Mikä on ennakoivan analytiikan rooli kuluttajakäyttäytymisen muokkaamisessa?

Kehittyvät markkinatrendit, teknologia ja haastavat pakolliset asiat ovat vaikuttaneet kuluttajien käyttäytymiseen. Ja M-commercen ansiosta heillä on valintoja runsaudenpula, mikä selittää, miksi heidän ostokäyttäytymisensä vilkkuu jatkuvasti.

Nykyään panokset ovat vielä korkeammat, eivätkä yritykset voi ottaa riskejä perinteisellä markkinatutkimuksella uusien tuotteiden ideointiin.

Vaikka kuluttaja pitää tuotteesta ja lisää sen ostoskoriin, hänen huomionsa häiritsee ja houkuttelee tuottoisat tarjoukset, jotka tarjoavat parempia vaihtoehtoja samaan tai pienempään hintaan. Potentiaalisten asiakkaiden menettäminen on masentavaa, mutta ei epätoivoa. Tässä data-analytiikka tulee pelaamaan.

Digitaaliset ja liiketoimintataitavat markkinoijat ympäri maailmaa luottavat data-analytiikkaan asiakkaiden ja heidän käyttäytymistensä tutkimisessa ja ymmärtämisessä. Digitaalinen ylivalotus vaatii perusteellisen analyysin käyttäjän mieltymyksistä, käyttäytymisestä ja ostotavoista. Tämä edellyttää markkinointistrategiaa, joka jäljittää mahdollisten ostajien digitaalisia jalanjälkiä käyttämällä tietotieteen tukemia älykkäitä työkaluja. Historiallisten tietojen avulla voit kurkistaa menneisyyteen, vaikka et voi peruuttaa sitä. Voit kuitenkin hyödyntää ennustetta sopeutuaksesi dynaamisiin muutoksiin. Analyytikot ovat runsain mitoin valinneet, kun on kyse analyyttisistä tekniikoista, joihin kuuluvat:

1. Kuvaava analyysi – Perustekniikka, joka sisältää tietojen valmistelun myöhempää analyysiä varten.
2. Ennustava analytiikka – Kehittyneet mallit kuluttajien käyttäytymisen ennustamiseen ja ennustamiseen.
3. Prescriptive Analytics – Koneoppimisalgoritmit tulkinnoille ja suosituksille.

Tässä artikkelissa keskitymme ennakoivaan analytiikkaan, data-analytiikan luokkaan, jonka avulla voit tunnistaa strategiasi puutteet ja antaa strategien toteuttaa korjaavia toimia niiden mukaisesti. Joten voit yrittää muuttaa ja yhdistää kokeita, virheitä tai yrittää uudelleen ja voittaa!

Mitä ennustava analytiikka tarkoittaa?

Ennustava analytiikka on tiedettä datan, tilastollisten algoritmien ja tekoälytekniikoiden käyttämisestä merkityksellisten johtopäätösten tekemiseen, joita voidaan käyttää tulevaisuuden ennustamiseen.

Ennen kuin ymmärrämme, kuinka ennustava analytiikka auttaa tutkimaan kuluttaja-analyysiä, meidän on ensin ymmärrettävä sen merkitys.

Kuluttaja-analyysin avulla markkinatutkimuksen ammattilaiset voivat määrittää potentiaalisten ostajiensa toiveet ja tarpeet. Nämä vaiheet ovat ratkaisevan tärkeitä kuluttajakäyttäytymisen analysoinnissa:

• Discover Insight: asiakastietokannan segmentointi kuluttajasegmenttien tunnistamiseksi.
• Houkuttele ja pidä potentiaalisia asiakkaita: Kohdista asiakassegmentti asianmukaisilla tarjouksilla analysoimalla heidän profiiliaan ja aiempia ostoksiaan.
• Hyödynnä asiakkaiden säilyttäminen: Yritykset arvioivat asiakkaiden arvoa ja käyttävät ennakoivaa lähestymistapaa asiakkaiden säilyttämiseen.

Tässä on muutamia tapoja, joilla ennustava analytiikka auttaa tutkimaan kuluttajien käyttäytymistä:

1) Markkinoiden segmentointi:

Ensimmäinen askel kuluttaja-analyysissä on markkinoiden segmentointi, joka sisältää markkinoiden jakamisen useisiin alaryhmiin, joilla on samanlaiset demografiset, käyttäytymismallit ja asenteet. Näiden tietojen avulla voit kohdistaa jokaiseen segmenttiin erikseen ja vastata niiden tarpeisiin tarkasti. Segmentointi sisältää 3 vaihetta:

• Affiniteettianalyysi on prosessi, jossa asiakastietokannat klusteroidaan yleisten attribuuttien ympärillä tarkan kohdistuksen mahdollistamiseksi.
• Vastausmalli kurkistaa asiakkaan ärsykehistoriaasi ja sen muuntamiseen vai ei ennakoidakseen suunnitellun strategian todennäköisyyttä.
• Vaihtuvuusanalyysi, joka tunnetaan myös nimellä poistumisaste, laskee menetettyjen asiakkaiden prosenttiosuuden ja siten mahdolliset vaihtoehtokustannukset tai mahdolliset tulonmenetys.

