Qual è il ruolo dell’analisi predittiva nel plasmare il comportamento dei consumatori?

Le tendenze di mercato in evoluzione, la tecnologia e gli sfidanti must-have hanno influenzato il comportamento dei consumatori. E grazie all’M-commerce, hanno l’imbarazzo della scelta, il che spiega perché il loro comportamento di acquisto continua a vacillare.

Oggi la posta in gioco è ancora più alta e le aziende non possono correre rischi con il modo convenzionale di condurre ricerche di mercato per l’ideazione di nuovi prodotti.

Anche se a un consumatore piace un prodotto e lo aggiunge al carrello, è distratto e attirato da affari redditizi che offrono alternative di valore migliore a un prezzo uguale o inferiore. Perdere potenziali clienti è scoraggiante, ma non disperante. È qui che entra in gioco l’analisi dei dati.

L’analisi dei dati è considerata affidabile dai marketer esperti di digital e business in tutto il mondo per studiare e comprendere i clienti e il loro comportamento. La sovraesposizione digitale richiede un’analisi approfondita delle preferenze, del comportamento e del modello di acquisto dell’utente. Ciò richiede una strategia di marketing che traccia le impronte digitali dei potenziali acquirenti utilizzando strumenti intelligenti alimentati dalla scienza dei dati. I dati storici ti consentono di sbirciare nel passato, anche se non puoi annullarlo. Puoi tuttavia sfruttare la previsione per adattarti ai cambiamenti dinamici. I professionisti analitici hanno l’imbarazzo della scelta quando si tratta di tecniche analitiche, che includono:

1. Descriptive Analytics – Una tecnica di base che comporta la preparazione dei dati per la successiva analisi.
2. Analisi predittiva: modelli avanzati per prevedere e prevedere il comportamento dei consumatori.
3. Analisi prescrittiva: algoritmi di apprendimento automatico per interpretazioni e raccomandazioni.

In questo articolo ci concentreremo sull’analisi predittiva, una categoria di analisi dei dati che ti consente di identificare i difetti nella tua strategia e consentire agli strateghi di implementare azioni correttive di conseguenza. Quindi, puoi provare a permutare e combinare prove, errori o riprovare e trionfare!

Cosa significa analisi predittiva?

L’analisi predittiva è la scienza che utilizza dati, algoritmi statistici e tecniche di intelligenza artificiale per dedurre conclusioni significative che possono essere utilizzate per prevedere il futuro.

Prima di capire in che modo l’analisi predittiva aiuta a studiare l’analisi dei consumatori, dobbiamo prima capire la sua importanza.

L’analisi dei consumatori consente ai professionisti delle ricerche di mercato di determinare i desideri e le esigenze dei loro potenziali acquirenti. Questi passaggi sono cruciali per l’analisi del comportamento del consumatore:

• Discover Insight: segmentazione del database dei clienti per identificare i segmenti di consumatori.
• Attrarre e fidelizzare i potenziali clienti: mirare al segmento di clienti con offerte pertinenti analizzando il loro profilo e gli acquisti passati.
• Sfrutta la fidelizzazione dei clienti: le aziende valutano il valore del cliente e utilizzano un approccio proattivo per fidelizzare i clienti.

Ecco alcuni modi in cui l’analisi predittiva aiuta a studiare il comportamento dei consumatori:

1) Segmentazione del mercato:

Il primo passo nell’analisi dei consumatori è la creazione di una segmentazione del mercato che comporta la suddivisione del mercato in vari sottogruppi con dati demografici, comportamenti e atteggiamenti simili. Usando questi dati puoi indirizzare ogni segmento individualmente e soddisfare le loro richieste con precisione. La segmentazione prevede 3 fasi:

• L’analisi di affinità è il processo di raggruppamento dei database dei clienti che ruota attorno ad attributi comuni per consentire un targeting preciso.
• Il modello di risposta dà un’occhiata alla cronologia degli stimoli del cliente e se è stato convertito o meno per prevedere la probabilità della strategia ideata.
• L’analisi del tasso di abbandono, nota anche come tasso di abbandono, calcolerà la percentuale di clienti persi e, di conseguenza, il costo opportunità o la potenziale perdita di entrate subita.

