Compreendendo a análise preditiva de marketing e como implementá-la em seus negócios

Não existe má ideia. Mas nos negócios, algumas ideias são claramente melhores que outras. Quando suas ideias são baseadas em dados e pesquisas sólidas, o que ajuda a antecipar as necessidades de seus clientes, elas valem seu peso em ouro. A análise preditiva de marketing permite que proprietários de empresas e profissionais de marketing se concentrem em suas melhores ideias e se concentrem no crescimento.

O que é Análise de Marketing Preditivo?

A análise preditiva de marketing é um ramo da análise de marketing que envolve o uso de dados, algoritmos estatísticos e técnicas de aprendizado de máquina para prever resultados futuros e tendências em campanhas de marketing e comportamento do cliente. O objetivo é alavancar insights orientados por dados para tomar decisões mais bem informadas e otimizar estratégias de marketing para melhorar o desempenho e o ROI (Retorno sobre o investimento).

Se a análise preditiva de marketing parecer complicada, não se preocupe. Você provavelmente já está fazendo isso há algum tempo.

Se você já analisou os dados sazonais (por exemplo, relacionados aos feriados ) para planejar a estratégia de campanha da próxima temporada, já se envolveu na análise de marketing preditiva. No entanto, como acontece com todas as outras estratégias de marketing, quanto mais sofisticada for sua abordagem de análise preditiva de marketing, maior será sua oportunidade de otimizar seu impacto.

As 4 etapas da análise preditiva de marketing

A análise preditiva de marketing procura responder às seguintes perguntas:

1. O que aconteceu (análise descritiva): a análise descritiva refere-se à análise de dados históricos para entender e resumir eventos, tendências e padrões passados. É o estágio fundamental do processo analítico e fornece informações valiosas sobre o que aconteceu no passado.

2. Por que “X” aconteceu (Diagnostic Analytics): Diagnostic Analytics é o estágio de análise de dados que se concentra na compreensão das razões por trás de eventos e resultados passados. O Diagnostic Analytics ajuda os profissionais de marketing e os analistas a descobrir correlações e relações causais entre diferentes variáveis ​​para obter insights mais profundos sobre o desempenho do marketing e o comportamento do cliente.

3. Quando “X” acontecerá (análise preditiva): a análise preditiva é um ramo da análise avançada usada para prever resultados ou tendências futuras com base em dados históricos e algoritmos estatísticos. Envolve o uso de várias técnicas estatísticas e de aprendizado de máquina para identificar padrões, relacionamentos e correlações nos dados que podem ser usados ​​para fazer previsões sobre eventos ou comportamentos futuros.

4. Como “X” pode acontecer (Análise Prescritiva): A Análise Prescritiva é o estágio mais avançado da análise de dados. Ele vai além da análise descritiva e da análise preditiva para fornecer recomendações acionáveis ​​e estratégias de tomada de decisão otimizadas com base nos resultados previstos.

Tipos de dados interrogados na análise preditiva de marketing

Há uma boa razão pela qual os dados de marketing costumam ser chamados de “big data”. A disponibilidade de informações para a tomada de decisões de marketing é enorme. Listar todas as fontes de dados e usos neste pequeno post de blog seria impossível. No entanto, o seguinte fornecerá uma visão geral:

• Dados próprios: são dados coletados diretamente das interações que seus clientes têm nos vários canais de marketing que você possui. Os dados primários devem estar prontamente disponíveis para você em sua pilha MarTech existente, incluindo qualquer marketing por e-mail, automação de marketing, CRM e plataformas analíticas.
• Dados em tempo real: são usados ​​quando o acesso imediato às informações mais recentes é crucial para tomar decisões oportunas ou ações rápidas. Por exemplo, suponha que dados em tempo real mostrem que uma campanha não está entregando um volume de engajamento esperado de acordo com os objetivos da equipe de marketing. Nesse caso, essa campanha pode ser pausada e tomadas medidas para otimizá-la antes que muito dinheiro seja desperdiçado.
• Dados Históricos: Este representa um registro de eventos, transações, medições ou observações que ocorreram no passado e foram preservados para análise. Os dados históricos são fundamentais ao definir os objetivos de marketing.
• Dados contextuais: refere-se a informações que fornecem o histórico ou as circunstâncias necessárias em torno de um evento específico. Esses dados podem estar relacionados ao momento e local de um evento de marketing específico ou a outros fatores influentes, como clima, economia ou cenário competitivo.

