Jaka jest rola analityki predyktywnej w kształtowaniu zachowań konsumentów?

Zmieniające się trendy rynkowe, technologia i wyzwania, które trzeba mieć, wpłynęły na zachowania konsumentów. A dzięki M-commerce są rozpieszczani możliwościami wyboru, co wyjaśnia, dlaczego ich zachowania zakupowe wciąż migoczą.

Dziś stawka jest jeszcze wyższa, a przedsiębiorstwa nie mogą podejmować ryzyka w konwencjonalny sposób przeprowadzania badań rynkowych w celu tworzenia pomysłów na nowe produkty.

Nawet jeśli konsumentowi spodoba się produkt i doda go do koszyka, jest rozpraszany i kuszony lukratywnymi ofertami, które oferują lepsze alternatywy za tę samą lub niższą cenę. Utrata potencjalnych klientów jest przygnębiająca, ale nie rozpaczliwa. Tutaj do gry wchodzi analityka danych.

Analityka danych jest zaufana przez doświadczonych marketingowców cyfrowych i biznesowych na całym świecie, aby badać i rozumieć klientów i ich zachowania. Cyfrowa nadmierna ekspozycja wymaga dogłębnej analizy preferencji, zachowań i wzorców zakupowych użytkownika. Wymaga to strategii marketingowej, która śledzi cyfrowe ślady potencjalnych nabywców za pomocą inteligentnych narzędzi opartych na analizie danych. Dane historyczne pozwalają zajrzeć w przeszłość, mimo że nie można jej cofnąć. Możesz jednak wykorzystać przewidywanie, aby dostosować się do dynamicznych zmian. Analitycy praktycy mają duży wybór technik analitycznych, które obejmują:

1. Analityka opisowa – Podstawowa technika polegająca na przygotowaniu danych do późniejszej analizy.
2. Analityka predykcyjna – Zaawansowane modele do przewidywania i prognozowania zachowań konsumentów.
3. Prescriptive Analytics – algorytmy uczenia maszynowego do interpretacji i rekomendacji.

W tym artykule skupimy się na analityce predykcyjnej, kategorii analityki danych, która pozwala zidentyfikować wady Twojej strategii i pozwolić strategom wdrożyć odpowiednie działania naprawcze. Możesz więc spróbować permutować i łączyć próby, błędy lub spróbować ponownie i odnieść sukces!

Co oznacza analiza predykcyjna?

Analityka predykcyjna to nauka wykorzystująca dane, algorytmy statystyczne i techniki sztucznej inteligencji do wyciągania sensownych wniosków, które można wykorzystać do przewidywania przyszłości.

Zanim zrozumiemy, w jaki sposób analityka predykcyjna pomaga badać analizę konsumencką, najpierw zrozummy jej znaczenie.

Analiza konsumencka pozwala profesjonalistom zajmującym się badaniem rynku określić pragnienia i potrzeby ich potencjalnych nabywców. Te kroki są kluczowe dla analizy zachowań konsumentów:

• Discover Insight: Segmentacja bazy danych klientów w celu identyfikacji segmentów konsumentów.
• Przyciągnij i zatrzymaj potencjalnych klientów: kierowanie ofert do segmentu klientów poprzez analizę ich profilu i wcześniejszych zakupów.
• Wykorzystaj utrzymanie klienta: firmy oceniają wartość klienta i stosują proaktywne podejście do utrzymania klientów.

Oto kilka sposobów, w jaki analityka predykcyjna pomaga badać zachowania konsumentów:

1) Segmentacja rynku:

Pierwszym krokiem w analizie konsumentów jest stworzenie segmentacji rynku, która polega na podziale rynku na różne podgrupy o podobnych parametrach demograficznych, zachowaniach i postawach. Korzystając z tych danych, możesz kierować reklamy do każdego segmentu indywidualnie i precyzyjnie zaspokajać ich potrzeby. Segmentacja obejmuje 3 fazy:

• Analiza powinowactwa to proces grupowania baz danych klientów wokół wspólnych atrybutów w celu umożliwienia precyzyjnego targetowania.
• Model odpowiedzi umożliwia wgląd w historię bodźców klienta i to, czy został on przekonwertowany, czy nie, aby przewidzieć prawdopodobieństwo opracowanej strategii.
• Analiza churn, znana również jako współczynnik ścierania, obliczy procent utraconych klientów, aw konsekwencji koszt alternatywny lub potencjalną utratę przychodów.

