{"id":257547,"date":"2023-02-26T06:30:00","date_gmt":"2023-02-26T03:30:00","guid":{"rendered":"https:\/\/inform.click\/hva-er-rollen-til-prediktiv-analyse-i-utformingen-av-forbrukeratferd\/"},"modified":"2023-02-26T07:18:00","modified_gmt":"2023-02-26T04:18:00","slug":"hva-er-rollen-til-prediktiv-analyse-i-utformingen-av-forbrukeratferd","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/inform.click\/no\/hva-er-rollen-til-prediktiv-analyse-i-utformingen-av-forbrukeratferd\/","title":{"rendered":"Hva er rollen til prediktiv analyse i utformingen av forbrukeratferd?"},"content":{"rendered":"<p>\n  Utviklende markedstrender, teknologi og utfordrende must-haves har p\u00e5virket forbrukeratferd. Og takket v\u00e6re M-commerce, er de bortskjemte med valg, noe som forklarer hvorfor kj\u00f8psatferden deres fortsetter \u00e5 flimre.\n<\/p>\n<p>\n  I dag er innsatsen enda h\u00f8yere, og bedrifter kan ikke ta risiko med den konvensjonelle m\u00e5ten \u00e5 gjennomf\u00f8re markedsunders\u00f8kelser for nye produktideer p\u00e5.\n<\/p>\n<p>\n  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. \u00c5 miste potensielle kunder er nedsl\u00e5ende, men ikke fortvilende. Det er her dataanalyse kommer til \u00e5 spille.\n<\/p>\n<p>\n  Dataanalyse stoler p\u00e5 av digitale og forretningskyndige markedsf\u00f8rere over hele verden for \u00e5 studere og forst\u00e5 kunder og deres atferd. Digital overeksponering krever en grundig analyse av brukerens preferanser, atferd og kj\u00f8psm\u00f8nster. Dette krever en markedsf\u00f8ringsstrategi som sporer de digitale fotavtrykkene til potensielle kj\u00f8pere ved hjelp av intelligente verkt\u00f8y drevet av datavitenskap. Historiske data lar deg kikke inn i fortiden, selv om du ikke kan angre den. Du kan imidlertid utnytte prediksjon for \u00e5 tilpasse deg dynamiske skift. Analytiske ut\u00f8vere er bortskjemte med valg n\u00e5r det kommer til analytiske teknikker, som inkluderer:\n<\/p>\n<ol>\n<li>\n    <strong>Deskriptiv analyse<\/strong> \u2013 En grunnleggende teknikk som inneb\u00e6rer \u00e5 forberede data for p\u00e5f\u00f8lgende analyse.\n  <\/li>\n<li>\n    <strong>Prediktiv analyse<\/strong> \u2013 avanserte modeller for \u00e5 forutsi og forutsi forbrukeratferd.\n  <\/li>\n<li>\n    <strong>Prescriptive Analytics<\/strong> \u2013 Maskinl\u00e6ringsalgoritmer for tolkninger og anbefalinger.\n  <\/li>\n<\/ol>\n<p>\n  I denne artikkelen skal vi fokusere p\u00e5 Predictive Analytics, en kategori av dataanalyse som lar deg identifisere feilene i strategien din, og la strateger implementere korrigerende handlinger deretter. S\u00e5 du kan pr\u00f8ve \u00e5 permutere og kombinere fors\u00f8k, feil eller pr\u00f8ve p\u00e5 nytt og triumfere!\n<\/p>\n<h5>\n  Hva betyr prediktiv analyse?<br \/>\n<\/h5>\n<p>\n  Prediktiv analyse er vitenskapen om \u00e5 bruke data, statistiske algoritmer og AI-teknikker for \u00e5 trekke meningsfulle konklusjoner som kan brukes til \u00e5 forutsi fremtiden.\n<\/p>\n<p>\n  F\u00f8r vi forst\u00e5r hvordan prediktiv analyse hjelper til med \u00e5 studere forbrukeranalyse, la oss f\u00f8rst forst\u00e5 viktigheten.