Как использовать прогнозную аналитику для повышения эффективности маркетинга

С появлением больших данных и искусственного интеллекта маркетологи имеют в своем распоряжении более мощные аналитические инструменты, чем когда-либо прежде. Основанные на данных отзывы клиентов могут быть использованы для активизации маркетинговых усилий на каждом этапе воронки, и одна из наиболее эффективных тактик — использование аналитической аналитики.

В этой статье мы обсудим, что такое предиктивная аналитика, зачем она нужна предприятиям, как ее измерять, а также передовые методы ее реализации для повышения эффективности маркетинга, повышения рентабельности инвестиций и, в конечном итоге, более быстрого успеха.

    Что такое прогнозирующая маркетинговая аналитика?
    Часть 1: 8 вариантов использования для аналитической маркетинговой аналитики
        Подробная оценка потенциальных клиентов
        Сегментация свинца для развития кампании
        Целевое распространение контента
        Предсказание ценности при жизни
        Прогноз скорости оттока
        Готовность к перепродажам и кросс-продажам
        Понимание соответствия продукта
        Оптимизация маркетинговых кампаний
    Часть 2: Измерение прогнозирующей маркетинговой аналитики
        CAC или стоимость привлечения клиентов
        Маркетинговый процент CAC
        Соотношение LTV и CAC (LTV: CAC)
        Время зарабатывать обратно CAC
        Маркетинг Процент клиентов
        Маркетинг влияет на процент клиентов
    Часть 3: Внедрение прогнозирующей маркетинговой аналитики для оптимизированных бизнес-решений

Что такое прогнозирующая маркетинговая аналитика?

Прежде чем мы объясним, что такое прогнозирующая аналитика, вот несколько фактов о том, насколько большие большие данные:

    Более 2,5 квинтиллионов байтов данных создаются каждый день
    Предполагается, что к 2020 году каждую секунду для каждого человека на Земле будет создаваться 1,7 МБ данных.

Подумайте об этом так: использование доступных данных для планирования, разработки и развертывания маркетинговой кампании похоже на создание плаща-супергероя, который почти гарантирует лучшие результаты.

Прогнозирующая маркетинговая аналитика — это отрасль передовой аналитики, которая использует все эти большие данные для прогнозирования будущих событий или результатов. Он объединяет различные методы, от интеллектуального анализа данных, статистики, моделирования, машинного обучения и искусственного интеллекта, для обработки и анализа различных наборов данных с целью разработки прогнозов.

Другими словами, предиктивная аналитика анализирует закономерности, основанные на исторических и транзакционных данных, которые могут быть дополнительно обработаны для определения будущих рисков и возможностей.

Шаги в процессе прогнозной аналитики:

    Определение результатов: определите, на какие бизнес-вопросы вы хотите получить данные, например: «Сколько моих продуктов может купить постоянный покупатель в ближайшие 12 месяцев?»
    Сбор данных: имейте план, для которого вам нужны данные, как вы планируете их собирать, и лучшие способы их организации.
    Анализ данных: проверяйте данные на предмет полезной информации и формируйте выводы о ваших клиентах.
    Статистика: проверить выводы.
    Моделирование: создавайте прогнозы относительно будущего поведения вашего клиента.
    Развертывание: использование данных для обоснования маркетинговых стратегий и реализации тактик.
    Мониторинг модели: отслеживание и составление отчетов об эффективности кампаний, основанных на прогнозных данных.

Вот несколько быстрых определений различных видов бизнес-аналитики:

    Описательная аналитика — это первая стадия бизнес-аналитики, в которой вы смотрите на исторические данные и производительность.
    Прогнозная аналитика — это вторая стадия бизнес-аналитики, в которой данные прошлого используются с алгоритмами для прогнозирования будущих результатов.
    Предписательная аналитика — это третий этап бизнес-аналитики, в котором вы определяете наилучший курс действий.

8 вариантов использования для аналитической маркетинговой аналитики

Когда весь процесс завершен, прогнозная аналитика может быть применена к различным функциям. Вот восемь самых популярных вариантов использования оптимизированной прогностической аналитики в маркетинге:
1) Подробная оценка потенциальных клиентов

Оценка лидов означает ранжирование лидов в зависимости от того, где они находятся в последовательности. Это позволяет отделам маркетинга и продаж сотрудничать более осмысленно, поскольку каждое направление отличается. С предписывающей аналитикой каждое лидерство будет оценено на основе его готовности купить. Это помогает проинформировать о следующем шаге в маркетинге или продаже потенциальному клиенту на основе прогнозов об их будущих покупательских привычках.

