poate fi implementată pentru a oferi valoare cu un impuls ușor decât un impuls evident.

Analiza predictivă și-a proiectat algoritmii de recomandare avansați pentru a le oferi clienților conținut personalizat și sugestii bazate pe comportamentul trecut al unei persoane. Statisticile arată că 75% din audiența Netflix este condusă de motoare de recomandare și economisesc 1 miliard de dolari pe an printr-o reducere a pierderii. Amazon, pe de altă parte, generează 35% vânzări numai prin recomandare. Acești titani digitali au folosit analiza de comportament pentru a îmbunătăți satisfacția clienților și pentru a oferi valoare reală pentru afaceri. Ceea ce explică de ce profilul dvs. Netflix sugerează filme pe baza listei vizionate recent și Amazon trimite notificări despre produse și cele mai bune oferte pe baza istoricului căutărilor dvs., inclusiv recomandări care ar completa produsul căutat.

9) Creșteți satisfacția clienților:

Business in 2020 pledează pentru a servi clienților dvs. în loc să vândă și să scoată bani din buzunarele lor. Studiile au arătat că atragerea unui nou client este de 5 ori mai costisitoare decât păstrarea unuia vechi. Satisfacția clienților joacă un rol crucial în loialitatea și reținerea clienților. Deci, pentru perspective de afaceri mai bune, aveți nevoie de clienți fericiți. Analiza predictivă joacă un rol crucial în reținerea clienților, împreună cu instrumente precum analiza comună, vă vor permite să identificați ce produs sau serviciu poate crește considerabil satisfacția clienților.

Programele de fidelitate și cardurile de membru nu numai că încurajează clienții existenți să devină vizitatori frecventi, ci și îi atrag pe alții noi pentru a deveni clienți repetați. Programele de loialitate pot fi folosite în diferite forme, cum ar fi recomandarea unui prieten, recompense pentru schimbarea, asocieri de mărci, alăturarea unei comunități, cumpărături la beneficiile partenerilor etc. Pornirea unei afaceri nu înseamnă doar să-ți faci clienții fericiți în timpul primei vânzări. Este de a-i ademeni astfel încât să revină în continuare să cumpere mai mult, ceea ce generează venituri și emite neprețuite recomandări din gură în gură prietenilor și colegilor.

Este randul tau:

Analiza predictivă nu poate fi lansată într-o clipă. Este dificil de adaptat, dar este o sarcină puternică pe care orice companie o poate gestiona atâta timp cât poate rămâne angajată în abordarea corectă și este dispusă să investească în resursele necesare pentru a pune în mișcare proiectul. Este înțelept să începeți cu un proiect pilot la scară mică într-o zonă critică de afaceri pentru a valorifica costurile de pornire, reducând în același timp timpul înainte de a începe să culegeți recompense. Odată ce modelul este pus în acțiune, de obicei necesită puțină întreținere, deoarece continuă să producă informații utile pentru mulți ani de acum încolo. Conducerea transformărilor analitice va oferi afacerilor un avantaj competitiv și va rămâne în fruntea perturbărilor digitale. Pentru a rezuma, analiza predictivă este o tehnică robustă care, dacă este integrată perfect cu strategiile de marketing potrivite, poate prezice corect comportamentul consumatorilor și poate maximiza rentabilitatea investiției.