Como usar a análise preditiva para melhorar seu desempenho de marketing

Com a ascensão do big data e da inteligência artificial, os profissionais de marketing têm ferramentas de análise mais poderosas do que nunca. Os insights do cliente apoiados por dados podem ser usados para melhorar os esforços de marketing em todas as etapas do funil, e uma das táticas mais eficazes é usar a análise preditiva.

Neste artigo, discutiremos o que é a análise preditiva, por que as empresas precisam dela, como medi-la e as práticas recomendadas para implementá-la para melhor desempenho de marketing, maior ROI e, finalmente, sucesso mais rápido.

  • O que é análise de marketing preditivo?
  • Parte 1: 8 casos de uso para análise de marketing preditivo
    • Pontuações detalhadas
    • Segmentação de leads para promoção de campanhas
    • Distribuição de conteúdo direcionado
    • Previsão do valor do tempo de vida
    • Prevendo a taxa de rotatividade
    • Disposição para gorjeta e cross-sell
    • Compreensão do produto
    • Otimização de campanhas de marketing
  • Parte 2: Medição Preditiva da Análise de Dados de Marketing
    • CAC ou custo de aquisição de clientes
    • Porcentagem de marketing do CAC
    • Relação de LTV para CAC (LTV: CAC)
    • É hora de ganhar CAC
    • A porcentagem de clientes originada do marketing
    • Porcentagem de clientes influenciada pelo marketing
  • Parte 3: Implementando a análise de marketing preditiva para decisões de negócios otimizadas
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O que é análise de marketing preditivo?

Antes de explicarmos o que é análise preditiva, aqui estão alguns fatos sobre como o big big data é:

Pense da seguinte maneira: usar os dados disponíveis para planejar, projetar e distribuir uma campanha de marketing é como ter uma capa de super-herói que garante resultados quase melhores.

A análise de marketing preditivo é um ramo da análise avançada que aproveita todo esse big data para prever eventos ou resultados futuros.Ele integra várias técnicas de mineração de dados, estatística, modelagem, aprendizado de máquina e inteligência artificial para processar e analisar vários conjuntos de dados com a finalidade de desenvolver previsões.

Em outras palavras, a análise preditiva analisa padrões com base em dados históricos e transacionais que podem ser processados para identificar riscos e oportunidades futuras.

As etapas do processo de análise preditiva são:

  • Definindo resultados: determine quais perguntas de negócios você deseja que os dados respondam, como "Quantos dos meus produtos provavelmente serão uma compra repetida de clientes nos próximos 12 meses?"
  • Coleta de dados: você tem um plano para os dados de que precisa, como planeja coletá-los e as melhores maneiras de organizá-los.
  • Análise de dados: Inspecione os dados em busca de informações úteis e forme conclusões sobre seus clientes.
  • Estatísticas: tente as conclusões.
  • Modelagem: crie previsões sobre o comportamento futuro de seus clientes.
  • Distribuição: Use dados para informar estratégias de marketing e implementar táticas.
  • Monitoramento de modelos: acompanhe e relate a eficácia de campanhas preditivas orientadas por dados.

Aqui estão algumas definições rápidas dos diferentes tipos de análise de negócios:

  • A análise descritiva é o primeiro estágio da análise de negócios em que os dados históricos e o desempenho são examinados.
  • A análise preditiva é a segunda fase da análise de negócios na qual os dados passados são usados com algoritmos para prever um resultado futuro.
  • A análise prescritiva é a terceira fase da análise de negócios na qual o melhor curso de ação é determinado.

Análise preditiva

fonte

Dive Deeper:

8 Casos de uso para análise de marketing preditivo

Uma vez que todo o processo esteja concluído, a análise preditiva pode ser aplicada a várias funções.Aqui estão oito dos casos de uso mais populares para análise preditiva otimizada em marketing:

1) Pontuação detalhada do lead

A pontuação principal significa classificar os leads com base em onde eles estão no funil.Ele permite que o marketing e as vendas colaborem de forma mais significativa, pois cada benefício é diferente.Com a análise prescritiva, cada lead será avaliado com base em sua vontade de comprar.Isso ajuda a informar o próximo passo no marketing ou na venda para um lead em potencial com base em previsões sobre seus hábitos de compra futuros.

Funil de marketing em 3 etapas

2) Segmentação de leads para promoção de campanhas

O cuidado com o lead, que pertence ao estágio inicial do processo de compra, requer planejamento e estratégia.Usando dados demográficos e comportamentais, a análise preditiva pode ajudar as empresas a agrupar leads por segmento e criar campanhas de treinamento de leads especificamente projetadas para mover o processo ainda mais ao longo do funil de vendas.

