Tilauslaatikkoyritys odotti, että perumiset nousivat joka neljännes, ennen kuin se lanseerasi pysyvyystarjouksia. Kun ennakoivat poistumapisteet otettiin käyttöön, se tunnisti riskitilaajat kolme viikkoa aiemmin kirjautumisten vähenemisen ja ohitettujen toimitusten perusteella. Kohdennetut sähköpostit palauttivat merkittävän osan ennen tilien sulkeutumista.
Tätä ennakoiva analytiikka on käytännössä: siirtymistä siitä, mitä tapahtui, siihen, mitä todennäköisesti tapahtuu seuraavaksi.
Mitä ennakoiva analytiikka markkinoinnissa tarkoittaa
Ennakoiva analytiikka soveltaa tilastollisia malleja ja koneoppimista markkinointidataan käyttäytymisen ennustamiseksi. Yleisiä tuloksia ovat liidipisteet, asiakaspoistuman todennäköisyys, odotettu asiakkaan elinkaariarvo ja ennustetut kampanjan vastausprosentit.
Se rakentuu kuvailevan analytiikan, joka raportoi aiempia tuloksia, ja diagnostisen analytiikan, joka selittää, miksi mittarit muuttuivat, varaan. Ennakoivat mallit katsovat eteenpäin historiatiedoista löytyvien kaavojen avulla.
Markkinointitiimit käyttävät ennusteita budjetin jakoon, viestien personointiin ja myynnin huomion kohdentamiseen ostajiin, jotka konvertoivat todennäköisimmin.
Yleisiä markkinoinnin käyttötapauksia
Liidien pisteytys
Mallit järjestävät liidit konversiotodennäköisyyden mukaan käyttäen yritystietoja, sitoutumishistoriaa ja vastaavia aiempia kauppoja. Myynti käsittelee korkean pistemäärän liidit ensin sen sijaan, että kaikkia lomakkeen täyttäjiä kohdeltaisiin samoin.
Asiakaspoistuman ja pysyvyyden ennustaminen
Ennakoivat pisteet liputtavat asiakkaat, jotka osoittavat varhaisia irtautumisen merkkejä. Markkinointi- ja asiakasmenestystiimit puuttuvat asiaan tarjouksilla, sisällöllä tai tuella ennen peruutusta.
Kysynnän ja kampanjoiden ennustaminen
Historiallinen kausivaihtelu ja kanavadata ennustavat liikennettä, liidejä tai tuloa tuleville jaksoille. Ennusteet parantavat henkilöstön, varaston ja mediasuunnittelua.
Personointi isossa mittakaavassa
Seuraavan parhaan toimen mallit ehdottavat, mikä tarjous, sähköposti tai sivuvariantti sopii segmentille. Sääntöpohjainen personointi on lähtökohta. Ennakoivat mallit tarkentavat valintoja datamäärän kasvaessa.
Tekninen syvyys löytyy analytiikkakirjasta. Tutustu aiheisiin ennakoiva analytiikka ja verkkosivuston ennustaminen, ennakoiva segmentointija ohjaava analytiikka ja datasuositukset, niin näet analytiikan kypsyyspolun kokonaisuudessaan.
Mitä tarvitset, jotta ennakoiva analytiikka toimii
Puhdas historiadata on välttämätöntä. Puutteellisilla CRM-tiedoilla, epäyhtenäisellä tapahtumaseurannalla tai lyhyellä historialla koulutetut mallit tuottavat varmalta kuulostavia arvauksia, jotka epäonnistuvat käytännössä.
Aloita selkeillä tulosmäärittelyillä: mikä lasketaan konvertoituneeksi liidiksi, poistuneeksi asiakkaaksi tai onnistuneeksi kampanjaksi. Ilman merkintöjä mallit eivät voi oppia.
Useimmat pienet yritykset hyötyvät yksinkertaisista säännöistä ja kohorttianalyysista ennen edistynyttä mallinnusta. Ennakoivat työkalut kannattavat, kun määrä ja datan laatu tukevat tilastollisia kaavoja.
Rajat ja vastuullinen käyttö
Ennusteet ovat todennäköisyyksiä, eivät takuita. Pisteisiin luottaminen ilman ihmisen tarkistusta voi sivuuttaa poikkeustapaukset ja menneeseen dataan sisältyvän vinouman.
Tarkista mallit, kun markkinaolosuhteet muuttuvat. Ennen lanseerausta koulutettu malli voi rikkoutua hintamuutosten tai uuden kilpailun jälkeen.
