Qual é o papel da análise preditiva na formação do comportamento do consumidor?

Tendências de mercado em evolução, tecnologia e itens obrigatórios desafiadores afetaram o comportamento do consumidor. E, graças ao M-commerce, eles têm muitas opções, o que explica por que seu comportamento de compra continua oscilando.

Hoje, as apostas são ainda maiores e as empresas não podem correr riscos com a forma convencional de conduzir pesquisas de mercado para a concepção de novos produtos.

Mesmo que um consumidor goste de um produto e o adicione ao carrinho, ele é distraído e atraído por negócios lucrativos que oferecem alternativas de melhor valor pelo mesmo ou menor preço. Perder clientes em potencial é desanimador, mas não desesperador. É aqui que a análise de dados entra em ação.

A análise de dados tem a confiança de profissionais de marketing experientes em negócios e digitais em todo o mundo para estudar e entender os clientes e seu comportamento. A superexposição digital exige uma análise aprofundada das preferências, comportamento e padrão de compra do usuário. Isso exige uma estratégia de marketing que rastreie as pegadas digitais de possíveis compradores usando ferramentas inteligentes alimentadas pela ciência de dados. Os dados históricos permitem que você dê uma olhada no passado, mesmo que não possa desfazê-lo. No entanto, você pode aproveitar a previsão para se adaptar a mudanças dinâmicas. Os profissionais analíticos são mimados pela escolha quando se trata de técnicas analíticas, que incluem:

1. Análise Descritiva – Uma técnica básica que envolve a preparação de dados para análise posterior.
2. Predictive Analytics – Modelos avançados para prever e prever o comportamento do consumidor.
3. Análise Prescritiva – Algoritmos de aprendizado de máquina para interpretações e recomendações.

Neste artigo, vamos nos concentrar na análise preditiva, uma categoria de análise de dados que permite identificar as falhas em sua estratégia e permitir que os estrategistas implementem ações corretivas de acordo. Assim, você pode tentar permutar e combinar tentativas, erros ou repetir e triunfar!

O que significa análise preditiva?

A análise preditiva é a ciência do uso de dados, algoritmos estatísticos e técnicas de IA para deduzir conclusões significativas que podem ser usadas para prever o futuro.

Antes de entender como a análise preditiva ajuda a estudar a análise do consumidor, vamos primeiro entender sua importância.

A análise do consumidor permite que os profissionais de pesquisa de mercado determinem os desejos e necessidades de seus potenciais compradores. Essas etapas são cruciais para a análise do comportamento do consumidor:

• Discover Insight: Segmentação de banco de dados de clientes para identificar segmentos de consumidores.
• Atrair e Reter Clientes em Potencial: Segmentar o segmento de clientes com ofertas pertinentes, analisando seu perfil e compras anteriores.
• Alavancar a retenção de clientes: as empresas avaliam o valor do cliente e usam uma abordagem proativa para retê-los.

Aqui estão algumas maneiras de como a análise preditiva ajuda a estudar o comportamento do consumidor:

1) Segmentação de mercado:

O primeiro passo na análise do consumidor é criar a segmentação de mercado, que envolve dividir o mercado em vários subgrupos com dados demográficos, comportamentos e atitudes semelhantes. Usando esses dados, você pode segmentar cada segmento individualmente e atender às suas demandas com precisão. A segmentação envolve 3 fases:

• A análise de afinidade é o processo de agrupamento de bancos de dados de clientes em torno de atributos comuns para permitir um direcionamento preciso.
• O modelo de resposta dá uma espiada no histórico de estímulos do cliente e se ele foi convertido ou não para prever a probabilidade da estratégia planejada.
• A análise de churn, também conhecida como taxa de atrito, calculará a porcentagem de clientes perdidos e, consequentemente, o custo de oportunidade ou perda potencial de receita incorrida.

Os dados desempenham um papel crucial no desenvolvimento e decisão do posicionamento mais eficaz para cada segmento de marketing. A análise preditiva ajudará você a identificar os segmentos lucrativos e direcioná-los de acordo com o histórico de compras. Esses dados são usados ​​pelos gerentes de marketing para otimizar a alocação de recursos para atingir os segmentos mais lucrativos.

2) Previsão e precificação de demanda:

A precificação por demanda é o processo de precificação de produtos e serviços com base nas diferenças de elasticidade da demanda entre segmentos de consumidores. A análise preditiva é usada principalmente para criar modelos de previsão de demanda que prevêem as vendas e a receita de sua empresa para determinar o preço certo no momento certo. Você também pode projetar experimentos para descobrir os fatores que afetam a influência do preço na demanda para desenvolver estratégias de preços favoráveis.

