Бесплатный фрагмент - Предиктивный маркетинг

Предисловие

Прочтя предлагаемую книгу, вы будете иметь представление: о предиктивном маркетинге; о предиктивной аналитике в маркетинге; о преимуществах прогнозной аналитики в маркетинге; об аспектах, в которых способна помочь предиктивная маркетинговая аналитика; о способах, которыми предикативный маркетинг может управлять покупками клиентов; о способах внедрения предиктивной маркетинговой аналитики,  о поиске правильного инструмента для реализации предиктивного маркетинга. В наши дни это весьма актуально.

I Предиктивный маркетинг: основные понятия

1.1 Что собой представляет предиктивный маркетинг? Как он работает?

Что собой представляет предиктивный маркетинг?
Краткая версия определения предиктивного маркетинга: предиктивный маркетинг (Predictive Marketing — PM) — это маркетинг, который использует Большие данные (Big Data — см. определение в Приложении 1) для разработки точных прогнозов будущего поведения клиентов. В частности, предиктивный маркетинг использует науку о данных, чтобы точно предсказать, какие маркетинговые действия и стратегии с наибольшей вероятностью окажутся успешными. Короче говоря, прогнозная аналитика определяет маркетинговые решения. Использующие прогнозное моделирование в стратегическом маркетинге компании уже видят результаты.

Предиктивный маркетинг — это относительно недавняя концепция, появившаяся после развития новых крутых по сегодняшним меркам технологий, таких как большие данные (Big Data). В настоящее время использование компаниями этого маркетинга вызывают два фактора: компании осознают, что массово собирают данные, но не используют их в полной мере и правильно; сила цифровых инструментов открывает новые возможности, особенно с точки зрения анализа и обработки данных.

Сегодня организации видят необходимость в дальнейшем анализе и использовании данных о клиентах, поскольку это может стать большим конкурентным преимуществом. Представьте, если бы вы могли предвидеть потребности ваших клиентов и знать, чего они захотят завтра, еще до того, как они это выразили. Для этого и существует предикативный маркетинг.

Предиктивный маркетинг включает в себя использование методов анализа поведения текущих и потенциальных клиентов, чтобы предвидеть их будущие потребности на основе их прошлого и настоящего поведения. На практике использование предиктивного маркетинга основано на алгоритмах, инструментах машинного обучения и инструментах подсчета очков. Эти инструменты запрограммированы на отправку автоматических предупреждений при обнаружении комбинации критериев, определенных в вашей базе данных.

Предиктивный маркетинг серьезно влияет на принятие решений, и он станет демонстрировать только рост Большинство ведущих маркетологов либо полностью привержены рассматриваемому маркетингу, либо уже внедряют его. Однако, если вы не знакомы с этим термином, вам может быть интересно, о чем вся эта суета.

Расширенная аналитика данных на базе Artificial Intelligence (искусственного интеллекта) совсем недавно была доступна лишь крупным по масштабам компаниям. Высокая стоимость ее внедрения являлась сдерживающей, поэтому менее масштабным компаниям не хватало ресурсов, и, соответственно, доступных и масштабируемых решений, к использованию которых они могли бы прибегать для разработки инструментов предиктивной аналитики, чтобы имело место удовлетворение их потребностей.

Посмотрим на реалии дня сегодняшнего, сегодня прогностическая аналитика — это важнейший инструмент, способный содействовать трансформации каждого аспекта маркетинга с помощью прогнозов на основе данных, — от генерации потенциальных клиентов до прогнозирования показателей оттока.

Благодаря интеллектуальному анализу данных маркетологи в целях усиления своих стратегий маркетинга и продаж могут использовать лишь ценную информацию, отбросив в сторону большие массивы бесполезных данных Использование этих преимуществ содействует укреплению связи с клиентами,. оно работает на обеспечение устойчивого роста.

