In questo articolo, discuteremo cos’è l’analisi predittiva, perché le aziende ne hanno bisogno, come misurarla e le migliori pratiche per implementarla per migliori prestazioni di marketing, ROI più elevato e, in definitiva, successo più veloce.
- Che cos’è l’analitica di marketing predittiva?
- Parte 1: 8 Casi d’uso per analisi di marketing predittivo
- Punteggi dettagliati
- Segmentazione del lead per la promozione della campagna
- Distribuzione mirata dei contenuti
- Previsione di valore a vita
- Previsione del tasso di abbandono
- Disponibilità al ribaltamento e alla vendita incrociata
- Comprensione del prodotto
- Ottimizzazione delle campagne di marketing
- Parte 2: misurazione predittiva di analisi dei dati di marketing
- CAC o costo di acquisizione del cliente
- Percentuale di marketing di CAC
- Rapporto tra LTV e CAC (LTV: CAC)
- È tempo di guadagnare CAC
- Percentuale cliente originata dal marketing
- Percentuale cliente influenzata dal marketing
- Parte 3: implementazione di analisi predittive di marketing per decisioni aziendali ottimizzate
Che cos’è l’analitica di marketing predittiva?
Prima di spiegare cos’è l’analisi predittiva, ecco alcuni fatti su quanto siano grandi i Big Data:
- Ogni giorno vengono creati oltre 2,5 quintilioni di byte di dati
- Entro il 2020, si stima che verranno creati 1,7 MB di dati ogni secondo per ogni persona sulla terra.
Pensala in questo modo: usare i dati disponibili per pianificare, progettare e distribuire una campagna di marketing è come avere un mantello da supereroe che garantisce quasi risultati migliori.
L’analisi predittiva del marketing è una branca dell’analisi avanzata che sfrutta tutti quei big data per prevedere eventi o risultati futuri. Integra varie tecniche da data mining, statistiche, modellazione, machine learning e intelligenza artificiale per elaborare e analizzare vari set di dati allo scopo di sviluppare previsioni.
In altre parole, l’analisi predittiva analizza modelli basati su dati storici e transazionali che possono essere ulteriormente elaborati per identificare rischi e opportunità futuri.
I passaggi del processo di analisi predittiva sono:
- Definizione dei risultati: determinare a quali domande aziendali si desidera che i dati rispondano, ad esempio “Quanti dei miei prodotti è probabile che un cliente abituale comprerà nei prossimi 12 mesi?”
- Raccolta dei dati : disponi di un piano per i dati di cui hai bisogno, come pianifichi di raccoglierli e i modi migliori per organizzarli.
- Analisi dei dati : ispeziona i dati per informazioni utili e forma conclusioni sui tuoi clienti.
- Statistiche : prova le conclusioni.
- Modellazione : crea previsioni sul comportamento futuro dei tuoi clienti.
- Distribuzione : utilizzare i dati per informare le strategie di marketing e implementare le tattiche.
- Monitoraggio del modello : traccia e segnala l’efficacia delle campagne predittive basate sui dati.
Ecco alcune definizioni rapide dei diversi tipi di analisi aziendale:
- L’analisi descrittiva è la prima fase dell’analisi aziendale in cui si esaminano dati storici e prestazioni.
- L’analisi predittiva è la seconda fase dell’analisi aziendale in cui i dati passati vengono utilizzati con algoritmi per prevedere un risultato futuro.
- L’analisi prescrittiva è la terza fase dell’analisi aziendale in cui si determina il miglior modo di agire.
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8 Utilizza casi per analisi predittive di marketing
Una volta completato l’intero processo, l’analisi predittiva può essere applicata a varie funzioni. Ecco otto dei casi d’uso più popolari per l’analisi predittiva ottimizzata nel marketing:
1) Punteggio dettagliato dei lead
Il punteggio principale significa classificare i lead in base a dove si trovano nella canalizzazione. Permette alle divisioni marketing e vendite di collaborare in modo più significativo, poiché ogni vantaggio è diverso. Con l’analisi prescrittiva, ogni lead verrà valutato in base alla sua disponibilità all’acquisto. Questo aiuta a informare il prossimo passo nel marketing o nella vendita a un potenziale lead basato su previsioni sulle loro abitudini di acquisto future.
2) Segmentazione del lead per la promozione della campagna
La cura del piombo, che appartiene alla fase iniziale del processo di acquisto , richiede pianificazione e strategia. Utilizzando i dati demografici e comportamentali, l’analisi predittiva può aiutare le aziende a raggruppare i lead per segmento e creare campagne di formazione dei lead appositamente studiate per spostare ulteriormente il processo lungo la canalizzazione di vendita.
