บทบาทของการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ในการกำหนดพฤติกรรมผู้บริโภคคืออะไร?

แนวโน้มของตลาดที่เปลี่ยนแปลงไป เทคโนโลยี และความท้าทายที่ต้องมีได้ส่งผลต่อพฤติกรรมผู้บริโภค และต้องขอบคุณ M-commerce ที่ทำให้พวกเขามีตัวเลือกมากมาย ซึ่งอธิบายได้ว่าทำไมพฤติกรรมการซื้อของพวกเขาจึงยังคงกะพริบอยู่

ทุกวันนี้ ความเสี่ยงสูงขึ้นไปอีก และธุรกิจต่างๆ ไม่สามารถเสี่ยงด้วยวิธีเดิมๆ ในการทำวิจัยตลาดสำหรับแนวคิดผลิตภัณฑ์ใหม่

แม้ว่าผู้บริโภคจะชอบสินค้าและหยิบมันใส่รถเข็น พวกเขาก็ถูกรบกวนและถูกล่อลวงโดยข้อเสนอที่ให้ผลกำไรที่เสนอทางเลือกที่คุ้มค่ากว่าสำหรับราคาเท่าเดิมหรือน้อยกว่า การสูญเสียผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าทำให้ท้อใจ แต่ไม่สิ้นหวัง นี่คือที่มาของการวิเคราะห์ข้อมูล

การวิเคราะห์ข้อมูลได้รับความไว้วางใจจากนักการตลาดที่เชี่ยวชาญด้านดิจิทัลและธุรกิจทั่วโลกให้ศึกษาและทำความเข้าใจลูกค้าและพฤติกรรมของพวกเขา การเปิดรับแสงมากเกินไปแบบดิจิทัลต้องการการวิเคราะห์เชิงลึกเกี่ยวกับความชอบ พฤติกรรม และรูปแบบการซื้อของผู้ใช้ สิ่งนี้เรียกร้องให้มีกลยุทธ์ทางการตลาดที่ติดตามรอยเท้าดิจิทัลของผู้ซื้อที่คาดหวังโดยใช้เครื่องมืออัจฉริยะที่ขับเคลื่อนโดยวิทยาศาสตร์ข้อมูล ข้อมูลย้อนหลังช่วยให้คุณมองย้อนกลับไปในอดีตได้ แม้ว่าคุณจะไม่สามารถเลิกทำได้ อย่างไรก็ตาม คุณสามารถใช้การคาดคะเนเพื่อปรับให้เข้ากับการเปลี่ยนแปลงแบบไดนามิกได้ ผู้ปฏิบัติงานด้านการวิเคราะห์มีตัวเลือกมากมายเมื่อพูดถึงเทคนิคการวิเคราะห์ ซึ่งรวมถึง:

1. การวิเคราะห์เชิงพรรณนา – เทคนิคพื้นฐานที่เกี่ยวข้องกับการเตรียมข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์ในภายหลัง
2. Predictive Analytics – โมเดลขั้นสูงเพื่อคาดการณ์และคาดการณ์พฤติกรรมผู้บริโภค
3. Prescriptive Analytics – อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับการตีความและคำแนะนำ

ในบทความนี้ เราจะเน้นที่การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ ซึ่งเป็นหมวดหมู่ของการวิเคราะห์ข้อมูลที่ช่วยให้คุณระบุข้อบกพร่องในกลยุทธ์ของคุณได้ และให้นักยุทธศาสตร์ดำเนินการแก้ไขตามนั้น ดังนั้น คุณสามารถลองเปลี่ยนและรวมการทดลอง ข้อผิดพลาด หรือลองใหม่ และชัยชนะ!

