Comprensione dell'analisi di marketing predittiva e come implementarla nella tua azienda

Non esiste una cattiva idea. Ma negli affari, alcune idee sono chiaramente migliori di altre. Quando le tue idee si basano su dati solidi e ricerche, che aiutano ad anticipare le esigenze dei tuoi clienti, valgono oro. L'analisi predittiva del marketing consente agli imprenditori e ai professionisti del marketing di concentrarsi sulle loro idee migliori e concentrarsi sulla crescita.

Cos'è l'analisi predittiva di marketing?

L'analisi predittiva di marketing è una branca dell'analisi di marketing che prevede l'utilizzo di dati, algoritmi statistici e tecniche di apprendimento automatico per prevedere i risultati e le tendenze futuri nelle campagne di marketing e nel comportamento dei clienti. L'obiettivo è sfruttare le informazioni basate sui dati per prendere decisioni più informate e ottimizzare le strategie di marketing per migliorare le prestazioni e il ROI (ritorno sull'investimento).

Se l'analisi predittiva del marketing sembra complicata, non preoccuparti. Probabilmente lo stai già facendo da un po' di tempo.

Se hai mai guardato indietro ai dati stagionali (ad esempio, relativi alle festività ) per pianificare la strategia della tua campagna per la prossima stagione, ti sei già impegnato nell'analisi predittiva del marketing. Tuttavia, come con tutte le altre strategie di marketing, più sofisticato è il tuo approccio all'analisi predittiva del marketing, maggiore è la tua opportunità di ottimizzarne l'impatto.

Le 4 fasi dell'analisi predittiva del marketing

L'analisi predittiva del marketing cerca di rispondere alle seguenti domande:

1. Che cosa è successo (analisi descrittiva): l'analisi descrittiva si riferisce all'analisi dei dati storici per comprendere e riassumere eventi, tendenze e modelli passati. È la fase fondamentale del processo di analisi e fornisce preziose informazioni su ciò che è accaduto in passato.

2. Perché è successo "X" (Diagnostic Analytics): Diagnostic Analytics è la fase dell'analisi dei dati che si concentra sulla comprensione delle ragioni alla base di eventi e risultati passati. Diagnostic Analytics aiuta gli esperti di marketing e gli analisti a scoprire correlazioni e relazioni causali tra diverse variabili per ottenere informazioni più approfondite sulle prestazioni di marketing e sul comportamento dei clienti.

3. Quando accadrà la "X" (analisi predittiva): l'analisi predittiva è una branca dell'analisi avanzata utilizzata per prevedere risultati o tendenze futuri sulla base di dati storici e algoritmi statistici. Implica l'uso di varie tecniche statistiche e di apprendimento automatico per identificare modelli, relazioni e correlazioni all'interno dei dati che possono essere utilizzati per fare previsioni su eventi o comportamenti futuri.

4. Come può accadere "X" (analisi prescrittiva): l'analisi prescrittiva è la fase più avanzata dell'analisi dei dati. Va oltre l'analisi descrittiva e l'analisi predittiva per fornire raccomandazioni attuabili e strategie decisionali ottimizzate basate sui risultati previsti.

Tipi di dati interrogati nell'analisi predittiva di marketing

C'è una buona ragione per cui i dati di marketing vengono spesso definiti "big data". La disponibilità di informazioni per prendere decisioni di marketing è enorme. Elencare ogni fonte di dati e utilizzo in questo breve post sul blog sarebbe impossibile. Tuttavia, quanto segue ti fornirà una panoramica generale:

• Dati di prima parte: si tratta di dati raccolti direttamente dalle interazioni che i tuoi clienti hanno attraverso i vari canali di marketing che possiedi. I dati di prima parte dovrebbero essere prontamente disponibili attraverso il tuo stack MarTech esistente, comprese eventuali piattaforme di email marketing, automazione del marketing, CRM e analisi.
• Dati in tempo reale: vengono utilizzati quando l'accesso immediato alle informazioni più recenti è fondamentale per prendere decisioni tempestive o intraprendere azioni rapide. Ad esempio, supponiamo che i dati in tempo reale mostrino che una campagna non sta fornendo un volume di coinvolgimento previsto per gli obiettivi del team di marketing. In tal caso, quella campagna può essere messa in pausa e le misure adottate per ottimizzarla prima che vengano sprecati troppi soldi.
• Dati storici: Questo rappresenta una registrazione di eventi, transazioni, misurazioni o osservazioni che si sono verificati in passato ed è stata conservata per l'analisi. I dati storici sono fondamentali per la definizione degli obiettivi di marketing.
• Dati contestuali: si riferiscono a informazioni che forniscono il necessario background o le circostanze che circondano un particolare evento. Questi dati potrebbero riguardare la tempistica e la posizione di un evento di marketing specifico o altri fattori influenti come il tempo, l'economia o il panorama competitivo.

