Hva er rollen til prediktiv analyse i utformingen av forbrukeratferd?

Utviklende markedstrender, teknologi og utfordrende must-haves har påvirket forbrukeratferd. Og takket være M-commerce, er de bortskjemte med valg, noe som forklarer hvorfor kjøpsatferden deres fortsetter å flimre.

I dag er innsatsen enda høyere, og bedrifter kan ikke ta risiko med den konvensjonelle måten å gjennomføre markedsundersøkelser for nye produktideer på.

Selv om en forbruker liker et produkt og legger det i handlekurven, blir de distrahert og lokket av lukrative avtaler som tilbyr mer verdifulle alternativer til samme eller lavere pris. Å miste potensielle kunder er nedslående, men ikke fortvilende. Det er her dataanalyse kommer til å spille.

Dataanalyse stoler på av digitale og forretningskyndige markedsførere over hele verden for å studere og forstå kunder og deres atferd. Digital overeksponering krever en grundig analyse av brukerens preferanser, atferd og kjøpsmønster. Dette krever en markedsføringsstrategi som sporer de digitale fotavtrykkene til potensielle kjøpere ved hjelp av intelligente verktøy drevet av datavitenskap. Historiske data lar deg kikke inn i fortiden, selv om du ikke kan angre den. Du kan imidlertid utnytte prediksjon for å tilpasse deg dynamiske skift. Analytiske utøvere er bortskjemte med valg når det kommer til analytiske teknikker, som inkluderer:

1. Deskriptiv analyse – En grunnleggende teknikk som innebærer å forberede data for påfølgende analyse.
2. Prediktiv analyse – avanserte modeller for å forutsi og forutsi forbrukeratferd.
3. Prescriptive Analytics – Maskinlæringsalgoritmer for tolkninger og anbefalinger.

I denne artikkelen skal vi fokusere på Predictive Analytics, en kategori av dataanalyse som lar deg identifisere feilene i strategien din, og la strateger implementere korrigerende handlinger deretter. Så du kan prøve å permutere og kombinere forsøk, feil eller prøve på nytt og triumfere!

Hva betyr prediktiv analyse?

Prediktiv analyse er vitenskapen om å bruke data, statistiske algoritmer og AI-teknikker for å trekke meningsfulle konklusjoner som kan brukes til å forutsi fremtiden.

Før vi forstår hvordan prediktiv analyse hjelper til med å studere forbrukeranalyse, la oss først forstå viktigheten.

Forbrukeranalyse lar fagfolk i markedsundersøkelser bestemme ønsker og behov til potensielle kjøpere. Disse trinnene er avgjørende for forbrukeratferdsanalyse:

• Discover Insight: Segmentering av kundedatabase for å identifisere forbrukersegmenter.
• Tiltrekke og beholde potensielle kunder: Målretting mot segmentet av kunder med relevante tilbud ved å analysere profilen deres og tidligere kjøp.
• Utnytt kundebevaring: Bedrifter evaluerer kundeverdi og bruker en proaktiv tilnærming for å beholde kunder.

Her er noen måter på hvordan prediktiv analyse hjelper til med å studere forbrukeratferd:

1) Markedssegmentering:

Det første trinnet i forbrukeranalyse er å skape markedssegmentering som innebærer å dele markedet inn i ulike undergrupper med lignende demografi, atferd og holdninger. Ved å bruke disse dataene kan du målrette hvert segment individuelt og imøtekomme deres krav nøyaktig. Segmentering omfatter 3 faser:

• Affinitetsanalyse er prosessen med å gruppere kundedatabaser som dreier seg om vanlige attributter for å muliggjøre presis målretting.
• Responsmodellen tar en titt på kundestimuleringshistorikken din og om den ble konvertert eller ikke for å forutsi sannsynligheten for utformet strategi.
• Churn-analyse, også kjent som avgangsraten, vil beregne prosentandelen av tapte kunder og følgelig alternativkostnaden eller potensielt inntektstap.

Data spiller en avgjørende rolle i å utvikle og bestemme den mest effektive posisjoneringen for hvert markedsføringssegment. Prediktiv analyse vil hjelpe deg med å identifisere de lukrative segmentene og målrette dem deretter basert på kjøpshistorikken. Disse dataene brukes av markedssjefer for optimal ressursallokering for å nå de mest lønnsomme segmentene.

2) Prognoser og etterspørselspriser:

Etterspørselsprising er prosessen med å prise produkter og tjenester basert på etterspørselselastisitetsforskjeller mellom forbrukersegmenter. Prediktiv analyse brukes først og fremst til å lage etterspørselsprognosemodeller som forutsier virksomhetens salg og inntekter for å bestemme riktig pris til rett tid. Du kan også designe eksperimenter for å avdekke faktorene som påvirker prisens innflytelse på etterspørselen for å utvikle gunstige prisstrategier.