I dati svolgono un ruolo cruciale nello sviluppo e nella decisione del posizionamento più efficace per ogni segmento di marketing. L’analisi predittiva ti aiuterà a identificare i segmenti redditizi e indirizzarli di conseguenza in base alla cronologia degli acquisti. Questi dati vengono utilizzati dai responsabili del marketing per l’allocazione ottimale delle risorse per raggiungere i segmenti più redditizi.

2) Previsione e prezzo della domanda:

Il prezzo della domanda è il processo di determinazione del prezzo di prodotti e servizi basato sulle differenze di elasticità della domanda tra i segmenti di consumatori. L’analisi predittiva viene utilizzata principalmente per creare modelli di previsione della domanda che prevedono le vendite e le entrate della tua azienda per determinare il prezzo giusto al momento giusto. Puoi anche progettare esperimenti per scoprire i fattori che influenzano l’influenza del prezzo sulla domanda per sviluppare strategie di prezzo favorevoli.

L’analisi predittiva ti aiuterà ad amalgamare le informazioni aziendali con eventi promozionali, indicatori economici, cambiamenti climatici, ecc., che hanno un impatto diretto sulle preferenze dei clienti e sulle decisioni di acquisto. Successivamente, identifica nuove opportunità e avvia approfondimenti più granulari sulla domanda futura.

Più recentemente, il concetto di rilevamento della domanda che utilizza l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico per acquisire le fluttuazioni del comportamento di acquisto in tempo reale. Alcuni esperti lo percepiscono come un metodo per aggiustare le previsioni e non come un metodo di previsione autonomo.

3) Campagne di marketing:

Ricordiamo tutti di aver appreso teoremi matematici che avevano un’ipotesi e una risultante affermando un quindi dimostrato giusto o sbagliato. L’analisi predittiva funziona come quel teorema in cui la scienza dei dati può essere utilizzata per identificare quali segmenti di clienti e il pubblico saranno efficaci per raggiungere e sviluppare approfondimenti fruibili.

Rapporti accurati possono dirti esattamente se una campagna ha avuto successo e apportare modifiche laddove potrebbe non essere all’altezza. Questo pone le basi per le migliori pratiche di strategie da seguire, non solo nel marketing e nelle vendite, ma anche nel prendere decisioni aziendali.

4) Prevedere il comportamento del cliente:

È possibile implementare l’analisi predittiva per esaminare somiglianze e modelli tra le variabili dei dati e, allo stesso modo, prevedere i comportamenti dei clienti esistenti e nuovi. I dati prevedono con precisione la prossima mossa del tuo cliente e tengono traccia anche degli abbandoni in cui esiste la possibilità di perdere un potenziale cliente a favore di un concorrente. La mappatura di questi modelli ti fornirà informazioni sui risultati della campagna. Ciò aiuterà a identificare potenziali lead e a dare la priorità solo a quelli che hanno maggiori probabilità di convertire.

Anticipando il comportamento dei clienti puoi ideare strategie di marketing efficaci. Pertanto, non sorprende che l’analisi predittiva ti aiuti a comprendere i tuoi clienti in modo da poterli raggiungere attraverso i giusti canali di marketing.

5) Personalizza il contenuto:

La crescente tendenza di un approccio incentrato sul cliente ha spinto le aziende di tutto il mondo a comprendere l’importanza della personalizzazione. Tuttavia, la creazione di messaggi personalizzati diventa difficile a causa della mancanza di dati accurati e sufficienti e approfondimenti dettagliati. Per poter creare contenuti personalizzati per i tuoi clienti devi sfruttare l’apprendimento automatico, la scienza dei dati e l’analisi dei dati per automatizzare la segmentazione.