\n<\/p>\n<p>\n  Forbrukeranalyse lar fagfolk i markedsunders\u00f8kelser bestemme \u00f8nsker og behov til potensielle kj\u00f8pere. Disse trinnene er avgj\u00f8rende for forbrukeratferdsanalyse:\n<\/p>\n<ul>\n<li>\n    <strong>Discover Insight<\/strong>: Segmentering av kundedatabase for \u00e5 identifisere forbrukersegmenter.\n  <\/li>\n<li>\n    <strong>Tiltrekke og beholde potensielle kunder<\/strong>: M\u00e5lretting mot segmentet av kunder med relevante tilbud ved \u00e5 analysere profilen deres og tidligere kj\u00f8p.\n  <\/li>\n<li>\n    <strong>Utnytt kundebevaring<\/strong>: Bedrifter evaluerer kundeverdi og bruker en proaktiv tiln\u00e6rming for \u00e5 beholde kunder.\n  <\/li>\n<\/ul>\n<p>\n  <strong>Her er noen m\u00e5ter p\u00e5 hvordan prediktiv analyse hjelper til med \u00e5 studere forbrukeratferd:<\/strong>\n<\/p>\n<h5>\n  1) Markedssegmentering:<br \/>\n<\/h5>\n<p>\n  Det f\u00f8rste trinnet i forbrukeranalyse er \u00e5 skape markedssegmentering som inneb\u00e6rer \u00e5 dele markedet inn i ulike undergrupper med lignende demografi, atferd og holdninger. Ved \u00e5 bruke disse dataene kan du m\u00e5lrette hvert segment individuelt og im\u00f8tekomme deres krav n\u00f8yaktig. Segmentering omfatter 3 faser:\n<\/p>\n<ul>\n<li>\n    <strong>Affinitetsanalyse<\/strong> er prosessen med \u00e5 gruppere kundedatabaser som dreier seg om vanlige attributter for \u00e5 muliggj\u00f8re presis m\u00e5lretting.\n  <\/li>\n<li>\n    <strong>Responsmodellen<\/strong> tar en titt p\u00e5 kundestimuleringshistorikken din og om den ble konvertert eller ikke for \u00e5 forutsi sannsynligheten for utformet strategi.\n  <\/li>\n<li>\n    <strong>Churn-analyse,<\/strong> ogs\u00e5 kjent som avgangsraten, vil beregne prosentandelen av tapte kunder og f\u00f8lgelig alternativkostnaden eller potensielt inntektstap.\n  <\/li>\n<\/ul>\n<p>\n  Data spiller en avgj\u00f8rende rolle i \u00e5 utvikle og bestemme den mest effektive posisjoneringen for hvert markedsf\u00f8ringssegment. Prediktiv analyse vil hjelpe deg med \u00e5 identifisere de lukrative segmentene og m\u00e5lrette dem deretter basert p\u00e5 kj\u00f8pshistorikken. Disse dataene brukes av markedssjefer for optimal ressursallokering for \u00e5 n\u00e5 de mest l\u00f8nnsomme segmentene.\n<\/p>\n<h5>\n  2) Prognoser og ettersp\u00f8rselspriser:<br \/>\n<\/h5>\n<p>\n  Ettersp\u00f8rselsprising er prosessen med \u00e5 prise produkter og tjenester basert p\u00e5 ettersp\u00f8rselselastisitetsforskjeller mellom forbrukersegmenter. Prediktiv analyse brukes f\u00f8rst og fremst til \u00e5 lage ettersp\u00f8rselsprognosemodeller som forutsier virksomhetens salg og inntekter for \u00e5 bestemme riktig pris til rett tid. Du kan ogs\u00e5 designe eksperimenter for \u00e5 avdekke faktorene som p\u00e5virker prisens innflytelse p\u00e5 ettersp\u00f8rselen for \u00e5 utvikle gunstige prisstrategier.\n<\/p>\n<p>\n  Prediktiv analyse vil hjelpe deg med \u00e5 sl\u00e5 sammen bedriftsinformasjon med kampanjebegivenheter, \u00f8konomiske indikatorer, v\u00e6rendringer osv., som direkte p\u00e5virker kundenes preferanser og kj\u00f8psbeslutninger. Deretter identifiserer den nye muligheter og initierer mer detaljert innsikt i fremtidig ettersp\u00f8rsel.