Какова роль прогнозной аналитики в формировании поведения потребителей?

Развивающиеся рыночные тенденции, технологии и сложные обязательные требования повлияли на поведение потребителей. И благодаря мобильной коммерции они избалованы выбором, что объясняет, почему их покупательское поведение продолжает мерцать.

Сегодня ставки еще выше, и предприятия не могут рисковать традиционным способом проведения маркетинговых исследований для создания новых продуктов.

Даже если потребителю нравится продукт и он добавляет его в корзину, его отвлекают и соблазняют выгодные предложения, предлагающие более выгодные альтернативы по той же или меньшей цене. Потеря потенциальных клиентов обескураживает, но не отчаивает. Здесь на помощь приходит аналитика данных.

Специалисты по цифровому и бизнес-маркетингу во всем мире доверяют аналитике данных для изучения и понимания клиентов и их поведения. Цифровое чрезмерное воздействие требует глубокого анализа предпочтений, поведения и характера покупок пользователя. Это требует маркетинговой стратегии, которая отслеживает цифровые следы потенциальных покупателей с использованием интеллектуальных инструментов, основанных на науке о данных. Исторические данные позволяют вам заглянуть в прошлое, даже если вы не можете отменить его. Однако вы можете использовать прогнозирование, чтобы адаптироваться к динамическим изменениям. Аналитики избалованы выбором, когда дело доходит до аналитических методов, которые включают в себя:

1. Описательная аналитика — базовая техника, которая включает подготовку данных для последующего анализа.
2. Предиктивная аналитика — расширенные модели для предсказания поведения потребителей.
3. Предписывающая аналитика — алгоритмы машинного обучения для интерпретаций и рекомендаций.

В этой статье мы сосредоточимся на прогнозной аналитике, категории анализа данных, которая позволяет вам выявить недостатки в вашей стратегии и позволяет стратегам соответствующим образом осуществлять корректирующие действия. Итак, вы можете попробовать переставить и объединить пробы, ошибки или повторить попытку и победить!

Что означает предиктивная аналитика?

Предиктивная аналитика — это наука об использовании данных, статистических алгоритмов и методов искусственного интеллекта для получения значимых выводов, которые можно использовать для прогнозирования будущего.

Прежде чем понять, как прогнозная аналитика помогает изучать потребительский анализ, давайте сначала поймем ее важность.

Анализ потребителей позволяет специалистам по исследованию рынка определить желания и потребности своих потенциальных покупателей. Эти шаги имеют решающее значение для анализа поведения потребителей:

• Discover Insight: сегментация базы данных клиентов для определения сегментов потребителей.
• Привлекайте и удерживайте потенциальных клиентов: ориентируйтесь на сегмент клиентов с соответствующими предложениями, анализируя их профиль и прошлые покупки.
• Используйте удержание клиентов: компании оценивают ценность клиентов и используют упреждающий подход для удержания клиентов.

Вот несколько способов, как прогнозная аналитика помогает изучать поведение потребителей:

1) Сегментация рынка:

Первым шагом в анализе потребителей является создание сегментации рынка, которая включает в себя разделение рынка на различные подгруппы со схожими демографическими данными, поведением и отношением. Используя эти данные, вы можете ориентироваться на каждый сегмент отдельно и точно удовлетворять их потребности. Сегментация включает 3 этапа:

• Анализ сходства — это процесс кластеризации клиентских баз данных, основанный на общих атрибутах, для обеспечения точного таргетинга.
• Модель реагирования позволяет взглянуть на историю стимулов ваших клиентов и узнать, были ли они преобразованы или нет, чтобы предсказать вероятность разработанной стратегии.
• Анализ оттока, также известный как коэффициент оттока, рассчитает процент потерянных клиентов и, следовательно, альтернативные издержки или потенциальную потерю дохода.

Данные играют решающую роль в разработке и определении наиболее эффективного позиционирования для каждого маркетингового сегмента. Предиктивная аналитика поможет вам определить прибыльные сегменты и соответствующим образом нацелить их на основе истории покупок. Эти данные используются менеджерами по маркетингу для оптимального распределения ресурсов для охвата наиболее прибыльных сегментов.

2) Прогнозирование и ценообразование спроса:

Ценообразование по требованию — это процесс ценообразования на продукты и услуги, основанный на различиях эластичности спроса между потребительскими сегментами. Предиктивная аналитика в основном используется для создания моделей прогнозирования спроса, которые предсказывают продажи и доходы вашего бизнеса, чтобы определить правильную цену в нужное время. Вы также можете планировать эксперименты, чтобы выявить факторы, влияющие на влияние цены на спрос, для разработки благоприятных стратегий ценообразования.

