Welche Rolle spielt Predictive Analytics bei der Gestaltung des Verbraucherverhaltens?

Sich entwickelnde Markttrends, Technologien und herausfordernde Must-Haves haben das Verbraucherverhalten beeinflusst. Und dank M-Commerce haben sie die Qual der Wahl, was erklärt, warum ihr Kaufverhalten immer wieder flackert.

Heutzutage steht sogar noch mehr auf dem Spiel, und Unternehmen können mit der herkömmlichen Art der Marktforschung für neue Produktideen kein Risiko eingehen.

Selbst wenn ein Verbraucher ein Produkt mag und es in den Einkaufswagen legt, wird er von lukrativen Angeboten abgelenkt und angelockt, die preiswertere Alternativen zum gleichen oder niedrigeren Preis bieten. Der Verlust potenzieller Kunden ist entmutigend, aber nicht verzweifelnd. Hier kommt die Datenanalyse ins Spiel.

Digital- und geschäftserfahrene Vermarkter auf der ganzen Welt vertrauen der Datenanalyse, um Kunden und ihr Verhalten zu untersuchen und zu verstehen. Die digitale Überbelichtung erfordert eine eingehende Analyse der Vorlieben, des Verhaltens und des Kaufverhaltens des Benutzers. Dies erfordert eine Marketingstrategie, die die digitalen Fußabdrücke potenzieller Käufer mit intelligenten Tools auf der Grundlage von Data Science nachzeichnet. Historische Daten lassen Sie in die Vergangenheit blicken, auch wenn Sie es nicht rückgängig machen können. Sie können jedoch die Vorhersage nutzen, um sich an dynamische Veränderungen anzupassen. Analytische Praktiker haben die Qual der Wahl, wenn es um analytische Techniken geht, darunter:

1. Descriptive Analytics – Eine grundlegende Technik, bei der Daten für die nachfolgende Analyse vorbereitet werden.
2. Predictive Analytics – Fortgeschrittene Modelle zur Vorhersage und Vorhersage des Verbraucherverhaltens.
3. Prescriptive Analytics – Algorithmen des maschinellen Lernens für Interpretationen und Empfehlungen.

In diesem Artikel konzentrieren wir uns auf Predictive Analytics, eine Kategorie der Datenanalyse, mit der Sie die Fehler in Ihrer Strategie identifizieren und Strategen entsprechende Korrekturmaßnahmen ergreifen können. Sie können also versuchen, Versuche und Fehler zu permutieren und zu kombinieren oder es erneut zu versuchen und zu triumphieren!

Was bedeutet Predictive Analytics?

Predictive Analytics ist die Wissenschaft der Verwendung von Daten, statistischen Algorithmen und KI-Techniken, um aussagekräftige Schlussfolgerungen abzuleiten, die zur Vorhersage der Zukunft verwendet werden können.

Bevor wir verstehen, wie Predictive Analytics beim Studium der Verbraucheranalyse hilft, lassen Sie uns zunächst ihre Bedeutung verstehen.

Mithilfe der Verbraucheranalyse können Marktforschungsexperten die Wünsche und Bedürfnisse ihrer potenziellen Käufer ermitteln. Diese Schritte sind entscheidend für die Analyse des Verbraucherverhaltens:

• Discover Insight: Segmentierung der Kundendatenbank zur Identifizierung von Verbrauchersegmenten.
• Gewinnen und binden Sie potenzielle Kunden: Zielen Sie auf das Kundensegment mit relevanten Angeboten ab, indem Sie ihr Profil und frühere Einkäufe analysieren.
• Nutzen Sie die Kundenbindung: Unternehmen bewerten den Kundenwert und verwenden einen proaktiven Ansatz, um Kunden zu binden.

Hier sind einige Möglichkeiten, wie Predictive Analytics dabei hilft, das Verbraucherverhalten zu untersuchen:

1) Marktsegmentierung:

Der erste Schritt bei der Verbraucheranalyse ist die Erstellung einer Marktsegmentierung, bei der der Markt in verschiedene Untergruppen mit ähnlichen Demografien, Verhaltensweisen und Einstellungen aufgeteilt wird. Anhand dieser Daten können Sie jedes Segment individuell ansprechen und genau auf dessen Anforderungen eingehen. Die Segmentierung umfasst 3 Phasen:

• Die Affinitätsanalyse ist der Prozess des Clusterns von Kundendatenbanken, die sich um gemeinsame Attribute drehen, um ein präzises Targeting zu ermöglichen.
• Das Reaktionsmodell wirft einen Blick auf die Historie Ihrer Kundenstimuli und ob sie konvertiert wurden oder nicht, um die Wahrscheinlichkeit der entwickelten Strategie vorherzusagen.
• Die Abwanderungsanalyse, auch bekannt als Fluktuationsrate, berechnet den Prozentsatz der verlorenen Kunden und folglich die Opportunitätskosten oder potenziellen Umsatzverluste.

