Vilken roll spelar prediktiv analys när det gäller att forma konsumentbeteende?

Utveckling av marknadstrender, teknik och utmanande måsten har påverkat konsumenternas beteende. Och tack vare M-commerce är de bortskämda med valmöjligheter, vilket förklarar varför deras köpbeteende fortsätter att flimra.

Idag är insatserna ännu högre och företag kan inte ta risker med det konventionella sättet att göra marknadsundersökningar för nya produktidéer.

Även om en konsument gillar en produkt och lägger den i varukorgen, distraheras de och lockas av lukrativa erbjudanden som erbjuder bättre prisvärda alternativ för samma eller lägre pris. Att förlora potentiella kunder är nedslående, men inte förtvivlande. Det är här dataanalys kommer att spela.

Dataanalys litar på av digitala och affärskunniga marknadsförare över hela världen för att studera och förstå kunder och deras beteende. Digital överexponering kräver en djupgående analys av användarens preferenser, beteende och köpmönster. Detta kräver en marknadsföringsstrategi som spårar de digitala fotavtrycken från potentiella köpare med hjälp av intelligenta verktyg som drivs av datavetenskap. Historiska data låter dig kika in i det förflutna, även om du inte kan ångra det. Du kan dock utnyttja förutsägelser för att anpassa dig till dynamiska växlingar. Analytiska utövare är bortskämda med val när det kommer till analytiska tekniker, som inkluderar:

1. Beskrivande analys – En grundläggande teknik som innebär att förbereda data för efterföljande analys.
2. Predictive Analytics – Avancerade modeller för att förutsäga och förutse konsumentbeteende.
3. Prescriptive Analytics – Maskininlärningsalgoritmer för tolkningar och rekommendationer.

I den här artikeln kommer vi att fokusera på Predictive Analytics, en kategori av dataanalyser som låter dig identifiera bristerna i din strategi och låter strateger genomföra korrigerande åtgärder i enlighet med detta. Så du kan försöka permutera och kombinera försök, fel eller försöka igen och triumfera!

Vad betyder Predictive Analytics?

Predictive analytics är vetenskapen om att använda data, statistiska algoritmer och AI-tekniker för att härleda meningsfulla slutsatser som kan användas för att förutsäga framtiden.

Innan vi förstår hur prediktiv analys hjälper till att studera konsumentanalys, låt oss först förstå dess betydelse.

Konsumentanalys låter yrkesverksamma inom marknadsundersökningar avgöra deras potentiella köpares önskemål och behov. Dessa steg är avgörande för analys av konsumentbeteende:

• Discover Insight: Segmentera kunddatabas för att identifiera konsumentsegment.
• Attrahera och behålla potentiella kunder: Inrikta sig på kundsegmentet med relevanta erbjudanden genom att analysera deras profil och tidigare köp.
• Utnyttja kundretention: Företag utvärderar kundvärde och använder ett proaktivt tillvägagångssätt för att behålla kunder.

Här är några sätt på hur prediktiv analys hjälper till att studera konsumentbeteende:

1) Marknadssegmentering:

Det första steget i konsumentanalys är att skapa marknadssegmentering som innebär att dela upp marknaden i olika undergrupper med liknande demografi, beteenden och attityder. Med hjälp av denna information kan du rikta in varje segment individuellt och tillgodose deras krav exakt. Segmentering omfattar 3 faser:

• Affinitetsanalys är processen att gruppera kunddatabaser som kretsar kring gemensamma attribut för att möjliggöra exakt inriktning.
• Svarsmodellen tar en titt på din kundstimulanshistorik och om den konverterades eller inte för att förutsäga sannolikheten för en utarbetad strategi.
• Churn-analys, även känd som avslitningsgraden, beräknar procentandelen av förlorade kunder och följaktligen alternativkostnaden eller potentiell intäktsförlust.

Data spelar en avgörande roll för att utveckla och bestämma den mest effektiva positioneringen för varje marknadsföringssegment. Predictive analytics hjälper dig att identifiera de lukrativa segmenten och inrikta dig på dem baserat på köphistoriken. Denna data används av marknadschefer för optimal resursallokering för att nå de mest lönsamma segmenten.

2) Prognos och efterfrågeprissättning:

Efterfrågeprissättning är processen att prissätta produkter och tjänster baserat på skillnader i efterfrågeelasticitet mellan konsumentsegment. Predictive analytics används främst för att skapa modeller för efterfrågeprognos som förutsäger ditt företags försäljning och intäkter för att bestämma rätt pris vid rätt tidpunkt. Du kan också designa experiment för att avslöja faktorer som påverkar prisets inverkan på efterfrågan för att utveckla gynnsamma prissättningsstrategier.

