При нынешних возможностях для измерения каждого аспекта маркетинговых инициатив компании в буквальном смысле не понимают, за что им хвататься в первую очередь. В такой среде генерировать идеи, опираясь на всю доступную информацию, невероятно сложно, однако с развитием машинного обучения ситуация начала меняться в лучшую сторону. С помощью этой технологии маркетологи могут использовать предиктивную аналитику не только для более детального изучения своих данных, но и для формирования довольно сложных прогнозов.
Что такое предиктивная аналитика?
Предиктивная аналитика задействует машинное обучение, статистические алгоритмы и наборы данных, интегрированные с нескольких каналов, чтобы вы могли выяснить, что произошло в прошлом, а также определить вероятные будущие результаты на основе текущих и исторических данных. Инструменты предиктивной аналитики помогают маркетологам выявлять паттерны и тенденции в поведении пользователей и экстраполировать последствия этих моделей.
В каких целях стоит использовать предиктивную аналитику:
- более эффективное привлечение клиентов;
- лучшее понимание поведения клиентов;
- лучшее измерение эффективности кампании;
- увеличение пожизненной ценности клиента;
- повышение коэффициента удержания.
Ниже приведены еще несколько причин для использования этого актива.
1. Определение наиболее ценных возможностей
Нет ничего более изнурительного, чем работа с неквалифицированными лидами. С помощью предиктивного профилирования ваше маркетинговое приложение может автоматически квалифицировать аккаунты на основе лидов, которые обладают теми же качествами, что и ваши нынешние покупатели. Используя предиктивное профилирование, Shoretel удалось снизить число контактов для поиска готового к сделке потенциального клиента со 100 до 12. Это не просто сэкономит вам время, но и позволит ежедневно привлекать больше квалифицированных лидов.
2. Определение будущих паттернов
Большинство маркетологов предполагает, что рассуждать о будущем можно, опираясь на события, которые происходили в прошлом. Но как мы видели по digital-трансформации, в будущем нас настигнут серьезные изменения. Предиктивная аналитика поможет вам разобраться в этих концепциях таким образом, чтобы вы получили лучшее представление о будущей эффективности вашего бизнеса.
3. Автоматизация целевых напоминаний
Командам по продажам может быть сложно запомнить, кому нужно звонить, когда и по какой причине. С помощью современного маркетингового софта этот процесс можно автоматизировать.
4. Использование ИИ для поиска новых рынков
В прошлом компании испытывали много сложностей, пытаясь найти отраслевые рыночные инсайты. Предпринимателям приходилось копаться в бизнес-журналах и выискивать информацию о последних трендах или различных исследованиях, чтобы понять, стоит ли им выходить на новый рынок. Теперь в этом нет нужды — предиктивная аналитика поможет вам определить потенциал любой интересующей вас ниши.
5. Согласование продаж и маркетинга
Одной из главных проблем современных компаний является изолированность их отделов. Маркетологи и менеджеры по продажам занимаются своими задачами и крайне редко коммуницируют. Используя такие инструменты, как Salesforce, эти команды могут работать в гармонии. Отдел продаж будет автоматически получать уведомления о том, какие кампании были направлены их клиентам, а маркетологи смогут повторно классифицировать этих клиентов (при необходимости) на основе активности новых продаж.
6 способов использования предиктивной аналитики в B2B-маркетинге
Предиктивное моделирование: как правило, предиктивное моделирование делят на 3 категории:
- Кластерные модели (cluster models) помогают вам сегментировать клиентов на основе любого количества переменных, по которым вы хотите их классифицировать.
- Модели предпочтений (propensity models) прогнозируют дальнейшее поведение клиентов и дают вам предположения о таких факторах, как пожизненная ценность клиента, вероятность вовлечения или склонность лидов к конверсии, аннулированию подписки или оттоку.
- Коллаборативную фильтрацию можно использовать для составления рекомендаций по продуктам на основе предыдущих моделей поведений или других переменных. Пожалуй, наиболее распространенным примером использования коллаборативных фильтров является функция «клиенты, купившие этот товар, также просматривали», которая обеспечивает больше возможностей для кросс-сейла и апсейла.
Квалификация лидов (lead scoring): предиктивная аналитика также позволяет вам лучше квалифицировать ваши лиды. За счет алгоритмов и машинного обучения, позволяющих прогнозировать потенциал лида к конвертации, предиктивная аналитика помогает вам приоритизировать лиды по степени их готовности к сделке.