Предиктивный маркетинг вряд ли можно назвать абсолютно новым явлением. Некоторые методы и приложения существуют уже много лет и используются опытными маркетологами для совершенствования продуктов и улучшения таргетинга своих маркетинговых кампаний. Однако в последние годы мы наблюдаем замечательную эволюцию науки о данных и анализа, сопровождаемую развитием поддерживающих технологий, таких как облачные вычисления, сделавшие прогностическую аналитику доступной практически для каждого бизнеса.

Как работает предиктивный маркетинг?

Вот пример. Целевая страница Amazon включает персональные рекомендации для каждого клиента. Данные об этих клиентах собираются на основе их прошлых покупок, и Amazon использует эти данные для прогнозирования возможных будущих покупок. Это дает персонализированные рекомендации. Чем больше текущий или потенциальный клиент покупает товаров, тем точнее становятся рекомендации. Но на самом деле все еще сложнее.

Amazon также смотрит на то, на что эти клиенты нажимали в прошлом, — на конкретные типы товаров, к которым они проявляли интерес, и на поставщиков, с которыми он предпочитает вести бизнес. Он даже учитывает время и сезон покупок, поэтому может предоставлять уведомления и другие «толчки» для покупок людьми товаров. Весь этот интеллект позволяет Amazon давать очень точные рекомендации. Это приводит к увеличению продаж, а также к повышению удовлетворенности клиентов — и все это благодаря интеллектуальному предиктивному маркетингу.

Amazon — далеко не единственный бизнес, использующий прогнозный аналитический маркетинг для увеличения продаж.

1.2 В чем преимущества предиктивного маркетинга? Предиктивная аналитика для маркетинга

В чем преимущества предиктивного маркетинга?.

Преимущества предиктивного маркетинга явно стимулируют продажи и рост бизнеса, но они могут продвинуть бизнес еще дальше. Способность точно предвидеть будущие тенденции способно повлиять на все направления маркетинга. Более детальное и точное отслеживание увеличенных точек данных позволяет маркетологам легко прогнозировать тенденции по каналам.

Предиктивная аналитика для маркетинга
Веб-маркетинг с прогнозированием позволяет веб-сайту перейти от статического универсального решения к более персонализированному и динамичному. Сайт может собирать данные о клиентах, как только они на что-то нажимают, осуществлять сбор данных по мере их поступления и давать рекомендации в режиме реального времени, что приводит к увеличению конверсии. На самом деле, средний рост коэффициента конверсии для сеансов, на которые повлиял прогнозный интеллект, составляет порядка двадцати трех процентов.

1.3 Предиктивное SEO. Электронная почта

Предиктивное SEO

SEO-маркетологам, полагающимся на традиционное реактивное SEO, часто приходится играть в догонялки. К тому времени, когда у них будут все данные, необходимые для принятия обоснованного решения, эти данные (и любые связанные с ними тенденции) могут уже устареть. (И даже безнадежно) Предиктивный SEO, с другой стороны, предвидит тенденции и другие проблемы еще до того, как они начнут оказывать влияние, гарантируя, что сайты оптимизированы, чтобы в полной мере использовать информацию о предположительно грядущих событиях.

Электронная почта

Кампании по электронной почте могут использовать прогнозные маркетинговые исследования для доставки персонализированных сообщений клиентам в их почтовые ящики. Персонализация электронной почты повышает коэффициент конверсии и вовлеченность, что приводит к увеличению количества транзакций примерно в шесть раз по сравнению с неперсонализированным обменом сообщениями.

1.4  Реклама.  Исследования

Реклама

Как подмножество маркетинга, реклама также может извлечь выгоду из предиктивной маркетинговой стратегии. Предиктивная реклама использует маркетинговые данные, собранные из различных источников, для сегментации потенциальных клиентов по очень конкретным группам интересов и демографическим группам.

Он определяет, какие рекламные объявления будут наиболее успешными для каких групп, предоставляя персонализированный рекламный контент, продвигающий продукты или услуги, которые конкретный клиент может быть склонен покупать, даже если он не покупал ничего подобного прежде.

