Mis on ennustava analüüsi roll tarbijakäitumise kujundamisel?

Arenevad turutrendid, tehnoloogia ja väljakutseid pakkuvad kohustuslikud asjad on mõjutanud tarbijate käitumist. Ja tänu M-kaubandusele on nad valikutega hellitatud, mis selgitab, miks nende ostukäitumine vilgub.

Tänapäeval on panused veelgi suuremad ja ettevõtted ei saa võtta riske tavapärase turu-uuringute läbiviimise viisiga uute toodete ideede leidmiseks.

Isegi kui tarbijale mõni toode meeldib ja ta lisab selle ostukorvi, tõmbab ta tähelepanu kõrvale ja meelitab teda tulusate tehingutega, mis pakuvad sama või väiksema hinna eest parema hinnaga alternatiive. Potentsiaalsete klientide kaotamine on masendav, kuid mitte meeleheide. Siin tuleb mängu andmeanalüütika.

Andmeanalüütikat usaldavad digitaalsed ja äriteadlikud turundajad üle maailma, et uurida ja mõista kliente ja nende käitumist. Digitaalne ülevalgustus nõuab kasutaja eelistuste, käitumise ja ostumustri põhjalikku analüüsi. Selleks on vaja turundusstrateegiat, mis jälgiks potentsiaalsete ostjate digitaalseid jalajälgi, kasutades andmeteadusest toidetavaid intelligentseid tööriistu. Ajaloolised andmed võimaldavad teil piiluda minevikku, kuigi te ei saa seda tagasi võtta. Dünaamiliste nihketega kohanemiseks saate aga ennustamist kasutada. Analüütikud on analüütiliste meetoditega, mis hõlmavad järgmist:

1. Kirjeldav analüüs – põhitehnika, mis hõlmab andmete ettevalmistamist järgnevaks analüüsiks.
2. Ennustav analüüs – täiustatud mudelid tarbijate käitumise ennustamiseks ja prognoosimiseks.
3. Ettekirjutav analüütika – masinõppe algoritmid tõlgenduste ja soovituste jaoks.

Selles artiklis keskendume ennustavale analüütikale, andmeanalüütika kategooriale, mis võimaldab teil tuvastada teie strateegia puudused ja lasta strateegidel rakendada parandusmeetmeid. Seega võite proovida katseid, vigu muuta ja kombineerida või proovida uuesti ja võidutseda!

Mida tähendab ennustav analüüs?

Ennustav analüütika on teadus, mis kasutab andmeid, statistilisi algoritme ja tehisintellekti tehnikaid, et teha sisukaid järeldusi, mida saab kasutada tuleviku ennustamiseks.

Enne kui mõistame, kuidas ennustav analüütika aitab tarbijaanalüüsi uurida, mõistkem kõigepealt selle tähtsust.

Tarbijaanalüüs võimaldab turu-uuringute spetsialistidel määrata potentsiaalsete ostjate soovid ja vajadused. Need sammud on tarbijakäitumise analüüsi jaoks üliolulised:

• Discover Insight: kliendiandmebaasi segmenteerimine tarbijasegmentide tuvastamiseks.
• Potentsiaalsete klientide ligimeelitamine ja hoidmine: klientide profiili ja varasemaid oste analüüsides sihtige asjakohaste pakkumistega klientide segmenti.
• Võimendage klientide hoidmist: ettevõtted hindavad klientide väärtust ja kasutavad klientide hoidmiseks ennetavat lähenemist.

Siin on mõned viisid, kuidas ennustav analüüs aitab tarbijate käitumist uurida.

1) Turu segmenteerimine:

Tarbijaanalüüsi esimene samm on turu segmenteerimise loomine, mis hõlmab turu jagamist erinevateks alarühmadeks, millel on sarnane demograafia, käitumine ja hoiakud. Neid andmeid kasutades saate sihtida iga segmenti eraldi ja rahuldada täpselt nende nõudmisi. Segmenteerimine koosneb kolmest etapist:

• Afiinsusanalüüs on klientide andmebaaside rühmitamise protsess, mis tiirleb ümber ühiste atribuutide, et võimaldada täpset sihtimist.
• Reageerimismudel heidab pilgu teie klientide stiimulite ajaloole ja sellele, kas see konverteeriti või mitte, et ennustada kavandatud strateegia tõenäosust.
• Hõõrumisanalüüs, mida tuntakse ka kui kulumismäära, arvutab kaotatud klientide protsendi ja sellest tulenevalt ka alternatiivkulu või võimaliku tulukaotuse.