3) Distribuzione mirata dei contenuti
A quali tipi di contenuto funzionano meglio per determinati lead è possibile rispondere con analisi predittive. Una volta che sai non solo quale tipo di contenuto risuona con un pubblico specifico, ma anche su quale canale raggiungerlo meglio, puoi personalizzare la creazione e la distribuzione del contenuto. Quando i lead ricevono comunicazioni di qualità superiore da un’organizzazione, ciò aumenta la probabilità di conversione delle vendite.
4) Previsione del valore a vita
Il valore della vita dei clienti è la vera misura del ROI del marketing.CLICCA PER TWEETCustomer Lifetime Value (CLV) è il valore che un cliente vale per te per l’intero arco della tua relazione con loro. Con l’analisi predittiva, puoi prendere i dati storici di ciascun cliente e utilizzarli per prevedere la durata della vita futura della tua relazione con loro, nonché la quantità di entrate che tale relazione potrebbe portare. Queste stime possono aiutarti a stabilire budget per il cliente acquisizione, offrendo un ROI più preciso e atteso.
5) Previsione del tasso di abbandono
Il tasso di abbandono è il tasso di logoramento, che è la percentuale di abbonati o utenti che interrompono le loro iscrizioni entro un certo periodo. Per crescere, un’azienda deve avere un tasso di crescita più elevato del tasso di abbandono. Con l’analisi predittiva, è possibile identificare i segnali di avvertimento che avvisano della perdita di un cliente e consentono di fornire il follow-up o il nutrimento necessari prima che sia troppo tardi.
6) Disponibilità al ribaltamento e alla vendita incrociata
Utilizzando i dati disponibili sul comportamento di acquisto dei clienti, le aziende possono vendere, vendere in modo incrociato o combinare entrambe per aumentare il profitto. Ad esempio, se sai che il 30% dei clienti che acquistano il prodotto A da te ritorna per acquistare il prodotto B entro sei mesi, puoi quindi commercializzare il prodotto B ai clienti poco dopo aver acquistato il prodotto A per accelerare tale processo e acquisire quelli che potrebbe non aver altrimenti preso in considerazione l’acquisto del prodotto B.
7) Comprensione del prodotto
Dotati di dati storici di acquisto, comportamento e lead, le aziende possono comprendere meglio quali sono le esigenze e le esigenze dei clienti. Ciò può tradursi in sviluppo di prodotti futuri per soddisfare ulteriormente tali esigenze o migliorare prodotti esistenti che non soddisfano i loro obiettivi di vendita.
8) Ottimizzazione delle campagne di marketing
Con l’analisi predittiva, le aziende possono pianificare, sviluppare, strategizzare e implementare meglio le future campagne di marketing. Quanto più conosci in anticipo, tanto maggiore sarà il tuo targeting e messaggistica.
Applicando l’analisi predittiva nelle organizzazioni, i rischi possono essere significativamente ridotti perché le decisioni saranno prese sulla base di dati, non solo ipotesi non comprovate che si basano su istinti e alcune ipotesi ponderate. Molte iniziative di e-commerce di successo adottano analisi predittive nei loro sforzi di marketing e, naturalmente, non dovrebbe sorprendere il fatto che Amazon sia il re dell’utilizzo dei dati per indirizzare e effettuare il remarketing per i clienti con grande successo.
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Misura predittiva di analisi di marketing
Quando parliamo di misurazione, parliamo di due cose: metrica e analisi. Questi termini sono spesso usati in modo intercambiabile, ma in realtà sono due cose molto diverse.
Parlando semplicemente:
- le metriche sono punti dati individuali relativi a una misurazione specifica
- analytics sta combinando le metriche per ottenere una visione più olistica dei dati e trarre conclusioni
Google Analytics ovviamente rientra nell ‘”analisi”. Esamina le metriche del sito Web e della campagna come sessioni, visualizzazioni di pagina, frequenza di rimbalzo, fonti di traffico, pagine di uscita, obiettivi, interazioni per visita, panoramica sui social e panoramica delle acquisizioni. Ogni metrica può essere ulteriormente classificata in base alle dimensioni, che includono tipi di dispositivi, regioni, lingue e browser.
Nel marketing, ci sono sei metriche che vengono generalmente utilizzate nel calcolo delle prestazioni e del ROI:
1) Costo di acquisizione del cliente (CAC)
CAC è la quantità media di denaro speso per acquisire un nuovo cliente. Viene calcolato in base al costo totale di vendita e marketing diviso per il numero di nuovi clienti in un determinato periodo di tempo. È possibile creare due tipi di CAC: il CAC online al 100% e la combinazione di CAC online e offline.
2) Percentuale di marketing del CAC
Qual è la percentuale del CAC relativa ai costi di marketing? Per ottenere il rapporto, il costo totale di marketing è diviso per i costi di vendita e marketing.
3) Rapporto tra CLV e CAC (CLV: CAC)
Otterrai il rapporto dividendo il valore del cliente a vita (CLV) – o il valore del cliente a vita (LCV) – per il costo di acquisizione del cliente (CAC).