Datalla on keskeinen rooli kehitettäessä ja päätettäessä kunkin markkinointisegmentin tehokkainta sijoittelua. Ennakoiva analytiikka auttaa tunnistamaan tuottoisat segmentit ja kohdistamaan ne ostohistorian perusteella. Markkinointipäälliköt käyttävät näitä tietoja optimaaliseen resurssien allokointiin saavuttaakseen kannattavimmat segmentit.

2) Ennustaminen ja kysyntähinnoittelu:

Kysyntähinnoittelu on prosessi, jossa tuotteita ja palveluita hinnoitellaan kuluttajasegmenttien välisten kysynnän joustoerojen perusteella. Ennakoivaa analytiikkaa käytetään ensisijaisesti kysynnän ennustemallien luomiseen, jotka ennustavat yrityksesi myyntiä ja tuottoa oikean hinnan määrittämiseksi oikeaan aikaan. Voit myös suunnitella kokeita löytääksesi tekijöitä, jotka vaikuttavat hinnan vaikutukseen kysyntään kehittääksesi edullisia hinnoittelustrategioita.

Ennakoiva analytiikka auttaa yhdistämään yrityksen tiedot promootioihin, talousindikaattoreihin, sään muutoksiin jne., jotka vaikuttavat suoraan asiakkaiden mieltymyksiin ja ostopäätöksiin. Myöhemmin se tunnistaa uusia mahdollisuuksia ja avaa tarkempia näkemyksiä tulevasta kysynnästä.

Äskettäin kysyntää mittaava konsepti, joka ottaa käyttöön tekoälyn ja koneoppimisen ostokäyttäytymisen vaihteluiden tallentamiseksi reaaliajassa. Jotkut asiantuntijat pitävät sitä menetelmänä ennusteiden säätämiseen eikä itsenäisenä ennustemenetelmänä.

3) Markkinointikampanjat:

Me kaikki muistamme oppineemme matemaattisia lauseita, joissa oli hypoteesi ja tuloksena oleva toteamus, joka osoittautui siten oikeaksi tai vääräksi. Ennakoiva analytiikka toimii kuten se teoreema, jossa datatieteen avulla voidaan tunnistaa, mitkä asiakassegmentit ja yleisö ovat tehokkaita tavoittamaan ja kehittämään toimivia oivalluksia.

Tarkka raportointi voi kertoa tarkasti, oliko kampanja onnistunut, ja tehdä muutoksia, jos se saattaa jäädä puutteelliseksi. Tämä luo pohjan parhaiden strategioiden käytäntöjen noudattamiselle, ei vain markkinoinnissa ja myynnissä, vaan myös liiketoimintapäätösten tekemisessä.

4) Asiakkaiden käyttäytymisen ennustaminen:

Voit käyttää ennakoivaa analytiikkaa tutkiaksesi yhtäläisyyksiä ja kuvioita datamuuttujien välillä sekä ennustaaksesi nykyisten ja uusien asiakkaiden käyttäytymistä. Tiedot ennustavat tarkasti asiakkaasi seuraavan muuton ja seuraavat myös poistumiset, joissa on mahdollisuus menettää potentiaalinen asiakas kilpailijalle. Näiden mallien kartoittaminen antaa sinulle käsityksen kampanjan tuloksista. Tämä auttaa tunnistamaan mahdollisia liidejä ja priorisoimaan vain ne, jotka todennäköisimmin tuottavat tuloksen.

Ennakoimalla asiakkaiden käyttäytymistä voit suunnitella tehokkaita markkinointistrategioita. Siksi ei ole yllättävää, että ennakoiva analytiikka auttaa ymmärtämään asiakkaitasi, jotta voit tavoittaa heidät oikeiden markkinointikanavien kautta.

5) Muokkaa sisältöä:

Asiakaslähtöisen lähestymistavan nouseva trendi on saanut yritykset ympäri maailmaa ymmärtämään personoinnin merkityksen. Henkilökohtaisten viestien luomisesta tulee kuitenkin haastavaa, koska tarkkoja ja riittäviä tietoja ja yksityiskohtaisia ​​oivalluksia ei ole. Jotta voit luoda personoitua sisältöä asiakkaillesi, sinun on hyödynnettävä koneoppimista, datatiedettä ja data-analytiikkaa segmentoinnin automatisoimiseksi.