Daten spielen eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung und Entscheidung über die effektivste Positionierung für jedes Marketingsegment. Predictive Analytics hilft Ihnen, die lukrativen Segmente zu identifizieren und sie basierend auf der Kaufhistorie entsprechend auszurichten. Diese Daten werden von Marketingmanagern für eine optimale Ressourcenallokation verwendet, um die profitabelsten Segmente zu erreichen.

2) Prognose und Nachfragepreise:

Nachfragepreisgestaltung ist der Prozess der Preisgestaltung von Produkten und Dienstleistungen auf der Grundlage von Unterschieden in der Nachfrageelastizität zwischen Verbrauchersegmenten. Predictive Analytics wird hauptsächlich zum Erstellen von Bedarfsprognosemodellen verwendet, die den Umsatz und den Umsatz Ihres Unternehmens vorhersagen, um den richtigen Preis zum richtigen Zeitpunkt zu ermitteln. Sie können auch Experimente entwerfen, um die Faktoren aufzudecken, die den Einfluss des Preises auf die Nachfrage beeinflussen, um günstige Preisstrategien zu entwickeln.

Predictive Analytics hilft Ihnen, Unternehmensinformationen mit Werbeveranstaltungen, Wirtschaftsindikatoren, Wetteränderungen usw. zusammenzuführen, die sich direkt auf Kundenpräferenzen und Kaufentscheidungen auswirken. Anschließend identifiziert es neue Möglichkeiten und initiiert detailliertere Einblicke in die zukünftige Nachfrage.

In jüngerer Zeit bedarfsorientiertes Konzept, das KI und maschinelles Lernen einsetzt, um Schwankungen im Kaufverhalten in Echtzeit zu erfassen. Einige Experten betrachten es als eine Methode zur Anpassung von Vorhersagen und nicht als eigenständige Prognosemethode.

3) Marketingkampagnen:

Wir alle erinnern uns, dass wir mathematische Theoreme gelernt haben, die eine Hypothese und eine resultierende Aussage hatten und sich somit als richtig oder falsch erwiesen haben. Predictive Analytics funktioniert wie das Theorem, bei dem Data Science verwendet werden kann, um zu identifizieren, welche Kundensegmente und das Publikum effektiv sind, um umsetzbare Erkenntnisse zu erreichen und zu entwickeln.

Eine genaue Berichterstattung kann Ihnen genau sagen, ob eine Kampagne erfolgreich war, und Änderungen vornehmen, wo sie möglicherweise unzureichend ist. Dies legt den Grundstein für Best Practices von Strategien, die befolgt werden können, nicht nur in Marketing und Vertrieb, sondern auch beim Treffen von Geschäftsentscheidungen.

4) Vorhersage des Kundenverhaltens:

Sie können Predictive Analytics einsetzen, um Ähnlichkeiten und Muster zwischen Datenvariablen zu untersuchen und ebenso das Verhalten bestehender und neuer Kunden vorherzusagen. Daten sagen den nächsten Schritt Ihres Kunden genau voraus und verfolgen auch Abbrüche, bei denen die Möglichkeit besteht, einen potenziellen Kunden an einen Konkurrenten zu verlieren. Durch die Zuordnung dieser Muster erhalten Sie Einblicke in die Kampagnenergebnisse. Dies hilft dabei, potenzielle Leads zu identifizieren und nur diejenigen zu priorisieren, die am wahrscheinlichsten konvertieren.

Indem Sie das Kundenverhalten antizipieren, können Sie effektive Marketingstrategien entwickeln. Daher ist es nicht verwunderlich, dass Predictive Analytics dabei hilft, Ihre Kunden zu verstehen, damit Sie sie über die richtigen Marketingkanäle erreichen können.

5) Inhalt anpassen:

Der zunehmende Trend eines kundenorientierten Ansatzes hat Unternehmen auf der ganzen Welt dazu veranlasst, die Bedeutung der Personalisierung zu erkennen. Das Erstellen personalisierter Nachrichten wird jedoch aufgrund des Mangels an genauen und ausreichenden Daten und detaillierten Einblicken zu einer Herausforderung. Um personalisierte Inhalte für Ihre Kunden erstellen zu können, müssen Sie maschinelles Lernen, Datenwissenschaft und Datenanalyse nutzen, um die Segmentierung zu automatisieren.