Tietosuoja- ja suostumussäännöt koskevat tilanteita, joissa ennusteet käyttävät henkilötietoja. Kirjaa, mikä data ruokkii malleja ja miten pisteet vaikuttavat asiakkaan kohteluun.
Tee valmiuden tarkistuslista ennen kuin ostat ennakoivaa ohjelmistoa. Varmista, että CRM-vaiheet ovat yhdenmukaisia, sivuston tapahtumat laukeavat oikein ja sinulla on vähintään useiden kuukausien merkittyjä tuloksia. Toimittajat myyvät usein ennustamista oikotienä datan hygienian ohi. Seurannan korjaaminen ensin parantaa yleensä tuloksia enemmän kuin algoritmien lisääminen rikkinäisten lähtötietojen päälle.
Käytä ennusteita ihmisen huomion priorisointiin, älä jokaisen päätöksen automatisointiin. Korkean poistumapisteen pitäisi laukaista tarkistus tai yhteydenotto, ei palvelun automaattista peruutusta. Markkinointitiimit, jotka käsittelevät pisteitä keskustelun avauksina, saavat parempia tuloksia kuin tiimit, jotka piiloutuvat mallin tuloksen taakse ilman asiayhteyttä.
WEMASY tarjoaa johdonmukaista ensimmäisen osapuolen käyttäytymisdataa verkkosivustoltasi, vankan pohjan ennen kuin lisäät ennakoivia kerroksia CRM:ään tai erikoistyökaluihin.
Aiheeseen liittyviä mittauskäsitteitä tässä moduulissa ovat asiakkaiden pysyvyysstrategiat ja asiakkaan elinkaariarvo.
Aloita yhdellä käyttötapauksella, kun tutustut ennakoiviin työkaluihin. Tilaustuotteen asiakaspoistuman ennustaminen tai myyntitiimin liidien pisteytys antaa selkeämmän ROI:n kuin ennusteiden käyttöönotto kaikissa kanavissa kerralla. Onnistuminen kapealla ongelmalla rakentaa luottamusta ja datan laatua myöhempää laajempaa käyttöönottoa varten.
Usein kysytyt kysymykset
Tarvitsevatko pienet yritykset ennakoivaa analytiikkaa markkinoinnissa?
Useimmat pienet yritykset aloittavat selkeillä mittareilla ja yksinkertaisella segmentoinnilla. Ennakoiva analytiikka tulee arvokkaaksi, kun liidien tai asiakkaiden määrä tekee manuaalisesta priorisoinnista tehotonta. WEMASYn sivustonrakentaja auttaa sinua keräämään luotettavaa käyttäytymisdataa lähtökohdaksi.
Mitä on ennakoiva liidien pisteytys?
Ennakoiva liidien pisteytys järjestää ostajat arvioidun konversiotodennäköisyyden mukaan historiakaavojen perusteella. Se eroaa manuaalisista pisteytyssäännöistä siten, että se oppii painot datasta kiinteiden pistemäärien sijaan.
Mitä dataa ennakoivat markkinointimallit tarvitsevat?
Merkityt tulokset sekä yhdenmukaiset syöteominaisuudet: sitoutumistapahtumat, väestötiedot, ostohistoria ja kanavalähde. Laatu ja määrä ovat tärkeämpiä kuin eksoottiset algoritmit.
Miten ennakoiva analytiikka eroaa tekoälystä markkinoinnissa?
Ennakoiva analytiikka on tilastollisten ja koneoppimismenetelmien erityinen sovellus. Tekoäly markkinoinnissa on laajempi nimitys, johon voi kuulua sisällöntuotanto, chatbotit ja optimointi. Ennustaminen on yksi tekoälyn käyttötapa monien joukossa.
Voinko käyttää ennakoivaa analytiikkaa ilman datatieteilijöiden tiimiä?
Kyllä. Monissa CRM- ja markkinoinnin automaatioalustoissa on sisäänrakennettu ennakoiva pisteytys. Ymmärrä syötteet ja tarkista tarkkuus säännöllisesti. Ennakoiva analytiikka ja ennustaminen käsittelee alustatason vaihtoehtoja.
Mistä tiedän, ovatko ennakoivat mallit tarkkoja?
Pidä viimeisintä dataa erillään testausta varten, vertaa ennustettuja ja toteutuneita tuloksia ja seuraa ajelehtimista ajan myötä. Kouluta mallit uudelleen tai yksinkertaista niitä, kun tarkkuus laskee tai liiketoiminnan asiayhteys muuttuu olennaisesti.