Andmed mängivad iga turundussegmendi jaoks kõige tõhusama positsioneerimise väljatöötamisel ja otsustamisel üliolulist rolli. Ennustav analüütika aitab teil tuvastada tulusad segmendid ja neid ostuajaloo põhjal vastavalt sihtida. Neid andmeid kasutavad turundusjuhid ressursside optimaalseks jaotamiseks, et jõuda kõige kasumlikumate segmentideni.

2) Prognoosimine ja nõudluse hinnakujundus:

Nõudluse hinnakujundus on toodete ja teenuste hinnakujundusprotsess, mis põhineb tarbijasegmentide nõudluse elastsuse erinevustel. Ennustavat analüütikat kasutatakse peamiselt nõudluse prognoosimudelite loomiseks, mis ennustavad teie ettevõtte müüki ja tulusid, et määrata õige hind õigel ajal. Samuti saate kavandada eksperimente, et selgitada välja tegurid, mis mõjutavad hinna mõju nõudlusele, et töötada välja soodsad hinnastrateegiad.

Ennustav analüütika aitab teil ühendada ettevõtteteabe reklaamiürituste, majandusnäitajate, ilmamuutustega jne, mis mõjutavad otseselt klientide eelistusi ja ostuotsuseid. Seejärel tuvastab see uued võimalused ja annab põhjalikuma ülevaate tulevasest nõudlusest.

Hiljuti on nõudluse tuvastamise kontseptsioon, mis kasutab tehisintellekti ja masinõpet, et jäädvustada ostukäitumise kõikumisi reaalajas. Mõned eksperdid peavad seda prognooside korrigeerimise meetodiks, mitte iseseisvaks prognoosimeetodiks.

3) Turunduskampaaniad:

Me kõik mäletame, et õppisime matemaatilisi teoreeme, millel oli hüpotees ja sellest tulenev väide, mis osutus seega õigeks või valeks. Ennustav analüütika töötab nagu teoreem, kus andmeteadust saab kasutada selleks, et teha kindlaks, millised kliendisegmendid ja vaatajaskond on tõhusad, et jõuda ja arendada rakendatavaid teadmisi.

Täpne aruandlus võib täpselt öelda, kas kampaania oli edukas, ja teha muudatusi, kui see võib ebaõnnestuda. See loob aluse strateegiate parimate tavade järgimiseks, mitte ainult turunduse ja müügi, vaid ka äriotsuste tegemisel.

4) Kliendi käitumise ennustamine:

Saate kasutada ennustavat analüütikat, et uurida andmemuutujate sarnasusi ja mustreid ning prognoosida olemasolevate ja uute klientide käitumist. Andmed ennustavad täpselt teie kliendi järgmist käiku ja jälgivad ka väljalangemisi, kus on võimalus potentsiaalne klient konkurendile kaotada. Nende mustrite kaardistamine annab teile ülevaate kampaania tulemustest. See aitab tuvastada potentsiaalseid müügivihjeid ja seada prioriteediks ainult need, mis kõige tõenäolisemalt konversiooni toovad.

Klientide käitumist ennetades saate välja töötada tõhusaid turundusstrateegiaid. Seetõttu pole üllatav, et ennustav analüüs aitab teie kliente mõista, et jõuaksite nendeni õigete turunduskanalite kaudu.

5) Kohandage sisu:

Kliendikeskse lähenemise kasvav trend on ajendanud ettevõtteid üle kogu maailma mõistma isikupärastamise olulisust. Isikupärastatud sõnumite loomine muutub aga täpsete ja piisavate andmete ning üksikasjalike arusaamade puudumise tõttu keeruliseks. Oma klientidele isikupärastatud sisu loomiseks peate segmenteerimise automatiseerimiseks kasutama masinõpet, andmeteadust ja andmeanalüütikat.