การวิเคราะห์เชิงทำนายหมายถึงอะไร

การวิเคราะห์เชิงทำนายเป็นศาสตร์แห่งการใช้ข้อมูล อัลกอริธึมทางสถิติ และเทคนิค AI เพื่อสรุปข้อสรุปที่มีความหมายซึ่งสามารถนำมาใช้ทำนายอนาคตได้

ก่อนที่จะทำความเข้าใจว่าการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ช่วยศึกษาการวิเคราะห์ผู้บริโภคได้อย่างไร ให้เราเข้าใจถึงความสำคัญของมันก่อน

การวิเคราะห์ผู้บริโภคช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญด้านการวิจัยตลาดสามารถระบุความต้องการและความต้องการของผู้ซื้อที่มีศักยภาพของตนได้ ขั้นตอนเหล่านี้มีความสำคัญต่อการวิเคราะห์พฤติกรรมผู้บริโภค:

• Discover Insight : การแบ่งกลุ่มฐานข้อมูลลูกค้าเพื่อระบุกลุ่มผู้บริโภค
• ดึงดูดและรักษาผู้มีโอกาสเป็นลูกค้า : การกำหนดเป้าหมายกลุ่มลูกค้าด้วยข้อเสนอที่เกี่ยวข้องโดยการวิเคราะห์โปรไฟล์และการซื้อที่ผ่านมา
• ใช้ประโยชน์จากการรักษาลูกค้า : ธุรกิจประเมินมูลค่าลูกค้าและใช้แนวทางเชิงรุกเพื่อรักษาลูกค้า

ต่อไปนี้คือวิธีสองสามวิธีที่การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ช่วยศึกษาพฤติกรรมผู้บริโภค:

1) การแบ่งส่วนตลาด:

ขั้นตอนแรกในการวิเคราะห์ผู้บริโภคคือการสร้างการแบ่งส่วนตลาดซึ่งเกี่ยวข้องกับการแบ่งตลาดออกเป็นกลุ่มย่อยต่างๆ ที่มีข้อมูลประชากร พฤติกรรม และทัศนคติที่คล้ายคลึงกัน การใช้ข้อมูลนี้ทำให้คุณสามารถกำหนดเป้าหมายแต่ละกลุ่มเป็นรายบุคคลและตอบสนองความต้องการได้อย่างแม่นยำ การแบ่งส่วนประกอบด้วย 3 ขั้นตอน:

• การวิเคราะห์ผู้สนใจ เป็นกระบวนการของการจัดกลุ่มฐานข้อมูลลูกค้าที่หมุนเวียนไปตามคุณลักษณะทั่วไปเพื่อให้สามารถกำหนดเป้าหมายได้อย่างแม่นยำ
• โมเดลการตอบสนอง จะดูประวัติการกระตุ้นลูกค้าของคุณและไม่ว่าจะถูกแปลงหรือไม่เพื่อคาดการณ์แนวโน้มของกลยุทธ์ที่คิดค้นขึ้น
• การวิเคราะห์แบบ Churn หรือที่เรียกว่าอัตราการออกจากงานจะคำนวณเปอร์เซ็นต์ของลูกค้าที่สูญเสีย และด้วยเหตุนี้ ต้นทุนค่าเสียโอกาสหรือการสูญเสียรายได้ที่อาจเกิดขึ้น

ข้อมูลมีบทบาทสำคัญในการพัฒนาและตัดสินใจตำแหน่งที่มีประสิทธิภาพสูงสุดสำหรับแต่ละส่วนการตลาด การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์จะช่วยคุณระบุกลุ่มที่ร่ำรวยและกำหนดเป้าหมายตามประวัติการซื้อ ข้อมูลนี้ถูกใช้โดยผู้จัดการฝ่ายการตลาดเพื่อการจัดสรรทรัพยากรที่เหมาะสมที่สุดเพื่อเข้าถึงเซ็กเมนต์ที่ทำกำไรได้มากที่สุด

2) การพยากรณ์และการกำหนดราคาอุปสงค์:

การกำหนดราคาอุปสงค์เป็นกระบวนการกำหนดราคาสินค้าและบริการตามความแตกต่างด้านความยืดหยุ่นของอุปสงค์ระหว่างกลุ่มผู้บริโภค การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์จะใช้เป็นหลักในการสร้างแบบจำลองการคาดการณ์อุปสงค์ที่คาดการณ์ยอดขายและรายได้ของธุรกิจของคุณเพื่อกำหนดราคาที่เหมาะสมในเวลาที่เหมาะสม คุณยังสามารถออกแบบการทดลองเพื่อค้นหาปัจจัยที่ส่งผลต่ออิทธิพลของราคาต่อความต้องการเพื่อพัฒนากลยุทธ์การกำหนดราคาที่น่าพึงพอใจ