Predictive analytics hjälper dig att slå samman företagsinformation med reklamevenemang, ekonomiska indikatorer, väderförändringar etc. som direkt påverkar kundernas preferenser och köpbeslut. Därefter identifierar den nya möjligheter och initierar mer detaljerade insikter om framtida efterfrågan.

På senare tid, efterfrågeavkännande koncept som distribuerar AI och maskininlärning för att fånga fluktuationer i köpbeteende i realtid. Vissa experter uppfattar det som en metod för att justera förutsägelser och inte en fristående prognosmetod.

3) Marknadsföringskampanjer:

Vi minns alla att vi lärde oss matematiska teorem som hade en hypotes och en följd där det visade sig vara rätt eller fel. Predictive analytics fungerar som det där teoremet där datavetenskap kan användas för att identifiera vilka kundsegment och publiken som kommer att vara effektiva för att nå och utveckla handlingsbara insikter.

Korrekt rapportering kan exakt tala om för dig om en kampanj var framgångsrik och göra ändringar där den kan misslyckas. Detta lägger grunden för bästa praxis för strategier att följa, inte bara inom marknadsföring och försäljning, utan också för att fatta affärsbeslut.

4) Förutsäga kundbeteende:

Du kan använda prediktiv analys för att granska likheter och mönster mellan datavariabler och på samma sätt förutsäga beteenden hos befintliga och nya kunder. Data förutsäger noggrant din kunds nästa drag och spårar även avhopp där det finns en möjlighet att förlora en potentiell kund till en konkurrent. Att kartlägga dessa mönster ger dig insikter om kampanjens resultat. Detta kommer att hjälpa till att identifiera potentiella potentiella kunder och prioritera endast de som sannolikt kommer att konvertera.

Genom att förutse kundbeteende kan du utforma effektiva marknadsföringsstrategier. Därför kommer det inte som någon överraskning att prediktiv analys hjälper dig att förstå dina kunder så att du kan nå dem via rätt marknadsföringskanaler.

5) Anpassa innehåll:

Den ökande trenden med ett kundcentrerat tillvägagångssätt har fått företag över hela världen att inse betydelsen av personalisering. Men att skapa personliga meddelanden blir utmanande på grund av bristen på korrekt och tillräcklig data och detaljerade insikter. För att kunna skapa personligt anpassat innehåll för dina kunder måste du utnyttja maskininlärning, datavetenskap och dataanalys för att automatisera segmentering.

Möjligheten att förutsäga kundbeteende med hjälp av dataanalys och bygga modeller gör att du kan anpassa ditt innehåll för att rikta in sig på dessa specifika leads. Att inrikta sig på rätt målgrupp vid rätt tidpunkt kommer att leda till en säker väg till avkastning på investeringen. Historisk data kommer att vara praktisk när du skapar anpassade meddelanden för att korsförsälja, merförsälja eller rekommendera produkter till dina kunder. Förutom det kommer demografin att ge insikter om lokalbefolkningens val för att hjälpa dig att förstå vilka erbjudanden som lockar dem till din butik. Köphistorik kan också granskas för att ändra kampanjer baserat på individuella preferenser.

6) Kraften hos geofencing:

Geofencing har tagit mobil marknadsföring till nästa nivå genom att ge företag möjlighet att annonsera för potentiella kunder inom en viss radie från en plats. Från interaktiva inköpslistor till begränsade erbjudanden på ditt favoritmärke, hemsäkerhet till restaurangförslag i ditt område, geofencing har överbryggt klyftan mellan marknadsförare och konsumenter.

Geofencing använder teknologier baserade på förutsägande data som Global Positioning System eller GPS och radiofrekvensidentifierare som Bluetooth och Beacon-teknik för att bygga en virtuell gräns runt en affärsplats. GPS hjälper till att triangulera kundens position exakt medan Beacon-tekniken skickar varningar när en kund går in i eller lämnar en plats. Bluetooth-teknik kan avgöra när du är i närheten av en fyr som t.ex. en kassadisk i en butik. Dina onlineansträngningar kommer inte att löna sig om du inte tar chansen att undersöka dina kunder. Ta med geofencingkampanjer in och dörrar till olika mätvärden som hur ofta de besöker din butik, hur länge de stannar, deras inköp etc. är öppna.

7) Beslutsfattande och rapportering:

Det är meningslöst att använda dataanalys om du inte kan reflektera det på ROI. Segmenteringsmetoderna som vi har behandlat i den här artikeln tidigare som affinitetsanalys, svarsmodellering och churnanalys kan användas för att skapa korrekta rapporter om kundens online- och offlinetransaktioner för att avgöra vilket innehåll du ska leverera. Dataanalys gör det möjligt för företag att fatta kundorienterade marknadsföringsbeslut.