A análise preditiva ajudará você a combinar as informações da empresa com eventos promocionais, indicadores econômicos, mudanças climáticas etc., que afetam diretamente as preferências do cliente e as decisões de compra. Posteriormente, identifica novas oportunidades e inicia insights mais granulares sobre a demanda futura.

Mais recentemente, o conceito de detecção de demanda que implanta IA e aprendizado de máquina para capturar flutuações no comportamento de compra em tempo real. Alguns especialistas o percebem como um método de ajuste de previsões e não como um método de previsão autônomo.

3) Campanhas de marketing:

Todos nós nos lembramos de aprender teoremas matemáticos que tinham uma hipótese e uma resultante afirmando que, portanto, se provou certo ou errado. A análise preditiva funciona como aquele teorema em que a ciência de dados pode ser usada para identificar quais segmentos de clientes e o público serão eficazes para alcançar e desenvolver insights acionáveis.

Relatórios precisos podem dizer exatamente se uma campanha foi bem-sucedida e fazer alterações onde ela pode falhar. Isso estabelece as melhores práticas de estratégias a serem seguidas, não apenas em marketing e vendas, mas também na tomada de decisões de negócios.

4) Prevendo o comportamento do cliente:

Você pode implantar análises preditivas para examinar semelhanças e padrões entre variáveis ​​de dados e, da mesma forma, prever comportamentos de clientes novos e existentes. Os dados preveem com precisão o próximo passo de seu cliente e também rastreiam desistências onde há a possibilidade de perder um cliente em potencial para um concorrente. O mapeamento desses padrões fornecerá informações sobre os resultados da campanha. Isso ajudará a identificar leads em potencial e priorizar apenas aqueles com maior probabilidade de conversão.

Ao antecipar o comportamento do cliente, você pode elaborar estratégias de marketing eficazes. Portanto, não é surpresa que a análise preditiva ajude a entender seus clientes para que você possa alcançá-los por meio dos canais de marketing certos.

5) Personalize o conteúdo:

A tendência crescente de uma abordagem centrada no cliente levou empresas em todo o mundo a perceber a importância da personalização. Mas criar mensagens personalizadas torna-se um desafio devido à falta de dados precisos e suficientes e insights detalhados. Para poder criar conteúdo personalizado para seus clientes, você precisa aproveitar o aprendizado de máquina, a ciência de dados e a análise de dados para automatizar a segmentação.

A capacidade de prever o comportamento do cliente usando análise de dados e modelos de construção permite que você personalize seu conteúdo para atingir esses leads específicos. Segmentar o público certo no momento certo levará a um caminho certo para o ROI. Os dados históricos serão úteis na criação de mensagens personalizadas para venda cruzada, venda adicional ou recomendação de produtos para seus clientes. Além disso, os dados demográficos fornecerão informações sobre a escolha da população local para ajudá-lo a entender quais ofertas os atrairão para sua loja. O histórico de compras também pode ser analisado para alterar as promoções com base nas preferências individuais.

6) Poder de geofencing:

O Geofencing levou o marketing móvel para o próximo nível, capacitando as empresas a anunciar para clientes em potencial dentro de um determinado raio de um local. De listas de compras interativas a ofertas limitadas em sua marca favorita, segurança doméstica a sugestões de restaurantes em sua área, o geofencing preencheu a lacuna entre profissionais de marketing e consumidores.

Geofencing usa tecnologias baseadas em dados preditivos, como Sistema de Posicionamento Global ou GPS e identificadores de radiofrequência, como Bluetooth e tecnologia Beacon, para construir um limite virtual em torno de um local de negócios. O GPS ajuda a triangular a localização do cliente com precisão, enquanto a tecnologia Beacon envia alertas quando um cliente entra ou sai de um local. A tecnologia Bluetooth pode dizer quando você está próximo a um sinalizador, como o caixa de uma loja. Seus esforços on-line não serão recompensados ​​se você não aproveitar as oportunidades para pesquisar seus clientes. Traga a promoção de geofencing e portas para várias métricas, como a frequência com que eles visitam sua loja, quanto tempo permanecem, suas compras etc.

7) Tomada de decisões e relatórios:

É inútil usar análise de dados se você não puder refletir isso no ROI. Os métodos de segmentação que abordamos anteriormente neste artigo, como análise de afinidade, modelagem de resposta e análise de rotatividade, podem ser adotados para criar relatórios precisos sobre as transações online e offline do cliente para determinar qual conteúdo você deve entregar. A análise de dados permite que as empresas tomem decisões de marketing orientadas para o cliente.