\n<\/p>\n<p>\n  Nylig, ettersp\u00f8rselssensing-konsept som implementerer AI og maskinl\u00e6ring for \u00e5 fange opp svingninger i kj\u00f8psatferd i sanntid. Noen eksperter oppfatter det som en metode for \u00e5 justere sp\u00e5dommer og ikke en frittst\u00e5ende prognosemetode.\n<\/p>\n<h5>\n  3) Markedsf\u00f8ringskampanjer:<br \/>\n<\/h5>\n<p>\n  Vi husker alle at vi l\u00e6rte 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 \u00e5 identifisere hvilke kundesegmenter og publikum som vil v\u00e6re effektive for \u00e5 n\u00e5 og utvikle handlingskraftig innsikt.\n<\/p>\n<p>\n  N\u00f8yaktig rapportering kan n\u00f8yaktig fortelle deg om en kampanje var vellykket og gj\u00f8re endringer der den kan komme til kort. Dette legger grunnlaget for beste praksis for strategier \u00e5 f\u00f8lge, ikke bare i markedsf\u00f8ring og salg, men ogs\u00e5 for \u00e5 ta forretningsbeslutninger.\n<\/p>\n<h5>\n  4) Forutsi kundeadferd:<br \/>\n<\/h5>\n<p>\n  Du kan distribuere prediktiv analyse for \u00e5 granske likheter og m\u00f8nstre mellom datavariabler og p\u00e5 samme m\u00e5te forutsi atferden til eksisterende og nye kunder. Data forutsier n\u00f8yaktig kundens neste trekk og sporer ogs\u00e5 frafall der det er en mulighet for \u00e5 miste en potensiell kunde til en konkurrent. Kartlegging av disse m\u00f8nstrene vil gi deg innsikt i kampanjeresultater. Dette vil bidra til \u00e5 identifisere potensielle potensielle kunder og prioritere kun de som mest sannsynlig vil konvertere.\n<\/p>\n<p>\n  Ved \u00e5 forutse kundeadferd kan du utarbeide effektive markedsf\u00f8ringsstrategier. Derfor kommer det ikke til noen overraskelse at prediktiv analyse vil hjelpe deg med \u00e5 forst\u00e5 kundene dine slik at du kan n\u00e5 dem via de riktige markedsf\u00f8ringskanalene.\n<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/inform.click\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/post-315250-63839d93de4f7.webp\" data-rel=\"lightbox\"><img decoding=\"async\" class=\"SDStudio-light-box-enable SDStudio-editor-tools-md-imp\" src=\"https:\/\/inform.click\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/post-315250-63839d93de4f7.webp\" alt=\"\" \/><\/a><\/p>\n<h5>\n  5) Tilpass innhold:<br \/>\n<\/h5>\n<p>\n  Den \u00f8kende trenden med en kundesentrert tiln\u00e6rming har f\u00e5tt bedrifter over hele verden til \u00e5 innse betydningen av personalisering. Men \u00e5 lage personlige meldinger blir utfordrende p\u00e5 grunn av mangelen p\u00e5 n\u00f8yaktige og tilstrekkelige data og detaljert innsikt. For \u00e5 kunne lage personlig tilpasset innhold for kundene dine m\u00e5 du utnytte maskinl\u00e6ring, datavitenskap og dataanalyse for \u00e5 automatisere segmentering.\n<\/p>\n<p>\n  Evnen til \u00e5 forutsi kundeatferd ved hjelp av dataanalyse og byggemodeller gj\u00f8r at du kan tilpasse innholdet ditt for \u00e5 m\u00e5lrette mot de spesifikke potensielle kundene. M\u00e5lretting mot riktig m\u00e5lgruppe til rett tid vil f\u00f8re til en sikker vei til avkastning. Historiske data vil v\u00e6re nyttige n\u00e5r du lager tilpassede meldinger for \u00e5 kryssselge, mersalg eller anbefale produkter til kundene dine. I tillegg vil demografi gi innsikt om valgene til lokalbefolkningen for \u00e5 hjelpe deg \u00e5 forst\u00e5 hvilke tilbud som vil lokke dem til butikken din. Kj\u00f8pshistorikk kan ogs\u00e5 unders\u00f8kes for \u00e5 endre kampanjer basert p\u00e5 individuelle preferanser.