Dane odgrywają kluczową rolę w opracowywaniu i podejmowaniu decyzji o najskuteczniejszym pozycjonowaniu dla każdego segmentu marketingowego. Analityka predykcyjna pomoże Ci zidentyfikować lukratywne segmenty i odpowiednio do nich kierować reklamy na podstawie historii zakupów. Dane te są wykorzystywane przez menedżerów ds. marketingu do optymalnej alokacji zasobów w celu dotarcia do najbardziej dochodowych segmentów.

2) Prognozowanie i ustalanie cen popytu:

Wycena popytu to proces wyceny produktów i usług w oparciu o różnice elastyczności popytu między segmentami konsumentów. Analityka predykcyjna służy przede wszystkim do tworzenia modeli prognozowania popytu, które przewidują sprzedaż i przychody Twojej firmy w celu określenia właściwej ceny we właściwym czasie. Możesz także zaprojektować eksperymenty, aby odkryć czynniki wpływające na wpływ ceny na popyt, aby opracować korzystne strategie cenowe.

Analityka predykcyjna pomoże Ci połączyć informacje o firmie z wydarzeniami promocyjnymi, wskaźnikami ekonomicznymi, zmianami pogody itp., które bezpośrednio wpływają na preferencje klientów i decyzje zakupowe. Następnie identyfikuje nowe możliwości i inicjuje bardziej szczegółowy wgląd w przyszły popyt.

Niedawno pojawiła się koncepcja wykrywania popytu, która wykorzystuje sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe do wychwytywania wahań zachowań zakupowych w czasie rzeczywistym. Niektórzy eksperci postrzegają to jako metodę korygowania prognoz, a nie samodzielną metodę prognozowania.

3) Kampanie marketingowe:

Wszyscy pamiętamy, jak uczyliśmy się twierdzeń matematycznych, które miały hipotezę i wypadkową, która okazała się słuszna lub błędna. Analityka predykcyjna działa jak to twierdzenie, w którym nauka o danych może być wykorzystana do określenia, które segmenty klientów i odbiorców będą skuteczne w dotarciu i opracowaniu przydatnych spostrzeżeń.

Dokładne raporty mogą dokładnie powiedzieć, czy kampania odniosła sukces, i wprowadzić poprawki tam, gdzie może się nie udać. Stanowi to podstawę do najlepszych praktyk w zakresie strategii, które należy stosować nie tylko w marketingu i sprzedaży, ale także w podejmowaniu decyzji biznesowych.

4) Przewidywanie zachowań klientów:

Możesz wdrożyć analizy predykcyjne, aby zbadać podobieństwa i wzorce między zmiennymi danych, a także przewidzieć zachowania obecnych i nowych klientów. Dane dokładnie przewidują następny ruch Twojego klienta, a także śledzą rezygnacje, w przypadku których istnieje możliwość utraty potencjalnego klienta na rzecz konkurencji. Mapowanie tych wzorców da Ci wgląd w wyniki kampanii. Pomoże to zidentyfikować potencjalnych potencjalnych klientów i nadać priorytet tylko tym, którzy mają największe szanse na konwersję.

Przewidując zachowania klientów, możesz opracować skuteczne strategie marketingowe. Nic więc dziwnego, że analityka predykcyjna pomoże w zrozumieniu Twoich klientów i dotarciu do nich odpowiednimi kanałami marketingowymi.

5) Dostosuj zawartość:

Rosnący trend podejścia zorientowanego na klienta skłonił firmy na całym świecie do uświadomienia sobie znaczenia personalizacji. Jednak tworzenie spersonalizowanych wiadomości staje się wyzwaniem ze względu na brak dokładnych i wystarczających danych oraz szczegółowych spostrzeżeń. Aby móc tworzyć spersonalizowane treści dla swoich klientów, musisz wykorzystać uczenie maszynowe, naukę o danych i analizę danych w celu zautomatyzowania segmentacji.

