Яка роль прогнозної аналітики у формуванні поведінки споживачів?

Змінні ринкові тенденції, технології та складні речі, які необхідно мати, вплинули на поведінку споживачів. І завдяки M-commerce вони розпещені вибором, що пояснює, чому їх купівельна поведінка постійно змінюється.

Сьогодні ставки ще вищі, і підприємства не можуть ризикувати звичайним способом проведення маркетингових досліджень для розробки нових продуктів.

Навіть якщо споживачеві подобається продукт і він додає його в кошик, його відволікають і спокушають вигідні угоди, які пропонують кращі альтернативи за ту саму або нижчу ціну. Втрата потенційних клієнтів засмучує, але не впадає у відчай. Ось тут починає грати аналітика даних.

Маркетологи з цифрового та бізнес-маркетингу по всьому світу довіряють аналітиці даних для вивчення та розуміння клієнтів та їхньої поведінки. Цифровий надмірний вплив вимагає поглибленого аналізу вподобань користувача, поведінки та моделі купівлі. Це потребує маркетингової стратегії, яка відстежує цифрові сліди потенційних покупців за допомогою інтелектуальних інструментів, що підживлюються наукою про дані. Історичні дані дозволяють зазирнути в минуле, навіть якщо ви не можете їх відмінити. Однак ви можете використовувати передбачення для адаптації до динамічних змін. Аналітики-практики розбаловані вибором, коли мова йде про аналітичні методи, які включають:

1. Описова аналітика – базова техніка, яка передбачає підготовку даних для подальшого аналізу.
2. Прогнозна аналітика – розширені моделі для передбачення та прогнозування поведінки споживачів.
3. Prescriptive Analytics – алгоритми машинного навчання для інтерпретацій і рекомендацій.

У цій статті ми зосередимося на передбачуваній аналітиці, категорії аналізу даних, яка дає змогу виявляти недоліки у вашій стратегії та дозволяти стратегам вживати відповідних заходів для виправлення. Отже, ви можете спробувати переставити та поєднати спроби, помилки або повторити спробу та перемогти!

Що означає прогнозна аналітика?

Прогностична аналітика – це наука про використання даних, статистичних алгоритмів і методів штучного інтелекту для отримання значущих висновків, які можна використовувати для прогнозування майбутнього.

Перш ніж зрозуміти, як прогнозна аналітика допомагає досліджувати аналіз споживачів, давайте спершу зрозуміємо її важливість.

Аналіз споживачів дозволяє фахівцям із дослідження ринку визначати бажання та потреби потенційних покупців. Ці кроки є вирішальними для аналізу поведінки споживачів:

• Discover Insight: сегментація бази даних клієнтів для визначення сегментів споживачів.
• Залучайте й утримуйте потенційних клієнтів: орієнтація на сегмент клієнтів із доречними пропозиціями шляхом аналізу їхніх профілів і попередніх покупок.
• Використовуйте утримання клієнтів: компанії оцінюють цінність клієнтів і використовують проактивний підхід, щоб утримувати клієнтів.

Ось кілька способів того, як прогнозна аналітика допомагає вивчати поведінку споживачів.

1) Сегментація ринку:

Першим кроком у аналізі споживачів є створення сегментації ринку, яка включає розбиття ринку на різні підгрупи, що мають подібні демографічні показники, поведінку та ставлення. Використовуючи ці дані, ви можете націлюватися на кожен сегмент окремо та точно задовольняти їхні потреби. Сегментація включає 3 фази:

• Аналіз спорідненості – це процес кластеризації баз даних клієнтів навколо загальних атрибутів для забезпечення точного націлювання.
• Модель відповіді розглядає історію стимулів вашого клієнта та перевіряє, чи була вона перетворена чи ні, щоб передбачити ймовірність розробленої стратегії.
• Аналіз відтоку клієнтів, також відомий як показник відтоку, обчислює відсоток втрачених клієнтів і, як наслідок, альтернативну вартість або потенційну втрату доходу.

Дані відіграють вирішальну роль у розробці та виборі найефективнішого позиціонування для кожного маркетингового сегмента. Прогностична аналітика допоможе вам визначити прибуткові сегменти та націлити їх відповідно на основі історії покупок. Ці дані використовуються менеджерами з маркетингу для оптимального розподілу ресурсів для досягнення найприбутковіших сегментів.

2) Прогнозування та ціноутворення попиту:

Ціноутворення за попитом – це процес ціноутворення на продукти та послуги на основі різниці еластичності попиту між сегментами споживачів. Прогностична аналітика в основному використовується для створення моделей прогнозу попиту, які передбачають продажі та дохід вашого бізнесу, щоб визначити правильну ціну в потрібний час. Ви також можете спланувати експерименти, щоб виявити фактори, що впливають на вплив ціни на попит, щоб розробити сприятливі стратегії ціноутворення.