\n<\/p>\n<h5>\n  6) Kraften til geofencing:<br \/>\n<\/h5>\n<p>\n  Geofencing har tatt mobilmarkedsf\u00f8ring til neste niv\u00e5 ved \u00e5 gi bedrifter mulighet til \u00e5 annonsere for potensielle kunder innenfor en viss radius av et sted. Fra interaktive handlelister til begrensede tilbud p\u00e5 favorittmerket ditt, hjemmesikkerhet til restaurantforslag i ditt omr\u00e5de, geofencing har bygget bro mellom markedsf\u00f8rere og forbrukere.\n<\/p>\n<p>\n  Geofencing bruker teknologier basert p\u00e5 prediktive data som Global Positioning System eller GPS- og radiofrekvensidentifikatorer som Bluetooth og Beacon-teknologi for \u00e5 bygge en virtuell grense rundt en bedriftslokasjon. GPS hjelper med \u00e5 triangulere kundens plassering n\u00f8yaktig mens Beacon-teknologien sender varsler n\u00e5r en kunde g\u00e5r inn eller ut av et sted. Bluetooth-teknologi kan fortelle n\u00e5r du er i n\u00e6rheten av et beacon, for eksempel en kassadisk i en butikk. Din online innsats vil ikke l\u00f8nne seg hvis du ikke griper sjansene til \u00e5 sp\u00f8rre kundene dine. Ta med geofencing-kampanje inn og d\u00f8rer til ulike beregninger som hvor ofte de bes\u00f8ker butikken din, hvor lenge de blir, kj\u00f8pene deres osv. er \u00e5pne.\n<\/p>\n<h5>\n  7) Beslutningstaking og rapportering:<br \/>\n<\/h5>\n<p>\n  Det er nyttel\u00f8st \u00e5 bruke dataanalyse hvis du ikke kan reflektere det p\u00e5 ROI. Segmenteringsmetodene som vi har dekket i denne artikkelen tidligere, som affinitetsanalyse, responsmodellering og churn-analyse, kan tas i bruk for \u00e5 lage n\u00f8yaktige rapporter om kundens online s\u00e5 vel som offline transaksjoner for \u00e5 bestemme hvilket innhold du skal levere. Dataanalyse gj\u00f8r det mulig for bedrifter \u00e5 ta kundeorienterte markedsf\u00f8ringsbeslutninger.\n<\/p>\n<p>\n  Datavisualisering, prosessen med \u00e5 bruke statistikk og data for \u00e5 bygge forbrukerm\u00f8nstre og trekke konklusjoner om et teorem eller bevise en hypotese som fremmer beslutningstaking i organisasjonen kan implementeres.\n<\/p>\n<p>\n  Prediktiv analyse gj\u00f8r det mulig for ledere \u00e5 forst\u00e5 dynamikken i virksomheten deres, forutse endringer i markedet og takle risikoer. Bedrifter omfavner n\u00e5 analyser og statistiske resonnementer for \u00e5 ta kritiske beslutninger om \u00e5 opprettholde varelager, ansette talenter, administrere prisl\u00f8sninger osv. Dette forbedrer effektiviteten, maksimerer fortjenesten og utnytter risikostyringen.\n<\/p>\n<h5>\n  8) \u00d8k personlig anbefaling:<br \/>\n<\/h5>\n<p>\n  \u00c5 konkurrere i en kundesentrert verden i dag er ikke nok \u00e5 bare forst\u00e5 &raquo; <strong>hvem<\/strong> &raquo; kundene dine er. I stedet fokuserer du p\u00e5 &raquo; <strong>hva de gj\u00f8r<\/strong> &raquo; og bruker innsikt avsl\u00f8rt gjennom deres atferd vil gi et klart bilde av kundenes \u00f8nsker og behov og den beste m\u00e5ten og riktig tidspunkt for \u00e5 levere det til dem. Det er akkurat det selskaper som Amazon og Netflix tar i bruk. Vi kan ikke unng\u00e5 \u00e5 legge merke til at disse h\u00f8ye kundesentrerte merkevarene med omtanke har brukt personlige anbefalinger.