La capacità di prevedere il comportamento dei clienti utilizzando l’analisi dei dati e la costruzione di modelli ti consente di personalizzare i tuoi contenuti per indirizzare quei lead specifici. Mirare al pubblico giusto al momento giusto porterà a un ROI sicuro. I dati storici torneranno utili nella creazione di messaggi personalizzati per il cross-sell, l’upsell o la raccomandazione di prodotti ai tuoi clienti. Oltre a ciò, i dati demografici forniranno approfondimenti sulla scelta della popolazione locale per aiutarti a capire quali offerte li attireranno nel tuo negozio. La cronologia degli acquisti può anche essere esaminata per modificare le promozioni in base alle preferenze individuali.

6) Potere del geofencing:

Il geofencing ha portato il marketing mobile a un livello superiore consentendo alle aziende di fare pubblicità a potenziali clienti entro un certo raggio da una posizione. Dalle liste della spesa interattive alle offerte limitate sulla tua marca preferita, dalla sicurezza domestica ai suggerimenti sui ristoranti nella tua zona, il geofencing ha colmato il divario tra venditori e consumatori.

Il geofencing utilizza tecnologie basate su dati predittivi come il sistema di posizionamento globale o gli identificatori di frequenza radio e GPS come la tecnologia Bluetooth e Beacon per costruire un confine virtuale attorno a una sede aziendale. Il GPS aiuta a triangolare accuratamente la posizione del cliente, mentre la tecnologia Beacon invia avvisi quando un cliente entra o esce da una posizione. La tecnologia Bluetooth è in grado di rilevare quando ti trovi in ​​prossimità di un segnalatore come la cassa di un negozio. I tuoi sforzi online non saranno ripagati se non cogli l’occasione per sondare i tuoi clienti. Porta la promozione del geofencing e le porte a varie metriche come la frequenza con cui visitano il tuo negozio, quanto tempo rimangono, i loro acquisti, ecc. Sono aperti.

7) Processo decisionale e rendicontazione:

È inutile utilizzare l’analisi dei dati se non puoi rifletterla sul ROI. I metodi di segmentazione che abbiamo trattato in precedenza in questo articolo come l’analisi dell’affinità, la modellazione della risposta e l’analisi del tasso di abbandono possono essere adottati per creare report accurati sulle transazioni online e offline del cliente per determinare quale contenuto dovresti fornire. L’analisi dei dati consente alle aziende di prendere decisioni di marketing orientate al cliente.

È possibile implementare la visualizzazione dei dati, il processo di utilizzo di statistiche e dati per costruire modelli di consumo e trarre conclusioni su un teorema o dimostrare un’ipotesi che favorisce il processo decisionale nell’organizzazione.

L’analisi predittiva consente ai manager di comprendere le dinamiche della loro attività, prevedere i cambiamenti del mercato e far fronte ai rischi. Le aziende stanno ora adottando l’analisi e il ragionamento statistico per prendere decisioni critiche in merito al mantenimento dell’inventario, all’assunzione di talenti, alla gestione delle soluzioni di determinazione dei prezzi, ecc. Ciò migliora l’efficienza, massimizza i profitti e sfrutta la gestione del rischio.

8) Promuovi la raccomandazione personalizzata:

Competere oggi in un mondo incentrato sul cliente, semplicemente capire ” chi ” sono i tuoi clienti non è sufficiente. Invece, concentrarsi su ” cosa fanno ” e utilizzare le intuizioni rivelate attraverso il loro comportamento fornirà un quadro chiaro dei desideri e delle esigenze dei tuoi clienti e il modo migliore e il momento opportuno per consegnarlo a loro.Questo è esattamente ciò che stanno adottando aziende come Amazon e Netflix.Non possiamo fare a meno di notare che questi marchi altamente incentrati sul cliente hanno usato giudiziosamente raccomandazioni personali.