Możliwość przewidywania zachowań klientów za pomocą analizy danych i budowania modeli umożliwia personalizację treści w celu kierowania ich do konkretnych potencjalnych klientów. Kierowanie reklam do właściwych odbiorców we właściwym czasie zapewni pewny zwrot z inwestycji. Dane historyczne będą przydatne w tworzeniu spersonalizowanych komunikatów do sprzedaży krzyżowej, sprzedaży dodatkowej lub polecania produktów Twoim klientom. Poza tym dane demograficzne zapewnią wgląd w wybory dokonywane przez lokalną ludność, aby pomóc Ci zrozumieć, jakie oferty zwabią ich do Twojego sklepu. Można również przejrzeć historię zakupów, aby zmienić promocje w oparciu o indywidualne preferencje.

6) Siła geofencingu:

Geofencing przeniósł marketing mobilny na wyższy poziom, umożliwiając firmom reklamowanie się potencjalnym klientom w określonym promieniu lokalizacji. Od interaktywnych list zakupów po ograniczone oferty Twojej ulubionej marki, bezpieczeństwo w domu i sugestie dotyczące restauracji w Twojej okolicy — geofencing wypełnił lukę między marketerami a konsumentami.

Geofencing wykorzystuje technologie oparte na danych predykcyjnych, takich jak Global Positioning System lub GPS i identyfikatory częstotliwości radiowych, takie jak technologia Bluetooth i Beacon, aby zbudować wirtualną granicę wokół lokalizacji firmy. GPS pomaga w dokładnej triangulacji lokalizacji klienta, podczas gdy technologia Beacon wysyła alerty, gdy klient wchodzi lub wychodzi z lokalizacji. Technologia Bluetooth może wykryć, kiedy znajdujesz się w pobliżu sygnalizatora, takiego jak kasa w sklepie. Twoje wysiłki online nie zwrócą się, jeśli nie wykorzystasz okazji do ankietowania swoich klientów. Wprowadź promocję geofencingu i drzwi do różnych wskaźników, takich jak częstotliwość odwiedzania Twojego sklepu, jak długo tam pozostają, ich zakupy itp. są otwarte.

7) Podejmowanie decyzji i raportowanie:

Korzystanie z analizy danych jest daremne, jeśli nie można jej odzwierciedlić w ROI. Metody segmentacji, które omówiliśmy wcześniej w tym artykule, takie jak analiza powinowactwa, modelowanie odpowiedzi i analiza rezygnacji, można zastosować do tworzenia dokładnych raportów dotyczących transakcji online i offline klienta, aby określić, jakie treści należy dostarczać. Analiza danych umożliwia firmom podejmowanie decyzji marketingowych zorientowanych na klienta.

Można wdrożyć wizualizację danych, proces wykorzystywania statystyk i danych do budowania wzorców konsumenckich i wyciągania wniosków na temat twierdzenia lub udowodnienia hipotezy, który sprzyja podejmowaniu decyzji w organizacji.

Analityka predykcyjna umożliwia menedżerom zrozumienie dynamiki ich działalności, przewidywanie zmian rynkowych i radzenie sobie z ryzykiem. Firmy wykorzystują obecnie analizy i rozumowanie statystyczne do podejmowania krytycznych decyzji dotyczących utrzymywania zapasów, zatrudniania talentów, zarządzania rozwiązaniami cenowymi itp. Poprawia to wydajność, maksymalizuje zyski i wykorzystuje zarządzanie ryzykiem.

8) Wzmocnij spersonalizowaną rekomendację:

Konkurowanie w dzisiejszym świecie zorientowanym na klienta nie wystarczy po prostu zrozumieć, „ kim ” są twoi klienci. Zamiast tego skupienie się na tym, „ co robią ” i wykorzystanie spostrzeżeń ujawnionych poprzez ich zachowanie, da jasny obraz pragnień i potrzeb klientów oraz najlepszy sposób i odpowiedni czas, aby im to dostarczyć. Właśnie to przyjmują firmy takie jak Amazon i Netflix. Nie możemy nie zauważyć, że te zorientowane na klienta marki rozsądnie wykorzystały osobiste rekomendacje.

