Sonntag , Februar 23 2020
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Die digitale Kristallkugel: 3 Möglichkeiten zur Verwendung von Predictive Analytics für das Wachstum Ihres Geschäfts

Die Kristallkugel – oft folkloristisch gesprochen, aber nie verfügbar, wenn Sie sie brauchen – ist in den Bereich der Möglichkeiten eingetreten. In unserer eingeschalteten Welt, in der die digitale Interaktion praktisch in jedem Moment des Lebens eines Einzelnen vorhanden ist, haben wir als Vermarkter jetzt die Werkzeuge, um mithilfe von Daten – nicht kristallin – in die Zukunft zu blicken und nach vorne zu schauen, wohin unser Geschäft geht.

Predictive Analytics – der Prozess der Verwendung neuer und historischer Daten, um das Ergebnis, die Aktivität, das Verhalten und die Trends unserer Verbraucherbasis vorherzusagen – ist der Schlüssel, der erfolgreiche Unternehmen erfolgreich macht. Unternehmen, die auf dem heutigen wettbewerbsintensiven Markt auf Wachstum ausgerichtet sind, verwenden Predictive Analytics, um ein tiefes Verständnis des Kundenstamms zu erlangen, um den Umsatz, die Effizienz der Marketingbudgets und natürlich die Gewinne zu maximieren.

Wie können Sie also die Vorteile nutzen? von Predictive Analytics für Ihr Unternehmen? Schauen wir uns einige der wichtigsten Prognosetools an und wie sie für Ihr Unternehmen eingesetzt werden können.

1. Vorausschauende Modellierung des Kundenverhaltens

Mithilfe von Datenpunkten, die aus früheren Kampagnen stammen (insbesondere Datenpunkte, die uns helfen, zu verstehen, was funktioniert hat und was nicht), sowie aller demografischen Informationen, die über Ihren Kundenstamm bekannt sind, können Sie Vorhersagemodelle erstellen Zeichnen Sie Korrelationen, um das Verhalten und die Demografie der Vergangenheit zu verknüpfen. Dieses Modell ist bestrebt, jeden Kunden nach seiner Wahrscheinlichkeit zu bewerten, bestimmte Produkte und Projekte zu kaufen, wann und wie er sich am besten an diese Person wendet. In freier Wildbahn haben Sie möglicherweise Taktiken wie Produktvorschläge gesehen, die Ihnen während Ihrer Online-Kaufabwicklung angeboten wurden. Dies ist ein Beispiel dafür, wie dieses Modell in der Ausführung funktioniert.

2. Qualifizierung und Priorisierung von Leads

Die Jagd nach einem Lead, der wahrscheinlich nicht konvertiert wird, kann teuer sein. Durch die Anwendung von Predictive Analytics auf die Lead-Modellierung können Sie mehr Geld für Ihre Lead-Investition verdienen. Es verwendet einen Algorithmus, um Leads basierend auf bekanntem Interesse, Kaufberechtigung, Bedarf, Dringlichkeit und verfügbaren Geldern zu bewerten. Der Algorithmus analysiert, vergleicht und kontrastiert Kunden, die konvertiert haben, mit denen, die dies nicht getan haben, und findet dann „gleich“ unter den eingehenden Leads. Je höher die Punktzahl, desto qualifizierter die Führung. Die Aussichten mit der höchsten Punktzahl sollten auf den Verkauf gerichtet sein oder unmittelbare Anreize zur Umstellung bieten. Mittlere Punktzahlen verdienen eine Tropfkampagne. niedrige Punktzahlen, vergiss es.