При таком подходе вы можете точнее сегментировать вашу аудиторию и предоставлять лидам соответствующий обучающий контент, где бы они не находились в рамках вашей воронки продаж. Вы сэкономите время и деньги, правильно таргетируя ваши маркетинговые сообщения, в результате чего конверсии повысятся, а маркетинговые затраты уменьшатся.
Идентификация ценных аккаунтов: предиктивная аналитика поможет вам определить, какие из ваших аккаунтов являются наиболее ценными. Вооружившись этими знаниями, вы сможете перейти на Account Based Marketing стратегию, которая считается более рентабельной для компаний любого размера.
Разработка продукта: благодаря предиктивной аналитике вы также можете согласовать разработку вашего продукта с предпочтениями клиентов. При более высоком уровне отклика на потребности потребителей вы сможете выделиться на фоне конкурентов.
Омниканальная стратегия: предиктивная аналитика поддерживает вашу маркетинговую стратегию, помогая вам выбрать правильные каналы для распространения контента. Например, она может помочь вам определить тенденции клиентов в отношении использования социальных сетей, принятия email-маркетинга, предпочтений в оффлайн- и онлайн-сообщениях и т. д.
Клиентский опыт: один из самых важных способов использования предиктивной аналитики заключается в улучшении клиентского опыта. С ее помощью вам удастся оптимизировать ваш продукт и маркетинговые сообщения таким образом, чтобы вы действительно могли вовлекать пользователей на каждом этапе вашей воронки продаж. Улучшение клиентского опыта приведет к росту конверсии и, в конечном счете, к увеличению пожизненной ценности клиентов.
5 способов создания маркетингового контента для поддержки продаж с помощью предиктивной аналитики
Как клиент становится клиентом?
Предиктивная аналитика поможет вам получить лучшее представление о том, кто включен в вашу базу данных и почему:
- Каков типичный путь ваших клиентов?
- Какие маркетинговые усилия генерируют больше откликов? Купоны? Free-trial?
- Какие тачпоинты разделяют ваших лучших и потенциальных клиентов?
- Что объединяет клиентов с высоким показателем оттока?
Что вы должны сделать следующим, чтобы побудить потенциального клиента к покупке?
Как вы можете создать больше контента, чтобы вывести больше лидов на путь клиента? Вместо того чтобы полагаться на обычные программы лояльности, предиктивная аналитика покажет вам конкретные маркетинговые тачпоинты, которые подталкивают клиентов к покупке. Используйте эту информацию для создания своевременных персонализированных сообщений, которые будут с большей вероятностью приближать лидов к совершению сделки.
Планшеты Ziosk, установленные во многих ресторанах, позволяют посетителям просматривать меню, играть в игры, следить за новостями и оплачивать заказы, а заведения собирают эти данные, чтобы повышать удовлетворенность своих гостей.
Составление бюджета
Позволяя вычислять фактическую ценность каждой конкретной темы контента, предиктивная аналитика может помочь вам в планировании и составлении бюджета для будущих кампаний. Имея в своем распоряжении действенные данные, маркетологи могут выяснить, какие кампании генерируют продажи и стоят больших затрат и от каких кампаний следует отказаться. Tipp24.com повысили точность таргетинга на 300%, проанализировав ROI своих маркетинговых инициатив с помощью предиктивной аналитики.
Держитесь поближе к вашим лучшим клиентам
По данным книги «Маркетинговые метрики», вероятность повторной покупки для существующего клиента составляет 60-70%, тогда как шанс продать что-либо потенциальному клиенту колеблется в районе 5-20%. Предиктивная аналитика дает вам данные, на основе которых вы можете видеть, что было наиболее успешным в плане привлечения клиентов. Воспользуйтесь этой информацией, чтобы создавать контент-маркетинговые и обычные тачпоинты, которые укрепляют такие сообщения. Но что более важно, следите за каждым взаимодействием с каждым клиентом, чтобы убедиться в том, что его проблемы решены, а потребности удовлетворены — в вашем общении не должно быть пробелов.
Next Gen использовали аналитические данные, чтобы отойти от массовой рекламы к более точному таргетингу и успешно рекламировать премиум-клубы конкретным аудиториям.
Продолжайте учиться у ваших лучших клиентов
Акцентируйте внимание на том, что работает. Следите за тем, какие кампании лучше всего вовлекают и мотивируют аудиторию, и используйте эти инсайты для привлечения большего количества потенциальных клиентов. Kaiser Permanente обращаются к аналитике, чтобы наблюдать за опытом, который получают их клиенты, и активно реагировать на возникающие у них проблемы.
Делайте бизнес на основе данных!
По материалам: it.toolbox.com, Изображение: Rsantos97