Прогнозная аналитика поможет вам объединить информацию о компании с рекламными мероприятиями, экономическими показателями, изменениями погоды и т. д., которые напрямую влияют на предпочтения клиентов и решения о покупке. Впоследствии он выявляет новые возможности и инициирует более детальное понимание будущего спроса.

Совсем недавно появилась концепция определения спроса, в которой используются искусственный интеллект и машинное обучение для отслеживания колебаний покупательского поведения в режиме реального времени. Некоторые эксперты воспринимают его как метод корректировки прогнозов, а не как самостоятельный метод прогнозирования.

3) Маркетинговые кампании:

Все мы помним, как изучали математические теоремы, в которых была гипотеза, а результирующее утверждение, следовательно, оказывалось верным или ошибочным. Прогнозная аналитика работает как та теорема, в которой наука о данных может использоваться для определения того, какие сегменты клиентов и аудитория будут эффективны для достижения и разработки действенных идей.

Точные отчеты могут точно сказать вам, была ли кампания успешной, и внести поправки там, где она может оказаться несостоятельной. Это закладывает основу для передового опыта стратегий, которым следует следовать не только в маркетинге и продажах, но и в принятии бизнес-решений.

4) Прогнозирование поведения клиентов:

Вы можете развернуть прогнозную аналитику, чтобы тщательно изучить сходства и закономерности между переменными данных, а также предсказать поведение существующих и новых клиентов. Данные точно предсказывают следующий шаг вашего клиента, а также отслеживают отказы, когда существует вероятность потери потенциального клиента в пользу конкурента. Сопоставление этих шаблонов даст вам представление о результатах кампании. Это поможет определить потенциальных лидов и расставить приоритеты только для тех, которые с наибольшей вероятностью конвертируются.

Предугадывая поведение клиентов, вы можете разрабатывать эффективные маркетинговые стратегии. Следовательно, неудивительно, что прогнозная аналитика поможет понять ваших клиентов, чтобы вы могли связаться с ними через правильные маркетинговые каналы.

5) Настроить контент:

Растущая тенденция клиентоориентированного подхода побудила компании во всем мире осознать важность персонализации. Но создание персонализированных сообщений становится сложной задачей из-за отсутствия точных и достаточных данных и подробных сведений. Чтобы иметь возможность создавать персонализированный контент для своих клиентов, вы должны использовать машинное обучение, науку о данных и аналитику данных для автоматизации сегментации.

Возможность прогнозировать поведение клиентов с помощью анализа данных и построения моделей позволяет вам персонализировать свой контент, чтобы ориентироваться на эти конкретные лиды. Ориентация на нужную аудиторию в нужное время приведет к верному пути к рентабельности инвестиций. Исторические данные пригодятся при создании настраиваемых сообщений для перекрестных продаж, дополнительных продаж или рекомендаций продуктов вашим клиентам. Кроме того, демографические данные дадут представление о выборе местного населения, чтобы помочь вам понять, какие предложения привлекут их в ваш магазин. Историю покупок также можно изучить, чтобы изменить рекламные акции на основе индивидуальных предпочтений.

6) Сила геозоны:

Геозона вывела мобильный маркетинг на новый уровень, позволив компаниям размещать рекламу для потенциальных клиентов в определенном радиусе от местоположения. От интерактивных списков покупок до ограниченных предложений по вашему любимому бренду, домашней безопасности до предложений ресторанов в вашем районе, геозоны сократили разрыв между маркетологами и потребителями.

В геозонах используются технологии, основанные на прогностических данных, таких как глобальная система позиционирования или GPS, а также радиочастотные идентификаторы, такие как технология Bluetooth и маяков, для создания виртуальной границы вокруг бизнес-локации. GPS помогает точно определить местоположение клиента, а технология Beacon отправляет оповещения, когда клиент входит или выходит из определенного места. Технология Bluetooth может определить, когда вы находитесь рядом с маяком, например, у кассы в магазине. Ваши усилия в Интернете не окупятся, если вы не воспользуетесь шансом опросить своих клиентов. Внедрите продвижение геозон и доступ к различным показателям, например, как часто они посещают ваш магазин, как долго они остаются, их покупки и т. д. открыты.

7) Принятие решений и отчетность:

Бесполезно использовать аналитику данных, если вы не можете отразить ее на рентабельности инвестиций. Методы сегментации, которые мы рассмотрели в этой статье ранее, такие как анализ сходства, моделирование ответов и анализ оттока, могут быть использованы для создания точных отчетов об онлайн- и офлайн-транзакциях клиента, чтобы определить, какой контент вы должны предоставить. Аналитика данных позволяет компаниям принимать ориентированные на клиента маркетинговые решения.