Die Fähigkeit, das Kundenverhalten mithilfe von Datenanalysen und Erstellungsmodellen vorherzusagen, ermöglicht es Ihnen, Ihre Inhalte zu personalisieren, um diese spezifischen Leads anzusprechen. Die Ausrichtung auf die richtige Zielgruppe zur richtigen Zeit führt zu einem sicheren Weg zum ROI. Historische Daten sind nützlich, um benutzerdefinierte Nachrichten für Cross-Selling, Upselling oder Produktempfehlungen an Ihre Kunden zu erstellen. Darüber hinaus liefern demografische Daten Einblicke in die Auswahl der lokalen Bevölkerung, damit Sie besser verstehen, welche Angebote sie in Ihr Geschäft locken. Die Kaufhistorie kann auch eingesehen werden, um Werbeaktionen basierend auf individuellen Vorlieben zu ändern.

6) Macht des Geofencing:

Geofencing hat das mobile Marketing auf die nächste Stufe gehoben, indem es Unternehmen ermöglicht, bei potenziellen Kunden in einem bestimmten Umkreis eines Standorts zu werben. Von interaktiven Einkaufslisten über begrenzte Angebote Ihrer Lieblingsmarke, Haussicherheit bis hin zu Restaurantvorschlägen in Ihrer Nähe hat Geofencing die Kluft zwischen Vermarktern und Verbrauchern überbrückt.

Geofencing verwendet Technologien, die auf prädiktiven Daten wie Global Positioning System oder GPS und Hochfrequenzkennungen wie Bluetooth und Beacon-Technologie basieren, um eine virtuelle Grenze um einen Unternehmensstandort herum zu errichten. GPS hilft bei der genauen Triangulation des Kundenstandorts, während die Beacon-Technologie Warnungen sendet, wenn ein Kunde einen Standort betritt oder verlässt. Die Bluetooth-Technologie kann erkennen, wenn Sie sich in der Nähe eines Signals befinden, z. B. einer Kasse in einem Geschäft. Ihre Online-Bemühungen werden sich nicht auszahlen, wenn Sie Ihre Kunden nicht befragen. Bringen Sie Geofencing-Werbung und Türen zu verschiedenen Metriken ein, z. B. wie oft sie Ihr Geschäft besuchen, wie lange sie bleiben, ihre Einkäufe usw. geöffnet sind.

7) Entscheidungsfindung und Berichterstattung:

Es ist sinnlos, Datenanalysen zu verwenden, wenn Sie sie nicht auf den ROI übertragen können. Die Segmentierungsmethoden, die wir zuvor in diesem Artikel behandelt haben, wie Affinitätsanalyse, Response-Modellierung und Abwanderungsanalyse, können angewendet werden, um genaue Berichte über die Online- und Offline-Transaktionen des Kunden zu erstellen, um zu bestimmen, welche Inhalte Sie bereitstellen sollten. Datenanalysen ermöglichen es Unternehmen, kundenorientierte Marketingentscheidungen zu treffen.

Datenvisualisierung, der Prozess der Verwendung von Statistiken und Daten, um Verbrauchermuster aufzubauen und Schlussfolgerungen über ein Theorem zu ziehen oder eine Hypothese zu beweisen, die die Entscheidungsfindung in der Organisation fördert, kann eingesetzt werden.

Predictive Analytics versetzt Manager in die Lage, die Dynamik ihres Unternehmens zu verstehen, Marktveränderungen vorherzusehen und Risiken zu bewältigen. Unternehmen nutzen jetzt Analysen und statistische Argumente, um wichtige Entscheidungen über die Bestandspflege, die Einstellung von Talenten, die Verwaltung von Preislösungen usw. zu treffen. Dies verbessert die Effizienz, maximiert den Gewinn und nutzt das Risikomanagement.

8) Personalisierte Empfehlung steigern:

Um heute in einer kundenorientierten Welt zu konkurrieren, reicht es nicht aus, einfach zu verstehen, „ wer “ Ihre Kunden sind. Stattdessen wird die Konzentration auf „ was sie tun “ und die Nutzung von Erkenntnissen, die sich aus ihrem Verhalten ergeben, ein klares Bild der Wünsche und Bedürfnisse Ihrer Kunden vermitteln den besten Weg und die passende Zeit, um es ihnen zu liefern. Genau das übernehmen Unternehmen wie Amazon und Netflix. Wir können nicht umhin zu bemerken, dass diese stark kundenorientierten Marken mit Bedacht auf persönliche Empfehlungen zurückgegriffen haben.