Исследования

Маркетинговая аналитика не является точной наукой. К счастью, она становится более точной по мере получения большего количества данных. Каждая из маркетинговых кампаний, отправленных с помощью предиктивной аналитики, позволяет компаниям отслеживать для отдельных клиентов, что работает, а что нет. Информация, которую получают маркетологи, делает их общую маркетинговую стратегию еще более эффективной. В сочетании с эффективным многоканальным маркетингом они могут использовать обмен данными между каналами и еще больше повышать точность.

1.5 Предиктивный маркетинг в будущем, управляемом данными. Прямо сейчас маркетологи находятся на золотом руднике данных о клиентах

Предиктивный маркетинг в будущем, управляемом данными

Данные — ходовой товар. Компании давно осознали важность получения имени, адреса и электронной почты потенциального клиента в целях его удержания и реализации эффективного маркетинга. Теперь потребители добровольно предоставляют компаниям свои личные данные с беспрецедентной скоростью, маркетологи получают еще более подробные сведения об потребительских предпочтениях и поведении клиентов, чем когда-либо прежде.

Точную финансовую ценность данных о поведении клиентов для любого конкретного бизнеса трудно точно рассчитать, но они достаточно ценны, чтобы вывести такие компании, как Netflix, Apple и Amazon, на вершины соответствующих отраслей.

Прямо сейчас маркетологи находятся на золотом руднике данных о клиентах

Прямо сейчас маркетологи находятся на золотом руднике данных о клиентах. Некоторые даже не осознают его ценность или никогда не задумывались о том, как усердно работают другие компании, чтобы собрать данные обо всех возможных взаимодействиях. Другие уже используют свои данные для подпитки своего маркетингового механизма прогнозирования и дают клиентам именно то, что они хотят, прежде чем они даже осознают, что хотят этого. Нет необходимости предсказывать влияние предиктивного маркетинга — он уже меняет правила игры, и маркетологи и клиенты в равной степени могут извлечь выгоду из базирующегося на данных будущего.

II Между большими данными и новыми технологиями. Аналитика на службе предиктивного маркетинга

2.1 Предиктивный маркетинг — это относительно недавняя концепция, возникшая после развития новых технологий. Использование предиктивного маркетинга на практике

Предиктивный маркетинг — это относительно недавняя недавняя концепция, возникшая после развития новых технологий

Согласно Forbes, интеллектуальный маркетинг включает в себя методы анализа поведения клиентов и потенциальных клиентов, чтобы предвидеть их будущие потребности на основе их прошлого и настоящего поведения. (https://qualifio.com/blog/predictive-marketing/)

Предиктивный маркетинг — это относительно недавняя концепция, возникшая после развития новых технологий, таких как большие данные. В настоящее время два фактора вызывают применение компаниями этого вида маркетинга: компании осознают, что массово собирают данные, но не используют их в полной мере; сила цифровых инструментов открывает новые возможности, особенно с точки зрения анализа и обработки данных. С этого момента организации видят необходимость в дальнейшем анализе и использовании данных о клиентах, поскольку это может стать конкурентным преимуществом.

Представьте, если бы вы могли предвидеть потребности ваших клиентов и знать, чего они захотят завтра, еще до того, как они выразили это. Для этого и существует предикативный маркетинг — чтобы вы могли представить.

Предиктивный маркетинг включает в себя методы анализа поведения текущих и потенциальных клиентов, чтобы предвидеть их будущие потребности на основе их прошлого и настоящего поведения.

Использование предиктивного маркетинга на практике

На практике использование предиктивного маркетинга базируется на алгоритмах, инструментах машинного обучения и инструментах подсчета очков. Эти инструменты запрограммированы на отправку автоматических предупреждений при обнаружении комбинации критериев, определенных в вашей базе данных.

Пример: вы решили получать автоматическое оповещение в своей CRM, когда один из ваших потенциальных клиентов посещает ваш веб-сайт три раза (фактор 1) и находится в Беларуси (фактор 2), потому что вы определили, что в этом случае с ним следует связаться. через торгового представителя. Когда система обнаруживает сочетание этих факторов, отправляется автоматическое оповещение.