Võimalus ennustada klientide käitumist andmeanalüütika ja mudelite loomise abil võimaldab teil oma sisu isikupärastada, et sihtida neid konkreetseid müügivihjeid. Õige vaatajaskonna õigel ajal sihtimine viib kindla investeeringutasuvuseni. Ajaloolised andmed on kasulikud kohandatud sõnumite loomisel, et oma klientidele tooteid ristmüüa, edasi müüa või soovitada. Lisaks annab demograafiline teave kohalike elanike valikute kohta teavet, mis aitab teil mõista, millised pakkumised neid teie poodi meelitavad. Samuti saab tutvuda ostude ajalooga, et muuta pakkumisi vastavalt individuaalsetele eelistustele.

6) Geopiirde võimsus:

Geofencing on viinud mobiiliturunduse järgmisele tasemele, võimaldades ettevõtetel reklaamida potentsiaalsetele klientidele teatud asukoha raadiuses. Alates interaktiivsetest ostunimekirjadest kuni teie lemmikbrändi piiratud pakkumisteni, kodu turvalisusest kuni teie piirkonna restoranisoovitusteni – geotara on ületanud lõhe turundajate ja tarbijate vahel.

Geofencing kasutab ennustavatel andmetel põhinevaid tehnoloogiaid, nagu globaalne positsioneerimissüsteem või GPS ja raadiosageduse identifikaatorid, nagu Bluetooth ja Beacon tehnoloogia, et luua ettevõtte asukoha ümber virtuaalne piir. GPS aitab kliendi asukohta täpselt trianguleerida, samal ajal kui Beaconi tehnoloogia saadab hoiatusi, kui klient asukohta siseneb või sealt lahkub. Bluetooth-tehnoloogia suudab tuvastada, kui olete mõne majaka (nt poe kassaleti) läheduses. Teie veebipõhised jõupingutused ei tasu end ära, kui te ei kasuta võimalust oma kliente küsitleda. Tooge geopiirde edendamine ja uksed erinevatele mõõdikutele, nagu see, kui sageli nad teie poodi külastavad, kui kaua nad seal viibivad, nende ostud jne on avatud.

7) Otsuste tegemine ja aruandlus:

Andmeanalüüsi kasutamine on mõttetu, kui te ei suuda seda ROI-s kajastada. Segmenteerimismeetodeid, mida oleme selles artiklis varem käsitlenud, nagu afiinsusanalüüs, vastuste modelleerimine ja tagasilöögianalüüs, saab kasutada täpsete aruannete loomiseks nii kliendi veebi- kui ka võrguühenduseta tehingute kohta, et määrata, millist sisu peaksite edastama. Andmeanalüütika võimaldab ettevõtetel teha kliendikeskseid turundusotsuseid.

Kasutada saab andmete visualiseerimist, statistika ja andmete kasutamist tarbijamustrite loomiseks ja teoreemi kohta järelduste tegemiseks või hüpoteesi tõestamiseks, mis soodustab organisatsioonis otsuste tegemist.

Ennustav analüütika võimaldab juhtidel mõista oma äri dünaamikat, näha ette turumuutusi ja tulla toime riskidega. Ettevõtted võtavad nüüd omaks analüütika ja statistilised põhjendused, et teha kriitilisi otsuseid laoseisu hoidmise, talentide palkamise, hinnakujunduslahenduste haldamise jms kohta. See suurendab tõhusust, maksimeerib kasumit ja võimendab riskijuhtimist.

8) Suurendage isikupärastatud soovitusi:

Tänapäeva kliendikeskses maailmas konkureerides ei piisa lihtsalt arusaamisest, kes on teie kliendid. Selle asemel, kui keskendute sellele, mida nad teevad, ja nende käitumise kaudu saadud teadmisi kasutades saate selge pildi teie klientide soovidest ja vajadustest ning parim viis ja õige aeg selle neile kohaletoimetamiseks. Just seda kasutavad sellised ettevõtted nagu Amazon ja Netflix. Me ei saa jätta märkimata, et need kõrgelt kliendikesksed kaubamärgid on kasutanud mõistlikult isiklikke soovitusi.