Jednak firmy muszą również wiedzieć, gdzie postawić granicę. Obawy dotyczące wycieku lub przechowywania poufnych informacji bez zgody spowodują, że klienci dobrowolnie zrezygnują z Twoich usług. Dobrą wiadomością jest to, że algorytmy analityczne mogą również powiedzieć, czy Twoje działania są inwazyjne, czy przydatne. Dążenie do tworzenia spersonalizowanych rekomendacji może czasami popychać marketerów za daleko i odstraszać klientów, którzy uważają, że są śledzeni cyfrowo. Jak na przykład sponsorowane reklamy, które pojawiają się podejrzanie na Facebooku i Instagramie, sugerując obniżone ceny biletów lotniczych zaledwie kilka minut po tym, jak bezmyślnie przeszukiwałeś je online. W tym miejscu można wdrożyć analitykę predykcyjną, aby zapewnić wartość przy delikatnym popchnięciu niż oczywistym pchnięciu.

Analityka predykcyjna zaprojektowała swoje zaawansowane algorytmy rekomendacji, aby dostarczać swoim klientom spersonalizowane treści i sugestie w oparciu o wcześniejsze zachowanie danej osoby. Statystyki pokazują, że 75% oglądalności Netflix jest napędzane przez silniki rekomendacji, a oni oszczędzają 1 miliard dolarów rocznie dzięki zmniejszeniu rotacji. Z drugiej strony Amazon generuje 35% sprzedaży dzięki samej rekomendacji. Ci cyfrowi tytani wykorzystali analitykę danych behawioralnych, aby poprawić zadowolenie klientów i zapewnić rzeczywistą wartość biznesową. Co wyjaśnia, dlaczego Twój profil Netflix sugeruje filmy na podstawie Twojej ostatnio oglądanej listy, a Amazon wysyła powiadomienia o produktach i najlepsze oferty na podstawie Twojej historii wyszukiwania, w tym rekomendacje, które uzupełniają szukany produkt.

9) Wykorzystaj satysfakcję klientów:

Biznes w 2020 roku opowiada się za służeniem klientom zamiast sprzedawaniem i wyciąganiem pieniędzy z ich kieszeni. Badania wykazały, że pozyskanie nowego klienta jest 5 razy droższe niż utrzymanie starego. Zadowolenie klienta odgrywa kluczową rolę w lojalności i utrzymaniu klientów. Aby więc mieć lepsze perspektywy biznesowe, potrzebujesz zadowolonych klientów. Analityka predykcyjna odgrywa kluczową rolę w utrzymywaniu klientów, a narzędzia takie jak analiza połączona pozwalają wskazać, który produkt lub usługa może znacznie podnieść zadowolenie klienta.

Programy lojalnościowe i karty członkowskie nie tylko zachęcają obecnych klientów do częstych odwiedzin, ale także przyciągają nowych, aby stali się stałymi klientami. Programy lojalnościowe mogą być wykorzystywane w różnych formach, takich jak polecenie znajomemu, nagrody za dokonanie zmiany, parowanie marek, dołączenie do społeczności, zakupy u partnerów itp. Rozpoczęcie działalności nie polega na uszczęśliwianiu klientów podczas pierwszej sprzedaży. Ma to na celu zachęcenie ich, aby wracali, aby kupować więcej, co zwiększa przychody i wysyła bezcenne polecenia ustne do przyjaciół i współpracowników.

Do Ciebie:

Analityki predykcyjnej nie można wdrożyć w mgnieniu oka. Adaptacja jest trudnym, ale potężnym zadaniem, z którym każda firma może sobie poradzić, o ile może pozostać przywiązana do właściwego podejścia i jest gotowa zainwestować w niezbędne zasoby, aby projekt ruszył. Rozsądnie jest zacząć od projektu pilotażowego na małą skalę w krytycznym obszarze biznesowym, aby wykorzystać koszty początkowe, jednocześnie skracając czas, zanim zaczniesz czerpać korzyści. Gdy model zostanie wprowadzony w życie, zwykle wymaga niewielkiej konserwacji, ponieważ przez wiele lat dostarcza użytecznych spostrzeżeń. Przeprowadzanie transformacji analitycznych zapewni firmom przewagę konkurencyjną i pozostanie w czołówce cyfrowej rewolucji. Podsumowując,