Prediktiv analyse vil hjelpe deg med å slå sammen bedriftsinformasjon med kampanjebegivenheter, økonomiske indikatorer, værendringer osv., som direkte påvirker kundenes preferanser og kjøpsbeslutninger. Deretter identifiserer den nye muligheter og initierer mer detaljert innsikt i fremtidig etterspørsel.

Nylig, etterspørselssensing-konsept som implementerer AI og maskinlæring for å fange opp svingninger i kjøpsatferd i sanntid. Noen eksperter oppfatter det som en metode for å justere spådommer og ikke en frittstående prognosemetode.

3) Markedsføringskampanjer:

Vi husker alle at vi lærte matematiske teoremer som hadde en hypotese og en resulterende angivelse av at det var rett eller galt. Prediktiv analyse fungerer som det teoremet der datavitenskap kan brukes til å identifisere hvilke kundesegmenter og publikum som vil være effektive for å nå og utvikle handlingskraftig innsikt.

Nøyaktig rapportering kan nøyaktig fortelle deg om en kampanje var vellykket og gjøre endringer der den kan komme til kort. Dette legger grunnlaget for beste praksis for strategier å følge, ikke bare i markedsføring og salg, men også for å ta forretningsbeslutninger.

4) Forutsi kundeadferd:

Du kan distribuere prediktiv analyse for å granske likheter og mønstre mellom datavariabler og på samme måte forutsi atferden til eksisterende og nye kunder. Data forutsier nøyaktig kundens neste trekk og sporer også frafall der det er en mulighet for å miste en potensiell kunde til en konkurrent. Kartlegging av disse mønstrene vil gi deg innsikt i kampanjeresultater. Dette vil bidra til å identifisere potensielle potensielle kunder og prioritere kun de som mest sannsynlig vil konvertere.

Ved å forutse kundeadferd kan du utarbeide effektive markedsføringsstrategier. Derfor kommer det ikke til noen overraskelse at prediktiv analyse vil hjelpe deg med å forstå kundene dine slik at du kan nå dem via de riktige markedsføringskanalene.

5) Tilpass innhold:

Den økende trenden med en kundesentrert tilnærming har fått bedrifter over hele verden til å innse betydningen av personalisering. Men å lage personlige meldinger blir utfordrende på grunn av mangelen på nøyaktige og tilstrekkelige data og detaljert innsikt. For å kunne lage personlig tilpasset innhold for kundene dine må du utnytte maskinlæring, datavitenskap og dataanalyse for å automatisere segmentering.

Evnen til å forutsi kundeatferd ved hjelp av dataanalyse og byggemodeller gjør at du kan tilpasse innholdet ditt for å målrette mot de spesifikke potensielle kundene. Målretting mot riktig målgruppe til rett tid vil føre til en sikker vei til avkastning. Historiske data vil være nyttige når du lager tilpassede meldinger for å kryssselge, mersalg eller anbefale produkter til kundene dine. I tillegg vil demografi gi innsikt om valgene til lokalbefolkningen for å hjelpe deg å forstå hvilke tilbud som vil lokke dem til butikken din. Kjøpshistorikk kan også undersøkes for å endre kampanjer basert på individuelle preferanser.

6) Kraften til geofencing:

Geofencing har tatt mobilmarkedsføring til neste nivå ved å gi bedrifter mulighet til å annonsere for potensielle kunder innenfor en viss radius av et sted. Fra interaktive handlelister til begrensede tilbud på favorittmerket ditt, hjemmesikkerhet til restaurantforslag i ditt område, geofencing har bygget bro mellom markedsførere og forbrukere.

Geofencing bruker teknologier basert på prediktive data som Global Positioning System eller GPS- og radiofrekvensidentifikatorer som Bluetooth og Beacon-teknologi for å bygge en virtuell grense rundt en bedriftslokasjon. GPS hjelper med å triangulere kundens plassering nøyaktig mens Beacon-teknologien sender varsler når en kunde går inn eller ut av et sted. Bluetooth-teknologi kan fortelle når du er i nærheten av et beacon, for eksempel en kassadisk i en butikk. Din online innsats vil ikke lønne seg hvis du ikke griper sjansene til å spørre kundene dine. Ta med geofencing-kampanje inn og dører til ulike beregninger som hvor ofte de besøker butikken din, hvor lenge de blir, kjøpene deres osv. er åpne.

7) Beslutningstaking og rapportering:

Det er nytteløst å bruke dataanalyse hvis du ikke kan reflektere det på ROI. Segmenteringsmetodene som vi har dekket i denne artikkelen tidligere, som affinitetsanalyse, responsmodellering og churn-analyse, kan tas i bruk for å lage nøyaktige rapporter om kundens online så vel som offline transaksjoner for å bestemme hvilket innhold du skal levere. Dataanalyse gjør det mulig for bedrifter å ta kundeorienterte markedsføringsbeslutninger.