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์จะช่วยให้คุณผสมผสานข้อมูลของบริษัทเข้ากับกิจกรรมส่งเสริมการขาย ตัวชี้วัดทางเศรษฐกิจ การเปลี่ยนแปลงสภาพอากาศ ฯลฯ ที่ส่งผลกระทบโดยตรงต่อความชอบของลูกค้าและการตัดสินใจซื้อ ต่อจากนั้น จะระบุโอกาสใหม่ๆ และเริ่มข้อมูลเชิงลึกที่ละเอียดยิ่งขึ้นเกี่ยวกับความต้องการในอนาคต

อีกไม่นานนี้ แนวคิดการตรวจจับความต้องการที่ปรับใช้ AI และการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อจับความผันผวนของพฤติกรรมการซื้อในแบบเรียลไทม์ ผู้เชี่ยวชาญบางคนมองว่าเป็นวิธีการปรับการคาดการณ์และไม่ใช่วิธีการพยากรณ์แบบสแตนด์อโลน

3) แคมเปญการตลาด:

เราทุกคนจำการเรียนรู้ทฤษฎีบททางคณิตศาสตร์ที่มีสมมติฐานและผลลัพธ์ที่ได้พิสูจน์แล้วว่าถูกหรือผิด การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ทำงานเหมือนกับทฤษฎีบทที่สามารถใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อระบุกลุ่มลูกค้าและผู้ชมที่จะเข้าถึงและพัฒนาข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้จริงอย่างมีประสิทธิภาพ

การรายงานที่แม่นยำสามารถบอกคุณได้อย่างแม่นยำว่าแคมเปญประสบความสำเร็จหรือไม่ และทำการแก้ไขในกรณีที่อาจขาดหายไป สิ่งนี้เป็นการวางแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในการปฏิบัติตามกลยุทธ์ ไม่เพียงแต่ในด้านการตลาดและการขาย แต่ยังรวมถึงการตัดสินใจทางธุรกิจอีกด้วย

4) การทำนายพฤติกรรมของลูกค้า:

คุณสามารถปรับใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อพิจารณาความคล้ายคลึงและรูปแบบระหว่างตัวแปรข้อมูลและในทำนองเดียวกัน คาดการณ์พฤติกรรมของลูกค้าที่มีอยู่และลูกค้าใหม่ ข้อมูลคาดการณ์การย้ายครั้งต่อไปของลูกค้าของคุณอย่างแม่นยำ และยังติดตามการออกจากบริษัทซึ่งมีความเป็นไปได้ที่จะสูญเสียผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าให้กับคู่แข่ง การทำแผนที่รูปแบบเหล่านี้จะให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับผลลัพธ์ของแคมเปญ วิธีนี้จะช่วยระบุลีดที่เป็นไปได้และจัดลำดับความสำคัญเฉพาะผู้ที่มีแนวโน้มจะทำ Conversion มากที่สุด

คุณสามารถกำหนดกลยุทธ์ทางการตลาดที่มีประสิทธิภาพได้ด้วยการคาดการณ์พฤติกรรมของลูกค้า ดังนั้นจึงไม่น่าแปลกใจเลยที่การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์จะช่วยในการทำความเข้าใจลูกค้าของคุณ เพื่อให้คุณสามารถเข้าถึงพวกเขาผ่านช่องทางการตลาดที่เหมาะสม

5) ปรับแต่งเนื้อหา:

แนวโน้มที่เพิ่มขึ้นของแนวทางที่ยึดลูกค้าเป็นศูนย์กลางได้กระตุ้นให้ธุรกิจทั่วโลกตระหนักถึงความสำคัญของการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณ แต่การสร้างข้อความที่เป็นส่วนตัวกลายเป็นเรื่องท้าทายเนื่องจากขาดข้อมูลที่ถูกต้องและเพียงพอและข้อมูลเชิงลึกโดยละเอียด เพื่อให้สามารถสร้างเนื้อหาส่วนบุคคลสำหรับลูกค้าของคุณ คุณต้องใช้ประโยชน์จากการเรียนรู้ของเครื่อง วิทยาศาสตร์ข้อมูล และการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อทำให้การแบ่งกลุ่มเป็นอัตโนมัติ