Analisi predittiva e modelli di misurazione

Proprio come esistono più fonti di dati, ci sono anche molti diversi modelli di misurazione dell'analisi predittiva disponibili per i professionisti del marketing. L'implementazione di ciascun modello rifletterà ampiamente la sofisticazione dell'organizzazione di marketing che utilizza l'analisi predittiva come strategia.

I comuni modelli di misurazione dell'analisi includono:

• Cluster Analysis: una tecnica utilizzata per raggruppare punti dati simili in base alle loro somiglianze in termini di caratteristiche o attributi. Creando cluster di punti dati con caratteristiche simili, i modelli predittivi possono essere adattati a segmenti o sottogruppi specifici, il che può portare a previsioni più accurate e approfondimenti migliori.
• Analisi della propensione: questo tipo di modellazione predittiva mira a determinare la probabilità o la probabilità che un particolare evento o comportamento si verifichi per un individuo o un'entità. Viene spesso utilizzato nel marketing per prevedere la probabilità di un'azione specifica, come effettuare un acquisto, fare clic su un annuncio, iscriversi a un servizio o abbandonare.
• Filtraggio delle raccomandazioni: sistemi di raccomandazione AKA. Questo modello mira a prevedere gli elementi o i contenuti a cui un utente potrebbe essere interessato, con l'obiettivo di migliorare l'esperienza dell'utente, aumentare il coinvolgimento e promuovere vendite o conversioni.
• Analisi delle previsioni: questo modello di misurazione è un tipo di modellazione predittiva utilizzato per prevedere valori o tendenze futuri basati su dati storici. La previsione viene comunemente applicata nell'analisi delle serie temporali, in cui i dati vengono raccolti su intervalli di tempo regolari, ad esempio giornalieri, mensili o annuali.
• Analisi delle serie temporali: nell'analisi delle serie temporali, i punti dati vengono registrati cronologicamente e ogni osservazione è associata a un timestamp o periodo specifico. L'analisi predittiva delle serie temporali è particolarmente preziosa per comprendere modelli, tendenze e variazioni stagionali dei dati e prevedere valori futuri basati su tendenze storiche.

Settori che utilizzano l'analisi predittiva per il marketing

Non c'è davvero alcun limite al tipo di organizzazione che può trarre vantaggio dalle informazioni fornite dall'analisi predittiva del marketing.

Che tu lavori nella finanza, nella sanità, nell'istruzione superiore, nell'ospitalità o nella vendita al dettaglio, ci saranno sempre dati che puoi utilizzare per prevedere il coinvolgimento futuro e fissare obiettivi di marketing.

Indipendentemente dal verticale in cui opera la tua azienda, se non stai scavando più a fondo nei dati disponibili, stai lasciando denaro sul tavolo . Peggio ancora, getterai soldi nello scarico.

Vantaggi dell'analisi predittiva nel marketing

Sapere è potere. L'analisi predittiva elimina molte congetture dalla tua strategia di marketing. Questo approccio ti aiuterà a pianificare ed eseguire campagne di marketing più efficienti e a ridurre gli sprechi.

Puoi utilizzare l'analisi di marketing predittiva per:

• Crea messaggi che si connettono con il tuo pubblico
• Riduci il tempo speso per prendere di mira le persone sbagliate
• Migliora le pratiche di assegnazione delle priorità ai lead con il punteggio dei lead
• Migliora l'acquisizione dei clienti
• Migliora i tassi di fidelizzazione dei clienti e prevedi i tassi di abbandono
• Protezione contro la perdita di cookie
• Ottimizza il successo della campagna
• Aumentare l'efficienza della squadra
• Influenza lo sviluppo futuro del prodotto

Il processo di implementazione dell'analisi predittiva di marketing

Sebbene l'analisi predittiva di marketing sia una strategia di marketing incredibilmente sofisticata, è disponibile per aziende e organizzazioni di marketing di tutte le forme e dimensioni.

Come tutte le grandi strategie di marketing, l'implementazione dell'analisi predittiva di marketing inizia con un obiettivo semplice.

Durante la fase di definizione del progetto, ti consigliamo di creare un elenco di priorità e quindi capire cosa è desiderabile e cosa è possibile prima di ottenere il consenso interno. Non preoccuparti se non riesci a spuntare tutto dall'elenco in rapida successione; il marketing di successo è spesso un processo per realizzare quei guadagni marginali.

I prossimi passi del tuo viaggio includono:

• Raccolta dati
• Elaborazione dati
• Modellazione
• Interpretazione
• Ottimizzazione

È quindi solo un caso di risciacquo e ripetizione, facendo attenzione a imparare dalle iterazioni precedenti e ricostruire meglio. Durante tutto il processo, imparerai dove ci sono lacune nel tuo stack MarTech e nella conoscenza del team di marketing che devono essere affrontate man mano che avanzi.

Saperne di più

Per saperne di più su come gli esperti di analisi di marketing di emfluence possono aiutarti a diventare più creativo e produttivo con l'analisi predittiva di marketing, contattaci oggi all'indirizzo [email protected] .