Маркетинговая воронка 3 этапа
2) Сегментация свинца для развития кампании

Воспитание свинца, которое относится к ранней стадии процесса покупки, требует планирования и разработки стратегии. Используя демографические и поведенческие данные, прогностическая аналитика может помочь компаниям сгруппировать потенциальных клиентов по сегментам и создать рекламные кампании, разработанные специально для продвижения процесса вниз по воронке продаж.
3) Целевое распространение контента

Какие типы контента работают лучше для определенных клиентов, можно определить с помощью прогнозной аналитики. Как только вы узнаете не только, какой тип контента соответствует определенной аудитории, но и какой канал лучше всего для них доступен, вы можете настроить создание и распространение контента. Когда лиды получают более качественную информацию от организации, это увеличивает вероятность конверсии продаж.
4) Предсказание ценности при жизни
Пожизненная ценность для клиента является истинной мерой рентабельности маркетинга.


Customer Lifetime Value (CLV) — это то, сколько клиент стоит для вас на протяжении всего периода ваших отношений с ними. С помощью прогнозной аналитики вы можете взять исторические данные о каждом клиенте и использовать их для прогнозирования будущей продолжительности ваших отношений с ними, а также того, какой доход могут принести эти отношения. Эти оценки могут помочь вам установить бюджеты для клиента приобретение, что дает вам более точную и ожидаемую рентабельность инвестиций.
5) Прогнозирование оттока

Коэффициент оттока — это показатель истощения, который представляет собой процент подписчиков или пользователей, которые прекратили подписку в течение определенного периода. Чтобы расти, бизнес должен иметь более высокие темпы роста, чем темпы оттока. С помощью прогнозной аналитики вы можете определить предупреждающие знаки, предупреждающие вас о потере клиента и позволяющие обеспечить необходимое последующее наблюдение или помощь, пока не стало слишком поздно.
6) Готовность к перепродажам и кросс-продажам

Используя имеющиеся данные о покупательском поведении клиентов, предприятия могут перепродавать, перепродавать или объединять, чтобы увеличить прибыль. Например, если вы знаете, что 30% клиентов, которые покупают продукт A у вас, возвращаются, чтобы купить продукт B в течение шести месяцев, вы можете затем продать продукт B покупателям вскоре после того, как они купят продукт A, чтобы ускорить этот процесс и захватить тех, кто иначе не мог бы рассмотреть вопрос о покупке продукта B.
7) Понимание соответствия продукта

Обладая историческими данными о покупках, поведении и потенциальных клиентах, компании могут лучше понять, что именно нужно и чего хотят клиенты. Это может привести к разработке будущих продуктов для дальнейшего удовлетворения этих потребностей или улучшения существующих продуктов, которые не соответствуют их целям продаж.
8) Оптимизация маркетинговых кампаний

Благодаря прогнозирующей аналитике компании могут лучше планировать, разрабатывать, разрабатывать стратегии и осуществлять будущие маркетинговые кампании. Чем больше вы будете знать заранее, тем более успешным будет ваш таргетинг и обмен сообщениями.

Применяя прогнозную аналитику в организациях, риски могут быть значительно снижены, поскольку решения будут приниматься на основе данных, а не просто бездоказательных предположений, основанных на инстинктах и ​​некоторых обоснованных догадках. Многие успешные предприятия электронной коммерции применяют прогнозную аналитику в своих маркетинговых усилиях, и, конечно, неудивительно, что Amazon является королем использования данных для целевого ориентирования и ремаркетинга для клиентов с большим успехом.

Интеллектуальная маркетинговая аналитика

Когда мы говорим об измерении, мы говорим о двух вещах: метрика и аналитика. Эти термины часто используются взаимозаменяемо, но на самом деле это две совершенно разные вещи.

Проще говоря:

    метрики — это отдельные точки данных, относящиеся к одному конкретному измерению
    аналитика объединяет метрики, чтобы получить более целостное представление о данных и сделать выводы

Google Analytics, очевидно, подпадает под «аналитику». Он проверяет показатели веб-сайта и кампании, такие как сеансы, просмотры страниц, показатель отказов, источники трафика, страницы выхода, цели, взаимодействия за посещение, обзор социальных сетей и обзор приобретений. Каждая метрика может быть далее классифицирована на основе измерений, которые включают типы устройств, регионы, языки и браузеры.

В маркетинге есть шесть показателей, которые обычно используются при расчете производительности и рентабельности инвестиций:
1) Стоимость привлечения клиентов (CAC)

CAC — это средняя сумма денег, потраченная на приобретение нового клиента. Он рассчитывается на основе общих продаж и затрат на маркетинг, разделенных на количество новых клиентов за определенный период времени. Вы можете создать два типа CAC: 100% онлайн CAC и комбинацию онлайн и оффлайн CAC.
2) Маркетинговый процент CAC

Какой процент CAC относится к маркетинговым расходам? Чтобы составить соотношение, общие маркетинговые затраты делятся на продажи и маркетинговые затраты.
3) Соотношение CLV и CAC (CLV: CAC)