ความสามารถในการคาดการณ์พฤติกรรมของลูกค้าโดยใช้การวิเคราะห์ข้อมูลและโมเดลการสร้างช่วยให้คุณสามารถปรับแต่งเนื้อหาของคุณเพื่อกำหนดเป้าหมายลูกค้าเป้าหมายเฉพาะเหล่านั้น การกำหนดเป้าหมายผู้ชมที่เหมาะสมในเวลาที่เหมาะสมจะนำไปสู่วิธีที่แน่นอนใน ROI ข้อมูลในอดีตจะมีประโยชน์ในการสร้างข้อความที่กำหนดเองเพื่อขายต่อเนื่อง เพิ่มยอดขาย หรือแนะนำผลิตภัณฑ์ให้กับลูกค้าของคุณ นอกจากนั้น ข้อมูลประชากรจะให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับทางเลือกของประชากรในท้องถิ่น เพื่อช่วยให้คุณเข้าใจว่าข้อเสนอใดที่จะดึงดูดพวกเขามาที่ร้านของคุณ นอกจากนี้ยังสามารถตรวจสอบประวัติการซื้อเพื่อเปลี่ยนแปลงโปรโมชั่นตามความชอบส่วนตัวได้อีกด้วย

6) พลังของ geofencing:

Geofencing นำการตลาดบนมือถือไปสู่อีกระดับด้วยการให้อำนาจธุรกิจในการโฆษณากับผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าภายในรัศมีที่กำหนดของสถานที่ ตั้งแต่รายการช้อปปิ้งแบบโต้ตอบไปจนถึงข้อเสนอที่จำกัดสำหรับแบรนด์ที่คุณชื่นชอบ การรักษาความปลอดภัยภายในบ้านไปจนถึงคำแนะนำร้านอาหารในพื้นที่ของคุณ geofencing ได้เชื่อมช่องว่างระหว่างนักการตลาดและผู้บริโภค

Geofencing ใช้เทคโนโลยีโดยอิงตามข้อมูลที่คาดการณ์ได้ เช่น Global Positioning System หรือ GPS และตัวระบุความถี่วิทยุ เช่น เทคโนโลยี Bluetooth และ Beacon เพื่อสร้างขอบเขตเสมือนรอบสถานที่ตั้งธุรกิจ GPS ช่วยในการระบุตำแหน่งของลูกค้าอย่างแม่นยำ ในขณะที่เทคโนโลยี Beacon จะส่งการแจ้งเตือนเมื่อลูกค้าเข้าหรือออกจากสถานที่ เทคโนโลยีบลูทูธสามารถบอกได้ว่าเมื่อใดที่คุณอยู่ใกล้กับบีคอน เช่น เคาน์เตอร์ชำระเงินในร้านค้า ความพยายามทางออนไลน์ของคุณจะไม่เป็นผลหากคุณไม่คว้าโอกาสในการสำรวจลูกค้าของคุณ นำการเลื่อนตำแหน่งทางภูมิศาสตร์มาใช้ในและวัดผลต่างๆ เช่น ความถี่ที่พวกเขามาที่ร้านของคุณ ระยะเวลาที่พวกเขาอยู่ การซื้อของพวกเขา ฯลฯ เปิดอยู่

7) การตัดสินใจและการรายงาน:

มันไม่มีประโยชน์ที่จะใช้การวิเคราะห์ข้อมูลหากคุณไม่สามารถสะท้อนถึง ROI ได้ วิธีการแบ่งกลุ่มที่เราได้กล่าวถึงในบทความนี้ก่อนหน้านี้ เช่น การวิเคราะห์ความสัมพันธ์ การสร้างแบบจำลองการตอบสนอง และการวิเคราะห์การแบ่งกลุ่มสามารถนำมาใช้เพื่อสร้างรายงานที่ถูกต้องเกี่ยวกับธุรกรรมออนไลน์ของลูกค้าและออฟไลน์ เพื่อกำหนดเนื้อหาที่คุณควรนำเสนอ การวิเคราะห์ข้อมูลช่วยให้ธุรกิจสามารถตัดสินใจทางการตลาดที่มุ่งเน้นลูกค้าได้

การสร้างภาพข้อมูล กระบวนการของการใช้สถิติและข้อมูลเพื่อสร้างรูปแบบผู้บริโภคและสรุปเกี่ยวกับทฤษฎีบทหรือพิสูจน์สมมติฐานที่ส่งเสริมการตัดสินใจในองค์กรสามารถนำไปใช้ได้