A visualização de dados, processo de utilização de estatísticas e dados para construir padrões de consumo e tirar conclusões sobre um teorema ou comprovar uma hipótese que fomente a tomada de decisão na organização pode ser implantada.

A análise preditiva permite que os gerentes entendam a dinâmica de seus negócios, prevejam mudanças no mercado e lidem com riscos. As empresas agora estão adotando análise e raciocínio estatístico para tomar decisões críticas sobre manutenção de estoque, contratação de talentos, gerenciamento de soluções de preços, etc. Isso melhora a eficiência, maximiza os lucros e alavanca o gerenciamento de riscos.

8) Aumente a recomendação personalizada:

Competir em um mundo centrado no cliente hoje, simplesmente entender ” quem “ são seus clientes não é suficiente. a melhor maneira e o momento adequado para entregá-lo a eles. Isso é exatamente o que empresas como Amazon e Netflix estão adotando. Não podemos deixar de notar que essas marcas altamente centradas no cliente usaram criteriosamente as recomendações pessoais.

No entanto, as empresas também devem saber onde traçar a linha. Preocupações sobre informações confidenciais vazadas ou armazenadas sem consentimento resultarão na desativação voluntária de seus serviços pelos clientes. A boa notícia é que os algoritmos analíticos também podem dizer se suas ações são invasivas ou úteis. A busca pela criação de recomendações personalizadas às vezes pode levar os profissionais de marketing longe demais e assustar os clientes que percebem que estão sendo perseguidos digitalmente. Como, por exemplo, os anúncios patrocinados que surgem de forma suspeita no Facebook e no Instagram, sugerindo preços reduzidos em passagens aéreas minutos depois de você pesquisá-los online sem pensar. É aqui que a análise preditiva pode ser implantada para agregar valor com um empurrãozinho suave em vez de um empurrão óbvio.

A análise preditiva projetou seus algoritmos avançados de recomendação para servir a seus clientes conteúdo personalizado e sugestões com base no comportamento anterior de um indivíduo. As estatísticas revelam que 75% da audiência da Netflix é impulsionada por mecanismos de recomendação e eles economizam US$ 1 bilhão por ano por meio da redução do churn. A Amazon, por outro lado, gera 35% das vendas apenas por recomendação. Esses titãs digitais usaram análise de dados de comportamento para melhorar a satisfação do cliente e agregar valor comercial real. O que explica por que seu perfil Netflix sugere filmes com base em sua lista assistida recentemente e a Amazon envia notificações de produtos e melhores ofertas com base em seu histórico de pesquisa, incluindo recomendações que complementam o produto pesquisado.

9) Alavancar a satisfação do cliente:

Os negócios em 2020 defendem o atendimento aos seus clientes em vez de vender e tirar dinheiro de seus bolsos. Estudos mostram que atrair um novo cliente é 5 vezes mais caro do que reter um antigo. A satisfação do cliente desempenha um papel crucial na fidelização e retenção de clientes. Portanto, para melhores perspectivas de negócios, você precisa de clientes satisfeitos. A análise preditiva desempenha um papel crucial na retenção de clientes, juntamente com ferramentas como a análise conjunta, que permitem identificar qual produto ou serviço pode aumentar consideravelmente a satisfação do cliente.

Programas de fidelidade e cartões de associação não apenas incentivam os clientes existentes a se tornarem visitantes frequentes, mas também atraem novos clientes para se tornarem clientes recorrentes. Os programas de fidelidade podem ser usados ​​de várias formas, como indicar um amigo, recompensas por fazer uma troca, combinações de marcas, ingressar em uma comunidade, comprar benefícios de parceiros etc. É para seduzi-los para que continuem voltando para comprar mais, o que gera receita e gera referências boca a boca inestimáveis ​​para amigos e colegas de trabalho.

Para você:

A análise preditiva não pode ser implementada em um piscar de olhos. É um desafio de adaptação, mas uma tarefa poderosa que qualquer empresa pode gerenciar, desde que se mantenha comprometida com a abordagem correta e esteja disposta a investir nos recursos necessários para colocar o projeto em andamento. É aconselhável começar com um projeto piloto de pequena escala em uma área de negócios crítica para capitalizar os custos iniciais e, ao mesmo tempo, reduzir o tempo antes de começar a colher os frutos. Depois que o modelo é colocado em ação, ele geralmente requer pouca manutenção, pois continua a gerar insights acionáveis ​​por muitos anos. A condução de transformações analíticas capacitará as empresas com uma vantagem competitiva e permanecerá na vanguarda da disrupção digital. Resumindo,