\n<\/p>\n<p>\n  Men bedrifter m\u00e5 ogs\u00e5 vite hvor de skal trekke grensen. Bekymringer for at sensitiv informasjon lekkes eller lagres uten samtykke vil f\u00f8re til at kunder frivillig velger bort tjenestene dine. Den gode nyheten er at analysealgoritmer ogs\u00e5 kan fortelle deg om handlingene dine er invasive eller nyttige. Jakten p\u00e5 \u00e5 lage personlige anbefalinger kan noen ganger presse markedsf\u00f8rere for langt og krype ut kunder som opplever \u00e5 bli digitalt forfulgt. Som for eksempel de sponsede annonsene som dukker opp mistenkelig p\u00e5 Facebook og Instagram, og antyder kuttede priser p\u00e5 flybilletter bare minutter etter at du tankel\u00f8st s\u00f8kte etter dem p\u00e5 nettet. Det er her prediktiv analyse kan brukes for \u00e5 levere verdi med et forsiktig dytt enn et \u00e5penbart dytt.\n<\/p>\n<p>\n  Prediktiv analyse utviklet sine avanserte anbefalingsalgoritmer for \u00e5 betjene kundene deres personlig innhold og forslag basert p\u00e5 en persons tidligere oppf\u00f8rsel. Statistikk viser at 75 % av Netflix-seertallet er drevet av anbefalingsmotorer, og de sparer 1 milliard dollar per \u00e5r gjennom redusert avgang. Amazon, p\u00e5 den annen side, genererer 35% salg via anbefaling alene. Disse digitale titanene har brukt atferdsdataanalyse for \u00e5 forbedre kundetilfredsheten og levere reell forretningsverdi. Dette forklarer hvorfor Netflix-profilen din foresl\u00e5r filmer basert p\u00e5 listen din du nylig har sett, og Amazon sender produktvarsler og beste tilbud basert p\u00e5 s\u00f8kehistorikken din, inkludert anbefalinger som vil utfylle produktet du har s\u00f8kt etter.\n<\/p>\n<h5>\n  9) Utnytt kundetilfredshet:<br \/>\n<\/h5>\n<p>\n  Business in 2020 tar til orde for \u00e5 betjene kundene dine i stedet for \u00e5 selge og trekke ut penger fra lommen deres. Studier har vist at det er 5 ganger dyrere \u00e5 engasjere en ny kunde enn \u00e5 beholde en gammel. Kundetilfredshet spiller en avgj\u00f8rende rolle for kundelojalitet og oppbevaring. S\u00e5 for bedre forretningsutsikter trenger du forn\u00f8yde kunder. Prediktiv analyse spiller en avgj\u00f8rende rolle i kundeoppbevaring sammen med verkt\u00f8y som fellesanalyse vil gj\u00f8re deg i stand til \u00e5 finne ut hvilket produkt eller hvilken tjeneste som kan heve kundetilfredsheten betraktelig.\n<\/p>\n<p>\n  Lojalitetsprogrammer og medlemskort oppmuntrer ikke bare eksisterende kunder til \u00e5 bli hyppige bes\u00f8kende, men tiltrekker seg ogs\u00e5 nye til \u00e5 bli gjentakende kunder. Lojalitetsprogrammer kan brukes i ulike former som \u00e5 henvise en venn, bel\u00f8nning for \u00e5 bytte, merkevaresammenkoblinger, bli med i et fellesskap, handle hos partnerfordeler osv. \u00c5 starte en bedrift handler bare ikke om \u00e5 gj\u00f8re kundene forn\u00f8yde under det f\u00f8rste salget. Det er for \u00e5 lokke dem slik at de fortsetter \u00e5 komme tilbake for \u00e5 kj\u00f8pe mer, noe som genererer inntekter og gir uvurderlige jungeltelegraferte henvisninger til venner og kolleger.