Datavisualisering, processen att använda statistik och data för att bygga konsumentmönster och dra slutsatser om ett teorem eller bevisa en hypotes som främjar beslutsfattande i organisationen kan användas.

Predictive analytics gör det möjligt för chefer att förstå dynamiken i sin verksamhet, förutse marknadsförändringar och hantera risker. Företag omfamnar nu analyser och statistiska resonemang för att fatta viktiga beslut om att behålla lager, anställa talanger, hantera prislösningar etc. Detta förbättrar effektiviteten, maximerar vinsten och utnyttjar riskhanteringen.

8) Öka personlig rekommendation:

Att konkurrera i en kundcentrerad värld idag räcker inte att helt enkelt förstå ” vem ” dina kunder är. Istället fokuserar du på ” vad de gör ” och använder insikter som avslöjas genom deras beteende ger en tydlig bild av dina kunders önskemål och behov och det bästa sättet och lämplig tidpunkt att leverera det till dem. Det är precis vad företag som Amazon och Netflix anammar. Vi kan inte låta bli att lägga märke till att dessa högt kundcentrerade varumärken med omtanke har använt personliga rekommendationer.

Men företag måste också veta var de ska dra gränsen. Oro över att känslig information läcker eller lagras utan samtycke kommer att resultera i att kunder frivilligt väljer bort dina tjänster. Den goda nyheten är att analytiska algoritmer också kan berätta om dina handlingar är invasiva eller användbara. Strävan efter att skapa personliga rekommendationer kan ibland driva marknadsförare för långt och smyga bort kunder som upplever att de blir digitalt förföljda. Som till exempel de sponsrade annonserna som dyker upp misstänkt på Facebook och Instagram och föreslår sänkta priser på flygbiljetter bara några minuter efter att du tanklöst sökte dem online. Det är här prediktiv analys kan användas för att leverera värde med en försiktig knuff än en uppenbar push.

Predictive analytics designade sina avancerade rekommendationsalgoritmer för att ge sina kunder personligt anpassat innehåll och förslag baserat på en individs tidigare beteende. Statistik visar att 75 % av Netflix-tittarna drivs av rekommendationsmotorer och de sparar 1 miljard dollar per år genom minskad churn. Amazon, å andra sidan, genererar 35% försäljning enbart via rekommendation. Dessa digitala titaner har använt beteendedataanalys för att förbättra kundnöjdheten och leverera verkligt affärsvärde. Vilket förklarar varför din Netflix-profil föreslår filmer baserat på din senast sedda lista och Amazon skickar produktaviseringar och bästa erbjudanden baserat på din sökhistorik, inklusive rekommendationer som skulle komplettera din sökta produkt.

9) Utnyttja kundnöjdheten:

Business in 2020 förespråkar att betjäna dina kunder istället för att sälja och dra ut pengar ur deras fickor. Studier har visat att det är 5 gånger dyrare att engagera en ny kund än att behålla en gammal. Kundnöjdhet spelar en avgörande roll för kundlojalitet och bevarande. Så för bättre affärsmöjligheter behöver du nöjda kunder. Predictive analytics spelar en avgörande roll för att behålla kunderna tillsammans med verktyg som conjoint analys gör det möjligt för dig att fastställa vilken produkt eller tjänst som kan höja kundnöjdheten avsevärt.

Lojalitetsprogram och medlemskort uppmuntrar inte bara befintliga kunder att bli frekventa besökare utan lockar också nya att bli återkommande kunder. Lojalitetsprogram kan användas i olika former som att hänvisa en vän, belöningar för att byta, varumärkesparningar, gå med i en community, handla hos partners förmåner, etc. Att starta ett företag handlar bara inte om att göra dina kunder nöjda under den första försäljningen. Det är för att locka dem så att de fortsätter att komma tillbaka för att köpa mer, vilket leder till intäkter och ger ovärderliga mun till mun-hänvisningar till vänner och medarbetare.

Över till dig:

Prediktiv analys kan inte rullas ut på ett ögonblick. Det är utmanande att anpassa, men ändå en kraftfull uppgift som alla företag kan hantera så länge de kan vara engagerade i rätt tillvägagångssätt och är villiga att investera i de nödvändiga resurserna för att få igång projektet. Det är klokt att börja med ett småskaligt pilotprojekt inom ett kritiskt affärsområde för att dra nytta av startkostnaderna samtidigt som du minskar tiden innan du börjar skörda frukterna. När modellen väl har satts i verket kräver den vanligtvis lite underhåll eftersom den fortsätter att ta fram praktiska insikter i många år framöver. Att driva på analytiska transformationer kommer att ge företag en konkurrensfördel och ligga i framkant av digitala störningar. För att sammanfatta,