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ช่วยให้ผู้จัดการเข้าใจพลวัตของธุรกิจ คาดการณ์การเปลี่ยนแปลงของตลาด และรับมือกับความเสี่ยง ขณะนี้ธุรกิจต่างๆ หันมาใช้การวิเคราะห์และการใช้เหตุผลเชิงสถิติในการตัดสินใจที่สำคัญเกี่ยวกับการรักษาสินค้าคงคลัง การจ้างบุคลากรที่มีความสามารถ การจัดการโซลูชันการกำหนดราคา ฯลฯ ซึ่งจะช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพ เพิ่มผลกำไรสูงสุด และยกระดับการจัดการความเสี่ยง

8) เพิ่มคำแนะนำส่วนบุคคล:

การแข่งขันในโลกที่ยึดลูกค้าเป็นศูนย์กลางในปัจจุบัน เพียงแค่เข้าใจว่า " ใคร " ลูกค้าของคุณไม่เพียงพอ แต่การมุ่งเน้นที่ “ สิ่งที่พวกเขาทำ ” และใช้ข้อมูลเชิงลึกที่เปิดเผยผ่านพฤติกรรมของพวกเขาจะทำให้ภาพที่ชัดเจนเกี่ยวกับความต้องการและความต้องการของลูกค้าของคุณ ตลอดจนวิธีที่ดีที่สุดและเวลาที่เหมาะสมในการส่งมอบให้กับลูกค้า นั่นคือสิ่งที่บริษัทอย่าง Amazon และ Netflix ยอมรับ เราอดไม่ได้ที่จะสังเกตว่าแบรนด์ที่เน้นลูกค้าเป็นศูนย์กลางเหล่านี้ได้ใช้คำแนะนำส่วนตัวอย่างรอบคอบ

อย่างไรก็ตาม ธุรกิจยังต้องรู้ว่าจะวาดเส้นตรงไหน ความกังวลเกี่ยวกับข้อมูลที่ละเอียดอ่อนรั่วไหลหรือจัดเก็บโดยไม่ได้รับความยินยอมจะส่งผลให้ลูกค้าเลือกที่จะไม่ใช้บริการของคุณโดยสมัครใจ ข่าวดีก็คือ อัลกอริธึมการวิเคราะห์ยังสามารถบอกคุณได้ว่าการกระทำของคุณเป็นการบุกรุกหรือมีประโยชน์ การแสวงหาการสร้างคำแนะนำส่วนบุคคลบางครั้งสามารถผลักดันนักการตลาดให้ไกลเกินไปและทำให้ลูกค้ารู้สึกว่าถูกสะกดรอยตามดิจิทัล ตัวอย่างเช่น โฆษณาที่ได้รับการสนับสนุนซึ่งปรากฏขึ้นอย่างน่าสงสัยบน Facebook และ Instagram ซึ่งแนะนำลดราคาตั๋วเครื่องบินเพียงไม่กี่นาทีหลังจากที่คุณค้นหาทางออนไลน์โดยไม่ตั้งใจ นี่คือจุดที่สามารถใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อส่งมอบคุณค่าด้วยการสะกิดเบาๆ มากกว่าการกดที่เห็นได้ชัด

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ได้ออกแบบอัลกอริธึมการแนะนำขั้นสูงเพื่อให้บริการเนื้อหาและคำแนะนำที่ปรับเปลี่ยนในแบบของลูกค้าตามพฤติกรรมในอดีตของแต่ละบุคคล สถิติเปิดเผยว่า 75% ของจำนวนการดู Netflix นั้นขับเคลื่อนด้วยเครื่องมือแนะนำ และช่วยประหยัดเงินได้ 1 พันล้านดอลลาร์ต่อปีผ่านการเลิกเล่นที่ลดลง ในทางกลับกัน Amazon สร้างยอดขายได้ 35% ผ่านคำแนะนำเพียงอย่างเดียว ไททันดิจิทัลเหล่านี้ใช้การวิเคราะห์ข้อมูลพฤติกรรมเพื่อปรับปรุงความพึงพอใจของลูกค้าและมอบมูลค่าทางธุรกิจที่แท้จริง ซึ่งอธิบายว่าทำไมโปรไฟล์ Netflix ของคุณจึงแนะนำภาพยนตร์ตามรายการที่คุณดูล่าสุด และ Amazon จะส่งการแจ้งเตือนผลิตภัณฑ์และข้อเสนอที่ดีที่สุดตามประวัติการค้นหาของคุณ รวมถึงคำแนะนำที่จะเสริมผลิตภัณฑ์ที่คุณค้นหา