Прогнозна аналітика допоможе вам об’єднати інформацію про компанію з рекламними подіями, економічними показниками, змінами погоди тощо, що безпосередньо впливає на вподобання клієнтів і рішення про покупку. Згодом він визначає нові можливості та ініціює більш детальне розуміння майбутнього попиту.

Зовсім недавно концепція визначення попиту, яка використовує штучний інтелект і машинне навчання, щоб фіксувати коливання купівельної поведінки в режимі реального часу. Деякі експерти сприймають його як спосіб коригування прогнозів, а не окремий метод прогнозування.

3) Маркетингові кампанії:

Ми всі пам’ятаємо, як вивчали математичні теореми, які містили гіпотезу та результуючу, яка вказувала на те, що, отже, було доведено правильність чи хибність. Прогностична аналітика працює як та теорема, згідно з якою наукові дані можна використовувати, щоб визначити, які сегменти клієнтів і аудиторія будуть ефективними для охоплення та розробки корисної інформації.

Точна звітність може точно визначити, чи була кампанія успішною, і внести поправки там, де вона може бути невдалою. Це закладає підготовчу роботу для найкращих практик стратегій, яких слід дотримуватися не лише в маркетингу та продажах, але й у прийнятті бізнес-рішень.

4) Прогнозування поведінки клієнтів:

Ви можете розгорнути прогнозну аналітику, щоб ретельно досліджувати подібності та шаблони між змінними даних, а також передбачити поведінку існуючих і нових клієнтів. Дані точно передбачають наступний крок вашого клієнта, а також відстежують випадки, коли потенційний клієнт може втратити конкурента. Зіставлення цих шаблонів дасть вам уявлення про результати кампанії. Це допоможе визначити потенційних потенційних клієнтів і визначити пріоритет лише для тих, хто з найбільшою ймовірністю здійснить конверсію.

Передбачаючи поведінку клієнтів, ви можете розробити ефективні маркетингові стратегії. Отже, не дивно, що прогнозна аналітика допоможе зрозуміти ваших клієнтів, щоб ви могли охопити їх через правильні маркетингові канали.

5) Налаштуйте вміст:

Зростаюча тенденція підходу, орієнтованого на клієнта, спонукала компанії по всьому світу усвідомити важливість персоналізації. Але створення персоналізованих повідомлень стає складним завданням через відсутність точних і достатніх даних і детальної інформації. Щоб мати можливість створювати персоналізований контент для своїх клієнтів, вам потрібно використовувати машинне навчання, науку про дані та аналітику даних для автоматизації сегментації.

Можливість передбачити поведінку клієнтів за допомогою аналітики даних і побудови моделей дає вам змогу персоналізувати свій вміст, щоб націлити на цих конкретних потенційних клієнтів. Націлювання на потрібну аудиторію в потрібний час забезпечить надійний шлях до рентабельності інвестицій. Історичні дані стануть у нагоді під час створення налаштованих повідомлень для перехресних продажів, дорожчих продажів або рекомендацій продуктів вашим клієнтам. Крім того, демографічні дані дадуть зрозуміти вибір місцевого населення, щоб допомогти вам зрозуміти, які пропозиції заманять їх у ваш магазин. Також можна переглянути історію покупок, щоб змінити рекламні акції на основі індивідуальних уподобань.

6) Потужність геозонування:

Geofencing підняв мобільний маркетинг на наступний рівень, дозволивши компаніям розміщувати рекламу потенційним клієнтам у певному радіусі від місця розташування. Від інтерактивних списків покупок до обмежених пропозицій вашого улюбленого бренду, безпеки будинку до пропозицій ресторанів у вашому районі, геозонування подолало розрив між маркетологами та споживачами.

Geofencing використовує технології, засновані на прогнозованих даних, як-от система глобального позиціонування або GPS і радіочастотні ідентифікатори, як-от Bluetooth і технологія Beacon, для побудови віртуальної межі навколо місця розташування підприємства. GPS допомагає точно визначити місце розташування клієнта, а технологія Beacon надсилає сповіщення, коли клієнт входить або виходить із місця. Технологія Bluetooth може визначити, коли ви перебуваєте поблизу маяка, наприклад каси в магазині. Ваші онлайн-зусилля не окупляться, якщо ви не скористаєтеся можливістю провести опитування клієнтів. Застосуйте рекламу геозон та відкрийте двері для різних показників, як-от як часто вони відвідують ваш магазин, як довго вони залишаються, їхні покупки тощо.

7) Прийняття рішень і звітність:

Марно використовувати аналітику даних, якщо ви не можете відобразити це на ROI. Методи сегментації, які ми розглядали в цій статті раніше, як-от аналіз спорідненості, моделювання відгуків і аналіз відтоку, можна застосувати для створення точних звітів про онлайн- і офлайн-транзакції клієнтів, щоб визначити, який вміст ви повинні надати. Аналітика даних дозволяє компаніям приймати маркетингові рішення, орієнтовані на клієнтів.