Datavisualisering, prosessen med å bruke statistikk og data for å bygge forbrukermønstre og trekke konklusjoner om et teorem eller bevise en hypotese som fremmer beslutningstaking i organisasjonen kan implementeres.

Prediktiv analyse gjør det mulig for ledere å forstå dynamikken i virksomheten deres, forutse endringer i markedet og takle risikoer. Bedrifter omfavner nå analyser og statistiske resonnementer for å ta kritiske beslutninger om å opprettholde varelager, ansette talenter, administrere prisløsninger osv. Dette forbedrer effektiviteten, maksimerer fortjenesten og utnytter risikostyringen.

8) Øk personlig anbefaling:

Å konkurrere i en kundesentrert verden i dag er ikke nok å bare forstå » hvem » kundene dine er. I stedet fokuserer du på » hva de gjør » og bruker innsikt avslørt gjennom deres atferd vil gi et klart bilde av kundenes ønsker og behov og den beste måten og riktig tidspunkt for å levere det til dem. Det er akkurat det selskaper som Amazon og Netflix tar i bruk. Vi kan ikke unngå å legge merke til at disse høye kundesentrerte merkevarene med omtanke har brukt personlige anbefalinger.

Men bedrifter må også vite hvor de skal trekke grensen. Bekymringer for at sensitiv informasjon lekkes eller lagres uten samtykke vil føre til at kunder frivillig velger bort tjenestene dine. Den gode nyheten er at analysealgoritmer også kan fortelle deg om handlingene dine er invasive eller nyttige. Jakten på å lage personlige anbefalinger kan noen ganger presse markedsførere for langt og krype ut kunder som opplever å bli digitalt forfulgt. Som for eksempel de sponsede annonsene som dukker opp mistenkelig på Facebook og Instagram, og antyder kuttede priser på flybilletter bare minutter etter at du tankeløst søkte etter dem på nettet. Det er her prediktiv analyse kan brukes for å levere verdi med et forsiktig dytt enn et åpenbart dytt.

Prediktiv analyse utviklet sine avanserte anbefalingsalgoritmer for å betjene kundene deres personlig innhold og forslag basert på en persons tidligere oppførsel. Statistikk viser at 75 % av Netflix-seertallet er drevet av anbefalingsmotorer, og de sparer 1 milliard dollar per år gjennom redusert avgang. Amazon, på den annen side, genererer 35% salg via anbefaling alene. Disse digitale titanene har brukt atferdsdataanalyse for å forbedre kundetilfredsheten og levere reell forretningsverdi. Dette forklarer hvorfor Netflix-profilen din foreslår filmer basert på listen din du nylig har sett, og Amazon sender produktvarsler og beste tilbud basert på søkehistorikken din, inkludert anbefalinger som vil utfylle produktet du har søkt etter.

9) Utnytt kundetilfredshet:

Business in 2020 tar til orde for å betjene kundene dine i stedet for å selge og trekke ut penger fra lommen deres. Studier har vist at det er 5 ganger dyrere å engasjere en ny kunde enn å beholde en gammel. Kundetilfredshet spiller en avgjørende rolle for kundelojalitet og oppbevaring. Så for bedre forretningsutsikter trenger du fornøyde kunder. Prediktiv analyse spiller en avgjørende rolle i kundeoppbevaring sammen med verktøy som fellesanalyse vil gjøre deg i stand til å finne ut hvilket produkt eller hvilken tjeneste som kan heve kundetilfredsheten betraktelig.

Lojalitetsprogrammer og medlemskort oppmuntrer ikke bare eksisterende kunder til å bli hyppige besøkende, men tiltrekker seg også nye til å bli gjentakende kunder. Lojalitetsprogrammer kan brukes i ulike former som å henvise en venn, belønning for å bytte, merkevaresammenkoblinger, bli med i et fellesskap, handle hos partnerfordeler osv. Å starte en bedrift handler bare ikke om å gjøre kundene fornøyde under det første salget. Det er for å lokke dem slik at de fortsetter å komme tilbake for å kjøpe mer, noe som genererer inntekter og gir uvurderlige jungeltelegraferte henvisninger til venner og kolleger.

Over til deg:

Prediktiv analyse kan ikke rulles ut på et blunk. Det er utfordrende å tilpasse, men likevel en kraftig oppgave som enhver bedrift kan håndtere så lenge de kan holde seg forpliktet til den riktige tilnærmingen og er villige til å investere i de nødvendige ressursene for å få prosjektet i gang. Det er lurt å starte med et småskala pilotprosjekt i et kritisk forretningsområde for å kapitalisere på oppstartskostnader og samtidig kutte ned tiden før du begynner å høste fruktene. Når modellen først er satt i verk, krever den vanligvis lite vedlikehold ettersom den fortsetter å gi handlingskraftig innsikt i mange år fremover. Å drive analytiske transformasjoner vil gi bedrifter et konkurransefortrinn og holde seg i forkant av digital disrupsjon. Å oppsummere,