9) ยกระดับความพึงพอใจของลูกค้า:

ธุรกิจในปี 2020 สนับสนุนการให้บริการแก่ลูกค้าของคุณ แทนที่จะขายและดึงเงินออกจากกระเป๋า จากการศึกษาพบว่าการมีส่วนร่วมกับลูกค้าใหม่มีราคาแพงกว่าการรักษาลูกค้าเก่าถึง 5 เท่า ความพึงพอใจของลูกค้ามีบทบาทสำคัญในความภักดีและการรักษาลูกค้า ดังนั้น เพื่อโอกาสทางธุรกิจที่ดีขึ้น คุณต้องมีลูกค้าที่มีความสุข การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์มีบทบาทสำคัญในการรักษาลูกค้าพร้อมกับเครื่องมือ เช่น การวิเคราะห์ร่วมกัน จะช่วยให้คุณระบุได้ว่าผลิตภัณฑ์หรือบริการใดสามารถยกระดับความพึงพอใจของลูกค้าได้อย่างมาก

โปรแกรมความภักดีและบัตรสมาชิกไม่เพียงแต่กระตุ้นให้ลูกค้าปัจจุบันกลายเป็นลูกค้าประจำ แต่ยังดึงดูดลูกค้าใหม่ๆ ให้กลายเป็นลูกค้าประจำอีกด้วย โปรแกรมความภักดีสามารถใช้ได้ในรูปแบบต่างๆ เช่น การแนะนำเพื่อน รางวัลสำหรับการเปลี่ยน การจับคู่แบรนด์ การเข้าร่วมชุมชน การซื้อของจากสิทธิประโยชน์ของพันธมิตร ฯลฯ การเริ่มต้นธุรกิจไม่ได้เกี่ยวกับการทำให้ลูกค้าของคุณมีความสุขในระหว่างการขายครั้งแรก เป็นการดึงดูดพวกเขาเพื่อให้พวกเขากลับมาซื้อเพิ่มเรื่อยๆ ซึ่งทำให้เกิดรายได้และออกคำบอกต่อแบบปากต่อปากอันประเมินค่ามิได้ให้กับเพื่อนและเพื่อนร่วมงาน

ไปยังคุณ:

ไม่สามารถเปิดตัวการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ได้ในพริบตา เป็นงานที่ท้าทายในการปรับตัว แต่เป็นงานที่ทรงพลังที่ธุรกิจใดๆ สามารถจัดการได้ตราบเท่าที่พวกเขาสามารถยึดมั่นในแนวทางที่ถูกต้อง และเต็มใจที่จะลงทุนในทรัพยากรที่จำเป็นเพื่อให้โครงการดำเนินไป เป็นการดีที่จะเริ่มต้นด้วยโครงการนำร่องขนาดเล็กในพื้นที่ธุรกิจที่สำคัญเพื่อใช้ประโยชน์จากค่าใช้จ่ายในการเริ่มต้นในขณะที่ลดเวลาก่อนที่คุณจะเริ่มเก็บเกี่ยวผลตอบแทน เมื่อนำโมเดลไปใช้จริงแล้ว มักจะต้องการการบำรุงรักษาเพียงเล็กน้อย เนื่องจากยังคงสร้างข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริงต่อไปในอีกหลายปีข้างหน้า การขับเคลื่อนการเปลี่ยนแปลงเชิงวิเคราะห์จะช่วยให้ธุรกิจมีความได้เปรียบในการแข่งขันและอยู่ในระดับแนวหน้าของการหยุดชะงักทางดิจิทัล โดยสรุปแล้ว การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เป็นเทคนิคที่มีประสิทธิภาพ ซึ่งหากฝังไว้อย่างราบรื่นด้วยกลยุทธ์ทางการตลาดที่เหมาะสม จะสามารถคาดการณ์พฤติกรรมของผู้บริโภคได้อย่างถูกต้องและเพิ่ม ROI สูงสุด