Можна застосувати візуалізацію даних, процес використання статистичних даних і даних для побудови споживчих моделей і висновків щодо теореми чи доведення гіпотези, що сприяє прийняттю рішень в організації.

Прогнозна аналітика дозволяє менеджерам зрозуміти динаміку свого бізнесу, передбачити зміни на ринку та впоратися з ризиками. Компанії зараз використовують аналітику та статистичне обґрунтування для прийняття важливих рішень щодо підтримки запасів, найму талантів, управління ціновими рішеннями тощо. Це підвищує ефективність, максимізує прибуток і сприяє управлінню ризиками.

8) Збільште персоналізовану рекомендацію:

Конкуруючи в сучасному світі, орієнтованому на клієнта, недостатньо просто зрозуміти, «хто» ваші клієнти. Натомість зосередження на «що вони роблять» і використання інформації, виявленої через їх поведінку, дасть чітке уявлення про бажання та потреби ваших клієнтів і найкращий спосіб і відповідний час, щоб доставити це їм. Це саме те, що використовують такі компанії, як Amazon і Netflix. Ми не можемо не помітити, що ці бренди, орієнтовані на клієнта, розумно використовують особисті рекомендації.

Однак підприємства також повинні знати, де провести межу. Занепокоєння щодо витоку або зберігання конфіденційної інформації без згоди призведе до того, що клієнти добровільно відмовляться від ваших послуг. Хороша новина полягає в тому, що алгоритми аналітики також можуть визначити, чи є ваші дії інвазивними чи корисними. Прагнення створити персоналізовані рекомендації іноді можуть заштовхнути маркетологів занадто далеко та відштовхнути клієнтів, які відчувають, що їх цифрове переслідування. Як, наприклад, спонсорована реклама, яка підозріло з’являється у Facebook та Instagram, пропонуючи знизити ціни на авіаквитки лише через кілька хвилин після того, як ви бездумно шукали їх в Інтернеті. Саме тут можна застосувати прогнозну аналітику, щоб отримати цінність легким поштовхом, ніж очевидним поштовхом.

Predictive Analytics розробила свої розширені алгоритми рекомендацій, щоб надавати своїм клієнтам персоналізований контент і пропозиції на основі минулої поведінки людини. Статистика показує, що 75% глядачів Netflix керуються системами рекомендацій, і вони економлять 1 мільярд доларів на рік завдяки зменшенню відтоку. Amazon, з іншого боку, генерує 35% продажів лише за допомогою рекомендацій. Ці цифрові титани використовували аналітику даних про поведінку, щоб підвищити рівень задоволеності клієнтів і отримати реальну цінність для бізнесу. Це пояснює, чому ваш профіль Netflix пропонує фільми на основі вашого нещодавно переглянутого списку, а Amazon надсилає сповіщення про продукти та найкращі пропозиції на основі вашої історії пошуку, включно з рекомендаціями, які доповнять пошуковий продукт.

9) Використовуйте задоволеність клієнтів:

Бізнес у 2020 році виступає за те, щоб обслуговувати своїх клієнтів, а не продавати та витягувати гроші з їхніх кишень. Дослідження показали, що залучити нового клієнта в 5 разів дорожче, ніж утримати старого. Задоволеність клієнтів відіграє вирішальну роль у лояльності та утриманні клієнтів. Отже, для кращих перспектив бізнесу вам потрібні задоволені клієнти. Прогностична аналітика відіграє вирішальну роль у утриманні клієнтів, а такі інструменти, як об’єднаний аналіз, дозволять вам точно визначити, який продукт чи послуга може значно підвищити рівень задоволеності клієнтів.

Програми лояльності та членські картки не тільки заохочують існуючих клієнтів стати частими відвідувачами, але й залучають нових, щоб стати постійними клієнтами. Програми лояльності можна використовувати в різних формах, як-от рекомендація друга, винагорода за зміну, поєднання брендів, приєднання до спільноти, покупки в партнерських привілеях тощо. Розпочати бізнес — це не просто зробити своїх клієнтів щасливими під час першого продажу. Це спонукає їх, щоб вони продовжували повертатися, щоб купувати більше, що приносить прибуток і надає безцінні рекомендації друзям і колегам із вуст в уста.

До вас:

Прогнозну аналітику неможливо розгорнути миттєво. Це складне для адаптації, але потужне завдання, з яким може впоратися будь-яка компанія, якщо вона може залишатися відданою правильному підходу та готова інвестувати в необхідні ресурси для реалізації проекту. Доцільно розпочати з невеликого пілотного проекту в критично важливій сфері бізнесу, щоб заробити на стартових витратах, скоротивши час до того, як ви почнете отримувати плоди. Коли модель запущена в дію, вона зазвичай потребує невеликого обслуговування, оскільки вона продовжує виробляти практичні висновки протягом багатьох років. Проведення аналітичних перетворень розширить конкурентоспроможність компаній і залишиться в авангарді цифрових руйнувань. Підсумовуючи,