3. Kunden-Targeting und -Segmentierung

Unter den häufigsten Anwendungen der prädiktiven Analyse hat das Kunden-Targeting und die Segmentierung drei Grundformen:

  1. Die Affinitätsanalyse bezieht sich auf den Prozess des Clustering / Segmentierens des Kundenstamms nach gemeinsamen Attributen, was die Erleichterung erleichtert "Feinabstimmung" des Targetings
  2. Die Antwortmodellierung untersucht die den Kunden präsentierten vergangenen Stimuli sowie die generierte (konvertierte oder nicht konvertierte) Antwort, um die Wahrscheinlichkeit eines bestimmten Ansatzes für eine positive Antwort vorherzusagen.
  3. Abnutzungsrate (oder Abwanderungsanalyse) liefert einen Blick auf den Prozentsatz der Kunden, die während eines bestimmten Zeitraums verloren gegangen sind, sowie auf die Opportunitätskosten / potenziellen Einnahmen, die bei ihrer Abreise verloren gegangen sind.

Mit dem bewussten Einsatz dieser Predictive Analytics-Tools (und anderer), Ein Unternehmen kann dann den Customer Lifetime Value (CLV) vorhersagen. Diese Messung untersucht verschiedene Aspekte des historischen Verhaltens, um Folgendes zu identifizieren:

  • Die profitabelsten Kunden im Zeitverlauf
  • Trends bei den Akquisitionsausgaben, bei denen Aktivitäten den besten ROI erzielen, und
  • Arten von Kunden, die loyal sind (Kundenbindungsmerkmale).

Dieses Modell fügt dann der Gleichung eine Schätzung der erwarteten Beibehaltung hinzu, um den zukünftigen Wert abzuschätzen. Sobald Sie den CLV verstanden haben, können Sie die Anschaffungskosten und Ihr Marketingbudget richtig einstellen, um den gewünschten ROI zu erzielen.

Ein letzter Hinweis

Bei der Anwendung von Predictive Analytics ist es absolut wichtig, dass Sie Ihre Ansätze mit A / B testen Informieren Sie Ihre Ausgabe. A / B-Tests derselben Zielgruppe, die als gelegentliche Inferenz bezeichnet werden, ermöglichen es uns, das WARUM hinter den WAS-Kunden abzuleiten.

Mit diesen Schritten und Messungen haben Sie sich Ihre Rolle als Wahrsager verdient – die Überwachung von a echte Predictive Analytics Organisation. Dies ist ein enges Schiff, in dem Marketing, Vertrieb, Betrieb und Finanzen Hand in Hand arbeiten und ständig Feedback in die Schleife der „Daten-Ergebnis-Analyse“ geben.

Schließlich beruht die Zukunft der Predictive Analytics auf der Ethik. Ja, Ethik. Anstatt sich in die Technologie der Menschen einzuschleichen, um deren Verhalten zu verfolgen und ihre Kaufmuster zu stören, um den Marktanteil zu erhöhen, besteht die Zukunft der Predictive Analytics darin, die Verbraucher einzubeziehen, damit sie ihre Präferenzen teilen. Damit konnte Nike die in Boston ansässige AI Platform Company Celect übernehmen. Durch die Einbettung von Vorhersagealgorithmen in die eigene Website und in die eigenen Apps kann Nike besser vorhersagen, welche Modelle an welchem ​​Ort und zu welchem ​​Zeitpunkt von den Verbrauchern gekauft werden sollen.

Denken Sie daran, dass alles mit dem Klaren beginnt Artikulation der Geschäftsstrategie. Wenn alle Parteien im Einklang sind, sollten die Chips an ihren Platz fallen:

  • Die prädiktive Modellierung des Kundenverhaltens hilft dabei, Kampagnen zu schulen, um Loyalität zu fördern oder Leads zu generieren.
  • Die Modellierung der Lead-Qualifikation hilft dem Verkaufsteam, sich auf die wahrscheinlichsten Kunden zu konzentrieren, die kaufen / kaufen. Schließen Sie die Geschäfte ab.
  • Beide zusammen tragen dazu bei, das Verständnis des CLV zu finanzieren und die gesamte Organisation über die akzeptablen Kundenakquisitionskosten zu informieren, um den angestrebten ROI zu erzielen.

Wenn Sie keine Vorhersagen treffen, sind Sie es verlieren an Boden.

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