\n<\/p>\n<h4>\n  Over til deg:<br \/>\n<\/h4>\n<p>\n  Prediktiv analyse kan ikke rulles ut p\u00e5 et blunk. Det er utfordrende \u00e5 tilpasse, men likevel en kraftig oppgave som enhver bedrift kan h\u00e5ndtere s\u00e5 lenge de kan holde seg forpliktet til den riktige tiln\u00e6rmingen og er villige til \u00e5 investere i de n\u00f8dvendige ressursene for \u00e5 f\u00e5 prosjektet i gang. Det er lurt \u00e5 starte med et sm\u00e5skala pilotprosjekt i et kritisk forretningsomr\u00e5de for \u00e5 kapitalisere p\u00e5 oppstartskostnader og samtidig kutte ned tiden f\u00f8r du begynner \u00e5 h\u00f8ste fruktene. N\u00e5r modellen f\u00f8rst er satt i verk, krever den vanligvis lite vedlikehold ettersom den fortsetter \u00e5 gi handlingskraftig innsikt i mange \u00e5r fremover. \u00c5 drive analytiske transformasjoner vil gi bedrifter et konkurransefortrinn og holde seg i forkant av digital disrupsjon. \u00c5 oppsummere,\n<\/p>\n<\/p>\n<div id=\"PostUnique_PostSource\" style=\"padding-top: 50px\">\n  Opptakskilde: <a target=\"_blank\" rel=\"noopener nofollow\" data-pssr=\"\" href=\"http:\/\/www.instantshift.com\/2020\/07\/08\/consumer-behaviour-predictive-analytics\/\">instantshift.com<\/a>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Utviklende markedstrender, teknologi og utfordrende must-haves har p\u00e5virket forbrukeratferd. Og takket v\u00e6re M-commerce, er de bortskjemte med valg, noe som forklarer hvorfor kj\u00f8psatferden deres fortsetter \u00e5 flimre. I dag er innsatsen enda h\u00f8yere, og bedrifter kan ikke ta risiko med den konvensjonelle m\u00e5ten \u00e5 gjennomf\u00f8re markedsunders\u00f8kelser for nye produktideer p\u00e5. 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. \u00c5 miste potensielle kunder er nedsl\u00e5ende, men ikke fortvilende. Det er her dataanalyse kommer til \u00e5 spille. Data \u2026<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":188040,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":"","_wp_rev_ctl_limit":""},"categories":[226,96,57],"tags":[],"class_list":["post-257547","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-laereboker","category-seo-og-markedsforing","category-web-og-wordpress"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/inform.click\/no\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/257547","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/inform.click\/no\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/inform.click\/no\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/inform.click\/no\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/inform.click\/no\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=257547"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/inform.click\/no\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/257547\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/inform.click\/no\/wp-json\/wp\/v2\/media\/188040"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/inform.click\/no\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=257547"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/inform.click\/no\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=257547"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/inform.click\/no\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=257547"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}