Kyky ennustaa asiakkaiden käyttäytymistä data-analytiikan ja mallien avulla mahdollistaa sisältösi yksilöllisen kohdistamisen juuri kyseisille liideille. Kohdistamalla oikeaan yleisöön oikeaan aikaan saat varman tavan saavuttaa sijoitetun pääoman tuottoprosentti. Historialliset tiedot ovat hyödyllisiä luotaessa räätälöityjä viestejä ristiinmyyntiä, lisämyyntiä tai tuotteiden suosittelemista asiakkaillesi. Lisäksi demografiset tiedot antavat oivalluksia paikallisen väestön valinnoista, mikä auttaa sinua ymmärtämään, mitkä tarjoukset houkuttelevat heidät kauppaasi. Ostoshistoriaa voidaan myös tarkastella ja muuttaa tarjouksia yksilöllisten mieltymysten perusteella.

6) Geoaidan teho:

Geofencing on nostanut mobiilimarkkinoinnin uudelle tasolle antamalla yrityksille mahdollisuuden mainostaa potentiaalisille asiakkaille tietyllä säteellä sijainnista. Vuorovaikutteisista ostoslistoista suosikkibrändisi rajoitettuihin tarjouksiin, kodin turvallisuudesta alueesi ravintolaehdotuksiin – geoaitaus on kuronut umpeen markkinoijien ja kuluttajien välistä kuilua.

Geofencing käyttää ennustaviin tietoihin perustuvia teknologioita, kuten Global Positioning System -järjestelmää tai GPS- ja radiotaajuustunnisteita, kuten Bluetooth- ja Beacon-tekniikkaa virtuaalisen rajan rakentamiseen yrityksen sijainnin ympärille. GPS auttaa määrittämään asiakkaan sijainnin tarkasti, kun taas Beacon-tekniikka lähettää hälytyksiä, kun asiakas saapuu sijaintiin tai poistuu sieltä. Bluetooth-tekniikka voi kertoa, kun olet lähellä majakkaa, kuten kaupan kassalla. Online-ponnistelusi eivät kanna tulosta, jos et tartu tilaisuuteen tutkia asiakkaitasi. Tuo geoaitojen promootio ja ovet eri mittareille, kuten kuinka usein he vierailevat kaupassasi, kuinka kauan he viipyvät, heidän ostoksensa jne. ovat avoinna.

7) Päätöksenteko ja raportointi:

On turhaa käyttää data-analytiikkaa, jos et pysty heijastamaan sitä ROI:ssa. Segmentointimenetelmiä, joita olemme käsitelleet tässä artikkelissa aiemmin, kuten affiniteettianalyysi, vastemallinnus ja vaihtuvuusanalyysi, voidaan käyttää luomaan tarkkoja raportteja asiakkaan online- ja offline-tapahtumista, jotta voidaan määrittää, mitä sisältöä sinun tulisi toimittaa. Dataanalytiikan avulla yritykset voivat tehdä asiakaslähtöisiä markkinointipäätöksiä.

Tietojen visualisointi, prosessi, jossa tilastoja ja tietoja käytetään kuluttajamallien rakentamiseen ja johtopäätösten tekemiseen teoreemasta tai todistaa hypoteesi, joka edistää päätöksentekoa organisaatiossa, voidaan ottaa käyttöön.

Ennakoiva analytiikka antaa johtajille mahdollisuuden ymmärtää liiketoimintansa dynamiikkaa, ennakoida markkinoiden muutoksia ja selviytyä riskeistä. Yritykset omaksuvat nyt analytiikan ja tilastolliset perustelut tehdäkseen kriittisiä päätöksiä varaston ylläpidosta, osaajien palkkaamisesta, hinnoitteluratkaisujen hallinnasta jne. Tämä parantaa tehokkuutta, maksimoi tuotot ja hyödyntää riskienhallintaa.

8) Tehosta henkilökohtaista suositusta:

Nykypäivän asiakaskeskeisessä maailmassa kilpaileminen ei riitä, että ymmärrät ” keitä ” asiakkaasi ovat. Sen sijaan keskittyminen siihen, mitä he tekevät ja heidän käyttäytymisensä paljastamien oivallusten käyttäminen antaa selkeän kuvan asiakkaidesi toiveista ja tarpeista sekä paras tapa ja oikea aika toimittaa se heille. Juuri tätä Amazonin ja Netflixin kaltaiset yritykset omaksuvat. Emme voi olla huomaamatta, että nämä korkean asiakaskeskeiset brändit ovat käyttäneet harkitusti henkilökohtaisia ​​suosituksia.