4) È ora di guadagnare CAC
È importante sapere quanto tempo ci vorrà per recuperare i soldi spesi per acquisire ogni cliente in modo da poter impostare budget di marketing futuri e obiettivi di guadagno realistici. Scopri il tempo totale (settimane, mesi, trimestri o anni) necessario per recuperare il CAC.
5) Percentuale cliente originata dal marketing
Questa metrica misura la quantità della tua nuova attività derivante dai tuoi contatti di marketing. Dopo aver diviso il numero totale di lead in un mese per il numero totale di nuovi clienti, otterrai la percentuale di clienti originati dal marketing.
6) Percentuale cliente influenzato dal marketing
Questa metrica misura il ruolo che le tue attività di marketing complessive hanno avuto nell’acquisizione di nuovi clienti. Per trovare questa cifra, il totale dei nuovi clienti è diviso per il numero totale di clienti che si sono effettivamente impegnati con le tue attività di marketing.
Queste sei metriche di marketing forniscono una base per l’analisi predittiva del marketing, aiutandoti con le categorie di modellazione e punteggio. In altre parole, comprendendo queste metriche, le analisi possono essere progettate correttamente per fornire i set di dati richiesti.
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Implementazione di analisi predittive di marketing per decisioni aziendali ottimizzate
L’uso di metriche basate su obiettivi di marketing ti consente di tradurle in un modello di marketing che funziona davvero nella fase di implementazione. Prima di eseguire una campagna, assicurati di identificare le analisi di marketing esistenti e le loro cifre. Questi risultati passati servirebbero come l’immagine “prima”, che è possibile confrontare con l’immagine “dopo” utilizzando le prestazioni di analisi predittiva.
Il ciclo di analisi predittiva del marketing inizia con l’accesso ai dati, l’esplorazione dei dati, la modellizzazione e l’implementazione della campagna di marketing. La fase di modellazione è la fase successiva del processo, dopo aver compreso le metriche e i dati disponibili. Metriche e dati non significherebbero molto se non esistesse un modello utilizzabile.
Ad esempio, ci sono tre classi primarie di modelli predittivi:
- La modellazione dei cluster è un modo di segmentare i clienti in gruppi in base a più variabili contemporaneamente. Con esso, puoi scegliere come target dati demografici e personaggi utilizzando il clustering comportamentale, il clustering basato sul prodotto e il clustering basato sul marchio.
- La modellizzazione della propensione viene utilizzata per prevedere i comportamenti dei clienti in base al valore predittivo della vita, alla probabilità di impegno, alla propensione alla disdetta, alla propensione alla conversione, alla propensione all’acquisto e alla propensione a sfornare.
- Il filtro collaborativo viene utilizzato principalmente per consigliare prodotti, servizi e pubblicità in base a variabili passate, compresi i comportamenti di acquisto. Questo filtro è comune per l’upselling, il cross-selling e il next-selling.
Nell’analisi predittiva, anche l’analisi di regressione svolge un ruolo importante. Un analista aziendale può riconoscere le correlazioni tra il cliente e i suoi acquisti utilizzando “coefficienti di regressione”. Con questo, possono creare un punteggio che può essere utilizzato per prevedere la possibilità di acquisti futuri.
Esistono tre categorie di punteggio di base che gli esperti di marketing utilizzano:
- Punteggio predittivo – in base al quale le prospettive, i lead e i conti sono prioritari in base alla loro probabilità di azione di acquisto.
- Modelli di identificazione – in cui i potenziali clienti sono identificati e acquisiti in base a somiglianze con le variabili dei clienti esistenti.
- Segmentazione automatizzata – in cui i lead sono segmentati per contenuti personalizzati.
Ci sono tonnellate di strumenti disponibili per aiutarti con analisi di marketing predittive, a una varietà di prezzi, tra cui:
Trova quello che si adatta al tuo budget e – questo è importante – trova quello che si integra facilmente con il resto degli strumenti con cui stai acquisendo i dati su più piattaforme. Ciò renderà più semplice la trasformazione delle metriche in un potente strumento per una migliore analisi, previsioni, segmentazione e targeting.
Conclusione
L’analisi predittiva è la chiave per campagne di marketing di successo. Integra la correlazione tra metriche e migliori risultati di business con strategie avanzate per portare un maggiore impatto nel ciclo di vita del cliente.
L’analisi predittiva, tuttavia, richiede una forte comprensione delle metriche di analisi di marketing “prima” per servire da base per i modelli di modellazione e le categorie di punteggio. Dopo aver analizzato i set di dati storici e comportamentali e i loro modelli, sarai in grado di usarli rispetto ai dati “precedenti”.
Nel complesso, l’analisi predittiva consente di prendere campagne di marketing e altre decisioni aziendali in modo più informato. Ma come con altre parti della vita, l’analisi predittiva non garantisce il successo. Aumenta semplicemente la probabilità di successo.