Samas peavad ka ettevõtjad teadma, kuhu piir tõmmata. Mure tundliku teabe lekkimise või nõusolekuta salvestamise pärast toob kaasa selle, et kliendid loobuvad teie teenustest vabatahtlikult. Hea uudis on see, et analüüsialgoritmid võivad teile ka öelda, kas teie toimingud on invasiivsed või kasulikud. Isikupärastatud soovituste loomine võib mõnikord turundajad liiga kaugele lükata ja välja hiilida kliendid, kes tajuvad, et neid digitaalselt jälitatakse. Nagu näiteks sponsoreeritud reklaamid, mis ilmuvad Facebookis ja Instagramis kahtlaselt, soovitades lennupiletite hindu langetada vaid mõni minut pärast seda, kui olite neid mõttetult veebis otsinud. Siin saab kasutada ennustavat analüütikat, et pakkuda väärtust õrna tõukega kui ilmselge tõuke abil.

Ennustav analüütika töötas välja oma täiustatud soovitusalgoritmid, et pakkuda klientidele isikupärastatud sisu ja soovitusi, mis põhinevad inimese varasemal käitumisel. Statistika näitab, et 75% Netflixi vaatajaskonnast juhivad soovitusmootorid ja nad säästavad 1 miljard dollarit aastas tänu väiksemale vaatajaskonnale. Amazon seevastu toodab 35% müügist ainult soovituse kaudu. Need digitaalsed titaanid on kasutanud käitumisandmete analüüsi, et parandada klientide rahulolu ja pakkuda tõelist äriväärtust. See selgitab, miks teie Netflixi profiil soovitab filme teie hiljuti vaadatud loendi põhjal ja Amazon saadab teie otsinguajaloo põhjal tooteteatisi ja parimaid pakkumisi, sealhulgas soovitusi, mis teie otsitud toodet täiendaksid.

9) Suurendage klientide rahulolu:

Business in 2020 toetab teie klientide teenindamist, selle asemel, et müüa ja nende taskust raha välja tõmmata. Uuringud on näidanud, et uue kliendi kaasamine on 5 korda kallim kui vana kliendi hoidmine. Kliendirahulolu mängib klientide lojaalsuses ja hoidmises otsustavat rolli. Seega on paremate äriväljavaadete jaoks vaja õnnelikke kliente. Ennustav analüütika mängib klientide hoidmisel otsustavat rolli koos selliste tööriistadega nagu ühisanalüüs, mis võimaldab teil täpselt kindlaks teha, milline toode või teenus võib klientide rahulolu märkimisväärselt tõsta.

Püsikliendiprogrammid ja liikmekaardid mitte ainult ei julgusta olemasolevaid kliente saama sagedasteks külastajateks, vaid meelitavad ligi ka uusi korduvklientideks. Püsikliendiprogramme saab kasutada mitmel erineval kujul, nagu sõbrale viitamine, preemiad vahetamise eest, brändide sidumine, kogukonnaga liitumine, partnerite hüvede ostmine jne. Ettevõtte asutamine ei tähenda ainult klientide rõõmustamist esimese müügi ajal. Selle eesmärk on meelitada neid, et nad naasksid aina rohkem ostma, mis suurendab tulu ja annab sõpradele ja töökaaslastele hindamatuid suulisi soovitusi.

Sinu kord:

Ennustavat analüütikat ei saa ühe hetkega kasutusele võtta. Kohanemine on keeruline, kuid võimas ülesanne, millega saab hakkama iga ettevõte, kui ta suudab jääda õigele lähenemisele pühendunud ja on valmis investeerima vajalikesse ressurssidesse, et projekt ellu viia. Mõistlik on alustada väikesemahulise pilootprojektiga kriitilises ärivaldkonnas, et ära kasutada käivituskulusid, vähendades samal ajal aega, enne kui hakkate kasu saama. Kui mudel on kasutusele võetud, vajab see tavaliselt vähe hooldust, kuna see annab praktilisi teadmisi veel paljude aastate jooksul. Analüütiliste muutuste käivitamine annab ettevõtetele konkurentsieelise ja püsib digitaalsete häirete eesliinil. Kokkuvõtteks,