Yritysten on kuitenkin myös tiedettävä, mihin raja vetää. Huoli arkaluontoisten tietojen vuotamisesta tai ilman lupaa tallentamisesta johtaa siihen, että asiakkaat jättävät vapaaehtoisesti pois palveluistasi. Hyvä uutinen on, että analytiikkaalgoritmit voivat myös kertoa, ovatko toimintasi invasiivisia vai hyödyllisiä. Pyrkimys luoda yksilöllisiä suosituksia voi joskus työntää markkinoijat liian pitkälle ja karkottaa asiakkaat, jotka kokevat olevansa digitaalisesti vainottuja. Kuten esimerkiksi sponsoroidut mainokset, jotka ilmestyvät epäilyttävästi Facebookissa ja Instagramissa ja ehdottavat lentolippujen alennuksia vain minuutteja sen jälkeen, kun olet etsinyt niitä mielettömästi verkossa. Tässä voidaan käyttää ennakoivaa analytiikkaa tuottamaan lisäarvoa kevyellä töksähdyksellä kuin ilmeisellä työntöllä.

Ennakoiva analytiikka suunnitteli edistyneet suositusalgoritminsa palvelemaan asiakkailleen yksilöllistä sisältöä ja ehdotuksia, jotka perustuvat henkilön aiempaan käyttäytymiseen. Tilastot osoittavat, että 75 prosenttia Netflixin katsojista ohjaa suositusmoottorit, ja he säästävät miljardi dollaria vuodessa pienentyneen vaihtuvuuden ansiosta. Amazon puolestaan ​​tuottaa 35 prosenttia myynnistä pelkästään suosituksen kautta. Nämä digitaaliset titaanit ovat käyttäneet käyttäytymisdatan analytiikkaa parantaakseen asiakastyytyväisyyttä ja tuottaakseen todellista liikearvoa. Tämä selittää, miksi Netflix-profiilisi ehdottaa elokuvia äskettäin katsomasi luettelosi perusteella ja Amazon lähettää tuoteilmoituksia ja parhaita tarjouksia hakuhistoriasi perusteella, mukaan lukien suositukset, jotka täydentävät etsimääsi tuotetta.

9) Hyödynnä asiakastyytyväisyys:

Business in 2020 kannattaa asiakkaiden palvelemista sen sijaan, että he myyvät ja nostavat rahaa heidän taskuistaan. Tutkimukset ovat osoittaneet, että uuden asiakkaan sitouttaminen on viisi kertaa kalliimpaa kuin vanhan pitäminen. Asiakastyytyväisyydellä on keskeinen rooli asiakasuskollisuudessa ja asiakkaiden säilyttämisessä. Joten parempien liiketoimintanäkymien saavuttamiseksi tarvitset tyytyväisiä asiakkaita. Ennakoiva analytiikka on ratkaisevassa roolissa asiakkaiden säilyttämisessä, ja työkalut, kuten yhteisanalyysi, antavat sinun määrittää, mikä tuote tai palvelu voi parantaa asiakastyytyväisyyttä huomattavasti.

Kanta-asiakasohjelmat ja jäsenkortit eivät vain rohkaise nykyisiä asiakkaita tulemaan vakituisiksi vierailijoiksi, vaan myös houkuttelevat uusia toistuviksi asiakkaiksi. Kanta-asiakasohjelmia voidaan käyttää useissa eri muodoissa, kuten ystävän mainitsemisessa, palkinnoissa vaihdosta, tuoteparien yhdistämisessä, yhteisöön liittymisessä, kumppanien etujen ostamisessa jne. Yrityksen perustaminen ei ole vain asiakkaiden ilahduttamista ensimmäisen myynnin aikana. Sen tarkoituksena on houkutella heitä, jotta he tulevat takaisin ostamaan lisää, mikä kasvattaa tuloja ja antaa korvaamattomia suosituksia ystäville ja työtovereille.

Sinulle:

Ennakoivaa analytiikkaa ei voi ottaa käyttöön hetkessä. Se on haastavaa sopeutua, mutta silti tehokas tehtävä, jonka jokainen yritys voi hoitaa, kunhan se pysyy sitoutuneena oikeaan lähestymistapaan ja on valmis investoimaan tarvittaviin resursseihin saadakseen projektin liikkeelle. On viisasta aloittaa pienen mittakaavan pilottiprojektilla kriittisellä liiketoiminta-alueella, jotta voit hyödyntää käynnistyskustannukset ja lyhentää aikaa ennen kuin aloitat palkitsemisen. Kun malli on otettu käyttöön, se vaatii yleensä vähän ylläpitoa, koska se tuottaa käyttökelpoisia oivalluksia monien vuosien ajan. Analyyttisten muutosten ajaminen antaa yrityksille kilpailuetua ja pysyy digitaalisten häiriöiden eturintamassa. Yhteenvetona,