В этом примере у нас есть только два фактора. На самом деле возможности безграничны. Теперь вы понимаете, насколько велики возможности, предлагаемые предиктивным  маркетингом.

2.2 Аналитика на службе предиктивного маркетинга

Предиктивный маркетинг — это метод, связанный с анализом

Предиктивный маркетинг — это метод, связанный с предиктивным анализом и интеллектуальным анализом данных. Вот почему так важно иметь инструменты для сбора, сегментации и анализа данных ваших клиентов.

Если у вас есть правильные инструменты, полученные преимущества могут быть значительными. Чтобы максимизировать свою прибыль, рекомендуется смоделировать автоматические оповещения, которые вы хотите видеть в своих бизнес-инструментах, исходя из ваших финансовых целей.

Смоделируйте факторы, вызывающие оповещения, с помощью пути клиента и воронки конверсии. На этом этапе попытайтесь ответить на вопрос типа «Каковы характеристики клиента/потенциального клиента, который… (ваша бизнес-цель)». Вы сможете перечислить все факторы и модели поведения, которые вам нужно включить в свою прогнозную маркетинговую стратегию, и определить события, о которых необходимо уведомлять автоматически.

Не перегружайтесь

Не перегружайтесь ненужным объемом данных и сосредоточьтесь на своей воронке, чтобы начать работу. Цель состоит в том, чтобы определить комбинации факторов для включения их в ваши автоматические оповещения, чтобы вы могли затем установить их в своих инструментах.

2.3 Некоторые примеры

Как на практике компании используют прогнозный маркетинг? Ниже приведены два примера.

Netflix

Модель Netflix базируется на предиктивной маркетинговой стратегии .Если вы уже пользовались платформой, возможно, вы заметили, что она предлагает вам посмотреть фильмы и сериалы. Эти предложения сделаны в соответствии с вашими предпочтениями и тем, что вы смотрели ранее, благодаря алгоритму. Цель здесь состоит в том, чтобы завоевать лояльность клиентов, рекомендуя продукты, адаптированные к их предпочтениям.

Согласно отчету, опубликованному брендом, такая практика значительно способна на снижение уровня оттока пользователей и, следовательно, увеличение средней продолжительности их подписки.

Компания также заявляет, что предиктивный маркетинг с помощью персонализации и рекомендаций экономит более 1 миллиарда долларов в год. При этом бренд постоянно совершенствует свой алгоритм.

Amazon

Amazon также использует интеллектуальный маркетинг для достижения своих бизнес-целей. Когда вы просматриваете продукты на своем веб-сайте или в мобильном приложении, бренд предлагает продукты на основе нескольких факторов, включая страницы, которые вы видели, время, потраченное на просмотр страницы, ваши покупки, сделанные в прошлом, предметы, которые вы положили в корзину, но забросили и т. д.

Алгоритм Amazon отличается особой продвинутостью и учитывает немалое количество факторов. Он также имеет особенность сравнения покупательского поведения одного пользователя с другим, чтобы найти предпочтения, которые потенциально могут быть общими, и дать рекомендации, такие как «вам также может понравиться продукт Х». Согласно исследованию McKinsey & Company,35% покупок, сделанных клиентами Amazon, базируются на основанной на алгоритме рекомендации.

Эти две крупные компании обладают мощными технологиями, позволяющими им повышать эффективность своей предиктивной маркетинговой стратегии. Не многие компании имеют ресурсы, чтобы иметь такие мощные инструменты. Тем не менее, приведенные примеры могут вдохновить вас на развертывание прогностических маркетинговых действий в вашей компании на более низком уровне с более доступными технологиями, такими как автоматический подсчет баллов.

Как вы уже поняли, ключевым фактором успеха превосходной предиктивной маркетинговой стратегии является ваша стратегия данных. Убедитесь, что у вас есть инструменты для сбора, сегментации и анализа ваших данных.