Tuttavia, le aziende devono anche sapere dove tracciare la linea. Le preoccupazioni per la divulgazione o l’archiviazione di informazioni sensibili senza consenso porteranno i clienti a rinunciare volontariamente ai tuoi servizi. La buona notizia è che gli algoritmi di analisi possono anche dirti se le tue azioni sono invasive o utili. La ricerca della creazione di consigli personalizzati a volte può spingere troppo oltre i marketer e spaventare i clienti che percepiscono di essere perseguitati digitalmente. Come, ad esempio, gli annunci sponsorizzati che spuntano sospetti su Facebook e Instagram che suggeriscono prezzi ridotti sui biglietti aerei pochi minuti dopo che li hai cercati senza pensare online. È qui che l’analisi predittiva può essere implementata per fornire valore con una leggera spinta piuttosto che con una spinta ovvia.

L’analisi predittiva ha progettato i propri algoritmi di raccomandazione avanzati per offrire ai propri clienti contenuti e suggerimenti personalizzati basati sul comportamento passato di un individuo. Le statistiche rivelano che il 75% delle visualizzazioni di Netflix è guidato dai motori di raccomandazione e risparmiano $ 1 miliardo all’anno grazie alla riduzione del tasso di abbandono. Amazon, d’altra parte, genera il 35% delle vendite tramite la sola raccomandazione. Questi titani digitali hanno utilizzato l’analisi dei dati comportamentali per migliorare la soddisfazione del cliente e fornire un reale valore aziendale. Il che spiega perché il tuo profilo Netflix suggerisce film in base all’elenco che hai guardato di recente e Amazon invia notifiche sui prodotti e le migliori offerte in base alla cronologia delle tue ricerche, inclusi consigli che completerebbero il prodotto cercato.

9) Sfruttare la soddisfazione del cliente:

Business in 2020 sostiene di servire i tuoi clienti invece di vendere e tirare fuori soldi dalle loro tasche. Gli studi hanno dimostrato che coinvolgere un nuovo cliente è 5 volte più costoso che mantenerne uno vecchio. La soddisfazione del cliente gioca un ruolo cruciale nella fidelizzazione e nella fidelizzazione dei clienti. Quindi, per migliori prospettive di business, hai bisogno di clienti felici. L’analisi predittiva svolge un ruolo cruciale nella fidelizzazione dei clienti insieme a strumenti come l’analisi congiunta che ti consentiranno di individuare quale prodotto o servizio può aumentare considerevolmente la soddisfazione del cliente.

I programmi fedeltà e le tessere associative non solo incoraggiano i clienti esistenti a diventare visitatori frequenti, ma ne attirano anche di nuovi a diventare clienti abituali. I programmi di fidelizzazione possono essere utilizzati in varie forme, come la presentazione di un amico, i premi per aver effettuato un passaggio, l’abbinamento di marchi, l’adesione a una comunità, l’acquisto di vantaggi per i partner, ecc. Avviare un’attività non significa semplicemente rendere felici i clienti durante la prima vendita. È per attirarli in modo che continuino a tornare per comprare di più, il che aumenta le entrate ed emette l’inestimabile passaparola con amici e colleghi.

A voi:

L’analisi predittiva non può essere implementata in un attimo. È impegnativo da adattare, ma un compito potente che qualsiasi azienda può gestire fintanto che può rimanere impegnata nell’approccio giusto ed è disposta a investire nelle risorse necessarie per far muovere il progetto. È consigliabile iniziare con un progetto pilota su piccola scala in un’area aziendale critica per capitalizzare i costi di avviamento riducendo al tempo stesso i tempi prima di iniziare a raccogliere i frutti. Una volta che il modello viene messo in atto, di solito richiede poca manutenzione in quanto continua a sfornare intuizioni attuabili per molti anni a venire. Guidare le trasformazioni analitiche consentirà alle aziende di ottenere un vantaggio competitivo e di rimanere in prima linea nella rivoluzione digitale. Per riassumere,