Можно развернуть визуализацию данных, процесс использования статистики и данных для построения потребительских моделей и выводов о теореме или доказательства гипотезы, которая способствует принятию решений в организации.

Прогнозная аналитика позволяет менеджерам понимать динамику своего бизнеса, предвидеть изменения на рынке и справляться с рисками. В настоящее время предприятия используют аналитику и статистическое обоснование для принятия важных решений о поддержании запасов, найме талантов, управлении решениями по ценообразованию и т. д. Это повышает эффективность, максимизирует прибыль и использует управление рисками.

8) Повышение персонализированной рекомендации:

Чтобы конкурировать в клиентоцентричном мире сегодня, недостаточно просто понять, «кто» ваши клиенты. Вместо этого, сосредоточив внимание на том, « что они делают» и используя информацию, полученную из их поведения, вы получите четкое представление о желаниях и потребностях ваших клиентов и лучший способ и подходящее время, чтобы доставить его им. Это именно то, что принимают такие компании, как Amazon и Netflix. Мы не можем не заметить, что эти бренды, ориентированные на клиента, разумно используют личные рекомендации.

Однако предприятия также должны знать, где провести черту. Обеспокоенность по поводу утечки или хранения конфиденциальной информации без согласия приведет к тому, что клиенты добровольно откажутся от ваших услуг. Хорошая новость заключается в том, что алгоритмы аналитики также могут сказать вам, являются ли ваши действия инвазивными или полезными. Стремление к созданию персонализированных рекомендаций иногда может завести маркетологов слишком далеко и отпугнуть клиентов, которые чувствуют, что их преследуют в цифровом пространстве. Как, например, спонсируемая реклама, которая подозрительно появляется на Facebook и в Instagram, предлагающая сниженные цены на авиабилеты через несколько минут после того, как вы бездумно искали их в Интернете. Именно здесь можно развернуть предиктивную аналитику, чтобы повысить ценность с помощью мягкого толчка, а не явного толчка.

Предиктивная аналитика разработала свои расширенные алгоритмы рекомендаций, чтобы предоставлять своим клиентам персонализированный контент и предложения, основанные на поведении человека в прошлом. Статистические данные показывают, что 75% зрителей Netflix управляются рекомендательными системами, и они экономят 1 миллиард долларов в год за счет сокращения оттока. Amazon, с другой стороны, генерирует 35% продаж только благодаря рекомендациям. Эти цифровые титаны использовали аналитику данных о поведении, чтобы повысить удовлетворенность клиентов и создать реальную ценность для бизнеса. Это объясняет, почему ваш профиль Netflix предлагает фильмы на основе вашего недавно просмотренного списка, а Amazon отправляет уведомления о продуктах и ​​лучшие предложения на основе вашей истории поиска, включая рекомендации, которые дополнили бы ваш искомый продукт.

9) Удовлетворенность клиентов:

Бизнес в 2020 году выступает за то, чтобы обслуживать ваших клиентов, а не продавать и вытаскивать деньги из их карманов. Исследования показали, что привлечение нового клиента обходится в 5 раз дороже, чем удержание старого. Удовлетворение потребностей клиентов играет решающую роль в их лояльности и удержании. Итак, для улучшения деловых перспектив вам нужны счастливые клиенты. Прогнозная аналитика играет решающую роль в удержании клиентов, а такие инструменты, как совместный анализ, позволят вам точно определить, какой продукт или услуга могут значительно повысить удовлетворенность клиентов.

Программы лояльности и членские карты не только поощряют существующих клиентов становиться частыми посетителями, но и привлекают новых клиентов, которые становятся постоянными клиентами. Программы лояльности могут использоваться в различных формах, таких как приглашение друга, вознаграждение за переход, объединение брендов, присоединение к сообществу, покупки в партнерских магазинах и т. д. Создание бизнеса — это не просто осчастливить ваших клиентов во время первой продажи. Это должно побудить их, чтобы они продолжали возвращаться, чтобы купить больше, что увеличивает доход и дает бесценные рекомендации из уст в уста друзьям и коллегам.

Вам:

Предиктивная аналитика не может быть развернута в одно мгновение. Это сложная для адаптации, но важная задача, с которой может справиться любой бизнес, если он остается приверженным правильному подходу и готов инвестировать в необходимые ресурсы для продвижения проекта. Целесообразно начать с небольшого пилотного проекта в критической области бизнеса, чтобы извлечь выгоду из начальных затрат и сократить время, прежде чем вы начнете пожинать плоды. После того, как модель введена в действие, она обычно требует минимального обслуживания, поскольку она продолжает генерировать полезные идеи в течение многих лет. Проведение аналитических преобразований позволит компаниям получить конкурентное преимущество и оставаться в авангарде цифровой революции. Подводить итоги,