3) Distribuição de conteúdo direcionada

Quais tipos de conteúdo funcionam melhor para determinados leads podem ser abordados com a análise preditiva.Depois de saber não apenas que tipo de conteúdo ressoa com um público específico, mas também qual canal alcançá-lo melhor, você pode personalizar a criação e a distribuição de conteúdo.Quando os leads recebem comunicações de maior qualidade de uma organização, isso aumenta a probabilidade de conversão de vendas.

4) Previsão do valor da vida útil

O valor da vida dos clientes é a verdadeira medida do ROI de marketing. CLIQUE PARA TWEETAR O Customer Lifetime Value (CLV) é o valor que um cliente vale para você durante todo o seu relacionamento com ele.Com a análise preditiva, você pode pegar os dados históricos de cada cliente e usá-los para prever a vida útil futura do seu relacionamento com eles, bem como a quantidade de receita que esse relacionamento pode trazer. Essas estimativas podem ajudá-lo a orçar a aquisição de clientes, oferecendo um ROI mais preciso e esperado.

5) Predição da taxa de abandono

A taxa de rotatividade é a taxa de atrito, que é a porcentagem de assinantes ou usuários que encerram suas assinaturas dentro de um determinado período.Para crescer, uma empresa deve ter uma taxa de crescimento maior do que a taxa de rotatividade.Com a análise preditiva, você pode identificar sinais de alerta que o alertam sobre a perda de um cliente e permitem que você forneça o acompanhamento ou a nutrição de que precisa antes que seja tarde demais.

6) Disponibilidade para gorjeta e venda cruzada

Usando os dados disponíveis sobre o comportamento de compra do cliente, as empresas podem vender, fazer vendas cruzadas ou combinar ambos para aumentar o lucro.Por exemplo, se você sabe que 30% dos clientes que compram o produto A de você retornam para comprar o produto B dentro de seis meses, você pode comercializar o produto B para os clientes logo após a compra do produto A para acelerar esse processo e adquirir aqueles que podem não ter considerado a compra do produto B.

7) Entendendo o produto

Equipadas com dados históricos de compra, comportamento e leads, as empresas conseguem entender melhor quais são as necessidades e exigências dos clientes.Isso pode resultar no desenvolvimento futuro de produtos para atender ainda mais a essas necessidades ou melhorar os produtos existentes que não atendem às suas metas de vendas.

8) Otimização de campanhas de marketing

Com a análise preditiva, as empresas podem planejar, desenvolver, criar estratégias e implementar melhor campanhas de marketing futuras.Quanto mais você souber com antecedência, maior será sua segmentação e mensagens.

Ao aplicar a análise preditiva nas organizações, os riscos podem ser significativamente reduzidos porque as decisões serão tomadas com base em dados, não apenas suposições não comprovadas que são baseadas em instintos e algumas suposições ponderadas.Muitas iniciativas de comércio eletrônico bem-sucedidas adotam a análise preditiva em seus esforços de marketing e, é claro, não deve ser uma surpresa que a Amazon seja o rei do uso de dados para segmentar e recomercializar para clientes com grande sucesso.

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Mergulhe mais fundo:

Medição preditiva da análise de marketing

Quando falamos de medição, falamos de duas coisas: métricas e análises.Esses termos são frequentemente usados de forma intercambiável, mas na realidade são duas coisas muito diferentes.

Simplesmente falando:

  • Métricas são pontos de dados individuais relacionados a uma medição específica
  • O Analytics está combinando métricas para obter uma visão mais holística dos dados e tirar conclusões

O Google Analytics obviamente se enquadra em "analytics".Revise as métricas do site e da campanha, como sessões, visualizações de página, taxa de rejeição, fontes de tráfego, páginas de saída, metas, interações por visita, visão geral social e visão geral da aquisição.Cada métrica pode ser categorizada por tamanho, o que inclui tipos de dispositivos, regiões, idiomas e navegadores.

No marketing, existem seis métricas que geralmente são usadas no cálculo do desempenho e do ROI:

1) Custo de aquisição de clientes (CAC)

CAC é a quantidade média de dinheiro gasto na aquisição de um novo cliente.É calculado com base no custo total de vendas e marketing dividido pelo número de novos clientes em um determinado período de tempo.Você pode criar dois tipos de CACs: CACs 100% online e a combinação de CACs online e offline.

2) Porcentagem de marketing do CAC

Qual é a porcentagem do CAC relacionada aos custos de marketing?Para obter o relatório, o custo total de marketing é dividido pelos custos de vendas e marketing.