Análise Preditiva e Modelos de Medição

Assim como existem várias fontes de dados, também existem muitos modelos diferentes de medição de análise preditiva disponíveis para os profissionais de marketing. A implantação de cada modelo refletirá amplamente a sofisticação da organização de marketing que implanta a análise preditiva como estratégia.

Os modelos comuns de medição analítica incluem:

• Análise de cluster: Uma técnica usada para agrupar pontos de dados semelhantes com base em suas semelhanças em termos de recursos ou atributos. Ao criar grupos de pontos de dados com características semelhantes, os modelos preditivos podem ser adaptados para segmentos ou subgrupos específicos, o que pode levar a previsões mais precisas e melhores percepções.
• Análise de Propensão: Este tipo de modelagem preditiva visa determinar a probabilidade ou probabilidade de um determinado evento ou comportamento ocorrer para um indivíduo ou entidade. É frequentemente usado em marketing para prever a probabilidade de uma ação específica, como fazer uma compra, clicar em um anúncio, assinar um serviço ou rotatividade.
• Filtragem de Recomendação: AKA Recomendação de Sistemas. Esse modelo visa prever os itens ou conteúdos nos quais um usuário provavelmente se interessará, com o objetivo de aprimorar a experiência do usuário, aumentar o engajamento e impulsionar as vendas ou conversões.
• Análise de previsão: esse modelo de medição é um tipo de modelagem preditiva usada para prever valores ou tendências futuras com base em dados históricos. A previsão é comumente aplicada na análise de séries temporais, em que os dados são coletados em intervalos regulares de tempo, como diariamente, mensalmente ou anualmente.
• Análise de séries temporais: Na análise de séries temporais, os pontos de dados são registrados cronologicamente e cada observação é associada a um carimbo de data/hora ou período específico. A análise preditiva de série temporal é particularmente valiosa para entender padrões, tendências e variações sazonais em dados e prever valores futuros com base em tendências históricas.

Indústrias que usam análise preditiva para marketing

Realmente não há limite para o tipo de organização que pode se beneficiar do insight fornecido pela análise preditiva de marketing.

Quer você trabalhe em finanças, saúde, ensino superior, hospitalidade ou varejo, sempre haverá dados que você pode usar para prever o envolvimento futuro e definir objetivos de marketing.

Independentemente da vertical em que sua empresa trabalha, se você não estiver se aprofundando nos dados disponíveis, estará deixando dinheiro na mesa . Pior ainda, você estará jogando dinheiro pelo ralo.

Benefícios da análise preditiva em marketing

Conhecimento é poder. A análise preditiva elimina muitas suposições de sua estratégia de marketing. Essa abordagem ajudará você a planejar e executar campanhas de marketing mais eficientes e a reduzir o desperdício.

Você pode usar a análise preditiva de marketing para:

• Crie mensagens que se conectam com seu público
• Reduza o tempo gasto em segmentar as pessoas erradas
• Melhore as práticas de priorização de leads com pontuação de leads
• Melhorar a aquisição de clientes
• Melhore as taxas de retenção de clientes e preveja as taxas de rotatividade
• Proteja-se contra a perda de cookies
• Otimize o sucesso da campanha
• Aumentar a eficiência da equipe
• Influenciar o desenvolvimento de produtos futuros

O processo de implementação da análise preditiva de marketing

Embora a análise preditiva de marketing seja uma estratégia de marketing incrivelmente sofisticada, ela está disponível para empresas e organizações de marketing de todas as formas e tamanhos.

Como todas as grandes estratégias de marketing, a implementação da análise preditiva de marketing começa com um objetivo simples.

Durante o estágio de definição do projeto, você vai querer criar uma lista de prioridades e, então, descobrir o que é desejável e o que é possível antes de obter adesão interna. Não se preocupe se você não conseguir marcar tudo da sua lista em rápida sucessão; o marketing bem-sucedido geralmente é um processo de obtenção desses ganhos marginais.

Os próximos passos em sua jornada incluem:

• Coleção de dados
• Processamento de dados
• Modelagem
• Interpretação
• Otimização

É então apenas um caso de enxágue e repita, tendo o cuidado de aprender com as iterações anteriores e reconstruir melhor. Ao longo do processo, você aprenderá onde há lacunas em sua pilha de MarTech e no conhecimento da equipe de marketing que precisam ser abordadas conforme você avança.

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