Allerdings müssen Unternehmen auch wissen, wo sie die Grenze ziehen müssen. Bedenken, dass vertrauliche Informationen ohne Zustimmung weitergegeben oder gespeichert werden, führen dazu, dass Kunden sich freiwillig von Ihren Diensten abmelden. Die gute Nachricht ist, dass Analysealgorithmen Ihnen auch sagen können, ob Ihre Aktionen invasiv oder nützlich sind. Die Suche nach personalisierten Empfehlungen kann Marketer manchmal zu weit treiben und Kunden abschrecken, die glauben, digital verfolgt zu werden. Wie zum Beispiel die gesponserten Anzeigen, die verdächtig auf Facebook und Instagram auftauchen und reduzierte Preise für Flugtickets vorschlagen, nur wenige Minuten nachdem Sie sie gedankenlos online gesucht haben. Hier kann Predictive Analytics eingesetzt werden, um mit einem sanften Schubs statt einem offensichtlichen Schubs einen Mehrwert zu liefern.

Predictive Analytics hat ihre fortschrittlichen Empfehlungsalgorithmen so konzipiert, dass sie ihren Kunden personalisierte Inhalte und Vorschläge basierend auf dem vergangenen Verhalten einer Person liefern. Statistiken zeigen, dass 75 % der Netflix-Zuschauer von Empfehlungsmaschinen angetrieben werden und sie durch geringere Abwanderung 1 Milliarde US-Dollar pro Jahr einsparen. Amazon hingegen generiert 35 % Umsatz allein über Empfehlungen. Diese digitalen Titanen haben die Verhaltensdatenanalyse verwendet, um die Kundenzufriedenheit zu verbessern und einen echten Geschäftswert zu liefern. Das erklärt, warum Ihr Netflix-Profil Filme basierend auf Ihrer zuletzt angesehenen Liste vorschlägt und Amazon Produktbenachrichtigungen und beste Angebote basierend auf Ihrem Suchverlauf sendet, einschließlich Empfehlungen, die Ihr gesuchtes Produkt ergänzen würden.

9) Nutzen Sie die Kundenzufriedenheit:

Business in 2020 setzt sich dafür ein, Ihren Kunden zu dienen, anstatt zu verkaufen und ihnen Geld aus der Tasche zu ziehen. Studien haben gezeigt, dass es fünfmal teurer ist, einen neuen Kunden zu gewinnen, als einen alten zu halten. Die Kundenzufriedenheit spielt eine entscheidende Rolle bei der Kundenloyalität und -bindung. Für bessere Geschäftsaussichten brauchen Sie also zufriedene Kunden. Predictive Analytics spielt eine entscheidende Rolle bei der Kundenbindung, zusammen mit Tools wie der Conjoint-Analyse können Sie genau bestimmen, welches Produkt oder welche Dienstleistung die Kundenzufriedenheit erheblich steigern kann.

Treueprogramme und Mitgliedskarten ermutigen nicht nur bestehende Kunden, häufige Besucher zu werden, sondern ziehen auch neue an, um Stammkunden zu werden. Treueprogramme können in verschiedenen Formen verwendet werden, z. B. als Empfehlung eines Freundes, Belohnungen für einen Wechsel, Markenpaarungen, Beitritt zu einer Community, Einkaufen bei Partnervorteilen usw. Bei der Gründung eines Unternehmens geht es nicht nur darum, Ihre Kunden beim ersten Verkauf glücklich zu machen. Es soll sie dazu verleiten, dass sie immer wieder zurückkommen, um mehr zu kaufen, was den Umsatz steigert und die unbezahlbaren Mund-zu-Mund-Propagandaempfehlungen an Freunde und Kollegen weitergibt.

Zu dir hinüber:

Predictive Analytics kann nicht im Handumdrehen eingeführt werden. Es ist schwierig, sich anzupassen, aber eine mächtige Aufgabe, die jedes Unternehmen bewältigen kann, solange es sich dem richtigen Ansatz verschrieben hat und bereit ist, in die notwendigen Ressourcen zu investieren, um das Projekt voranzubringen. Es ist ratsam, mit einem kleinen Pilotprojekt in einem kritischen Geschäftsbereich zu beginnen, um von den Anlaufkosten zu profitieren und gleichzeitig die Zeit zu verkürzen, bevor Sie beginnen, die Früchte zu ernten. Sobald das Modell in die Tat umgesetzt ist, erfordert es in der Regel wenig Pflege, da es noch viele Jahre lang umsetzbare Erkenntnisse liefert. Das Vorantreiben analytischer Transformationen wird Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen und an der Spitze der digitalen Disruption bleiben. Um zusammenzufassen,