3) Relação entre CLV e CAC (CLV: CAC)

Você obterá a proporção dividindo o valor do cliente (CLV) vitalício – ou o valor vitalício do cliente (LCV) – pelo custo de aquisição do cliente (CAC).

4) É hora de ganhar CAC

É importante saber quanto tempo levará para recuperar o dinheiro gasto na aquisição de cada cliente para que você possa definir futuros orçamentos de marketing e metas de ganhos realistas.Descubra o tempo total (semanas, meses, trimestres ou anos) necessário para recuperar seu CAC.

5) Porcentagem de clientes originada do marketing

Essa métrica mede a quantidade de seus novos negócios provenientes de seus leads de marketing.Depois de dividir o número total de leads em um mês pelo número total de novos clientes, você obterá a porcentagem de clientes originários do marketing.

6) Percentual de clientes influenciados pelo marketing

Essa métrica mede o papel que seus esforços gerais de marketing desempenharam na aquisição de novos clientes.Para encontrar esse número, o total de novos clientes é dividido pelo número total de clientes que realmente se envolveram com suas atividades de marketing.

Essas seis métricas de marketing fornecem uma base para a análise de marketing preditivo, ajudando você a modelar e pontuar categorias.Em outras palavras, ao entender essas métricas, a análise pode ser projetada adequadamente para fornecer os conjuntos de dados necessários.

Mergulhe mais fundo:

Implemente análises de marketing preditivo para decisões de negócios otimizadas

O uso de métricas baseadas em metas de marketing permite traduzi-las em um modelo de marketing que realmente funciona na fase de implementação.Antes de executar uma campanha, certifique-se de identificar as análises de marketing existentes e seus números.Esses resultados anteriores serviriam como a imagem "antes", que você pode comparar com a imagem "depois" usando o desempenho da análise preditiva.

O ciclo de análise preditiva de marketing começa com acesso a dados, exploração de dados, modelagem e implementação de campanhas de marketing.A fase de modelagem é a próxima etapa do processo, depois de entender as métricas e os dados disponíveis.Métricas e dados não significariam muito se não houvesse um modelo utilizável.

Por exemplo, existem três classes principais de modelos preditivos:

  • A modelagem de cluster é uma maneira de segmentar os clientes em grupos com base em várias variáveis de uma só vez.Com ele, você pode segmentar dados demográficos e caracteres usando clustering comportamental, clustering baseado em produto e clustering baseado em marca.
  • A modelagem de propensão é usada para prever os comportamentos do cliente com base no valor preditivo da vida, probabilidade de engajamento, propensão a cancelar, propensão a converter, propensão a comprar e propensão a produzir.
  • A filtragem colaborativa é usada principalmente para recomendar produtos, serviços e publicidade com base em variáveis passadas, incluindo o comportamento de compra.Esse filtro é comum para upselling, cross-selling e next-selling.

Na análise preditiva, a análise de regressão também desempenha um papel importante.Um analista de negócios pode reconhecer correlações entre o cliente e suas compras usando "coeficientes de regressão".Com isso, eles podem criar uma pontuação que pode ser usada para prever a possibilidade de compras futuras.

Existem três categorias básicas de pontuação que os profissionais de marketing usam:

  • Pontuação preditiva – em que clientes potenciais, leads e contas são priorizados com base em sua probabilidade de ação de compra.
  • Modelos de identificação – onde os clientes potenciais são identificados e adquiridos com base em semelhanças com as variáveis existentes do cliente.
  • Segmentação automatizada – onde os leads são segmentados para conteúdo personalizado.

Existem toneladas de ferramentas disponíveis para ajudá-lo com a análise de marketing preditivo, a uma variedade de preços, incluindo:

Encontre o que se encaixa no seu orçamento e – isso é importante – encontre o que se integra facilmente com o resto das ferramentas que você está capturando dados em várias plataformas.Isso facilitará a transformação de métricas em uma ferramenta poderosa para uma melhor análise, previsão, segmentação e segmentação.

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Conclusão

A análise preditiva é a chave para campanhas de marketing bem-sucedidas.Integre a correlação entre métricas e melhores resultados de negócios com estratégias avançadas para gerar maior impacto em todo o ciclo de vida do cliente.

A análise preditiva, no entanto, requer uma forte compreensão das métricas de análise de marketing "primeiro" para servir como base para modelos de modelagem e categorias de pontuação.Depois de analisar conjuntos de dados históricos e comportamentais e seus padrões, você poderá usá-los em relação a dados "anteriores".

No geral, a análise preditiva permite que você faça campanhas de marketing e outras decisões de negócios de maneira mais informada.Mas, como em outras partes da vida, a análise preditiva não garante o sucesso.Simplesmente aumenta a probabilidade de sucesso.

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