Вы получите это соотношение путем деления ценности жизни клиента (CLV) — или стоимости жизни клиента (LCV) — на стоимость приобретения клиента (CAC).
4) Время зарабатывать обратно CAC

Важно знать, сколько времени вам понадобится, чтобы вернуть деньги, потраченные на приобретение каждого клиента, чтобы вы могли установить будущие маркетинговые бюджеты и реалистичные цели получения дохода. Определите общее время (недели, месяцы, кварталы или годы), необходимое для возврата CAC.
5) Маркетинг Процент клиентов

Этот показатель показывает, какая часть вашего нового бизнеса исходит от ваших маркетинговых лидеров. Разделив общее число потенциальных клиентов за месяц на общее количество новых клиентов, вы получите процент клиентов, получающих маркетинг.
6) Маркетинг влияет на процент клиентов

Этот показатель измеряет роль ваших общих маркетинговых усилий в приобретении новых клиентов. Чтобы найти эту цифру, общее количество новых клиентов делится на общее количество клиентов, которые фактически участвовали в вашей маркетинговой деятельности.

Эти шесть маркетинговых метрик обеспечивают основу для прогнозной маркетинговой аналитики, помогая вам моделировать и оценивать категории. Другими словами, понимая эти метрики, аналитика может быть должным образом спроектирована для предоставления необходимых наборов данных.

Внедрение аналитической маркетинговой аналитики для оптимизации бизнес-решений

Использование показателей, основанных на маркетинговых целях, позволяет перевести их в маркетинговую модель, которая действительно работает на этапе реализации. Перед выполнением кампании убедитесь, что вы указали существующую маркетинговую аналитику и ее цифры. Эти прошлые результаты будут служить картиной «до», которую можно сравнить с картиной «после» с помощью эффективности прогнозной аналитики.

Цикл прогностической маркетинговой аналитики начинается с доступа к данным, их исследования, моделирования и реализации маркетинговой кампании. Этап моделирования является следующим этапом процесса, после понимания метрик и доступных данных. Метрики и данные не имели бы большого значения, если бы не было полезной модели.

Например, существует три основных класса прогнозирующих моделей:

    Кластерное моделирование — это способ сегментирования клиентов на группы, основанный на нескольких переменных одновременно. С его помощью вы можете ориентироваться на демографию и персону, используя поведенческую кластеризацию, кластеризацию на основе продуктов и кластеризацию на основе бренда.

    Моделирование склонности используется для прогнозирования поведения клиентов на основе прогнозируемой ценности в течение всей жизни, вероятности участия, склонности отказаться от подписки, склонности к конверсии, склонности к покупке и склонности к оттоку.

    Коллаборативная фильтрация в первую очередь используется для рекомендации продуктов, услуг и рекламы на основе прошлых переменных, в том числе поведения покупателей. Эта фильтрация распространена для продаж, перекрестных и последующих продаж.

В прогнозной аналитике регрессионный анализ также играет важную роль. Бизнес-аналитик может распознать корреляции между клиентом и его покупками, используя «коэффициенты регрессии». Таким образом, они могут создать оценку, которая может использоваться для прогнозирования возможности будущих покупок.

Маркетологи используют три основные категории оценки:

    Прогнозирующий скоринг — в котором перспективы, потенциальные клиенты и счета располагаются по приоритетам в зависимости от их вероятности совершения покупки.
    Модели идентификации — в которых потенциальные клиенты идентифицируются и приобретаются на основе сходства с переменными существующих клиентов.
    Автоматическая сегментация — сегменты отведены для индивидуального и персонализированного содержания.

Существует множество инструментов, которые помогут вам с аналитической маркетинговой аналитикой по различным ценам, включая:

    EverString
    делать вывод
    Гало
    BOARD
    SAS Advanced Analytics
    RapidMiner Studio

Найдите тот, который соответствует вашему бюджету, и — это важно — найдите тот, который легко интегрируется с остальными инструментами, с которыми вы собираете данные на разных платформах. Это облегчит преобразование ваших метрик в мощный инструмент для лучшего анализа, прогнозов, сегментирования и нацеливания.

Заключение

Прогнозная аналитика — ключ к успешным маркетинговым кампаниям. Он объединяет взаимосвязь между показателями и лучшими бизнес-результатами с помощью передовых стратегий, чтобы обеспечить большее влияние на протяжении всего жизненного цикла клиента.

Прогнозирующая аналитика, однако, требует глубокого понимания «до» показателей маркетинговой аналитики, чтобы служить основой для моделирования сред и категорий оценки. После анализа наборов исторических и поведенческих данных и их моделей вы сможете использовать их по сравнению с данными «до».

В целом, прогнозная аналитика позволяет вам принимать маркетинговые кампании и принимать другие бизнес-решения более осознанно. Но, как и в других сферах жизни, прогностическая аналитика не гарантирует успеха. Это просто увеличивает вероятность успеха.