Предиктивный маркетинг — это мощный инструмент для улучшения пользовательского опыта электронных покупателей и повышения конверсии для интернет-продавцов. Эта развивающаяся концепция набирает обороты среди компаний. Но что такое прогнозная аналитика? Как это применимо к маркетингу и какие выгоды можно из этого извлечь? В этой статье рассматриваются преимущества предиктивного маркетинга и представлены несколько реальных вариантов его использования в электронной коммерции.
Понимание интеллектуального маркетинга
Традиционные маркетинговые стратегии часто вращаются вокруг данных, собранных и проанализированных ретроспективно для планирования будущих маркетинговых действий. Если продукт оказывается успешным, маркетинговая стратегия обычно продвигает этот же продукт в то же время в следующем году.
Предиктивный маркетингоднако использует другой подход. Он использует прошлые и настоящие данные для определения и прогнозирования будущих действий клиентов или потенциальных клиентов. Речь идет о доставке нужного продукта или услуги нужному человеку в нужное время с использованием наиболее подходящего сообщения и канала связи. Основная цель? Повысить конверсию и, как следствие, выручку компании.
В дополнение к совершенствованию стратегий привлечения клиентов прогнозный маркетинг широко используется для удержания клиентов, в первую очередь за счет улучшения пользовательского опыта.
Как работает предиктивный маркетинг?
1. Сбор данных: Первый шаг в интеллектуальном маркетинге включает в себя интеллектуальный анализ или сбор данных. Данные о посетителях веб-сайта можно собирать с помощью файлов cookie, специальных решений для мониторинга пользователей, форм учетной записи и регистрации и т. д.
2. Анализ данных и прогнозирование поведения: Как только сбор данных начался, следующий этап включает в себя прогнозирование ожидаемого поведения пользователей на основе их предыдущих действий. Этот шаг помогает оптимизировать их опыт.
3. Оптимизация взаимодействия с пользователем в режиме реального времени: После определения потенциальных сценариев покупки для пользователей последним шагом является оптимизация взаимодействия с пользователем для этих сценариев. Этот шаг часто облегчается за счет машинного обучения и расширенных алгоритмов рекомендаций, включающих существенные данные.
Хотя интеллектуальный маркетинг можно применять в различных секторах, в некоторых отраслях он уже широко используется. К ним относятся электронная коммерция, дистрибуция, промышленность (особенно автомобильная и фармацевтическая), энергетика, телекоммуникации, финансы, страхование и государственный сектор.
Три практических применения интеллектуального маркетинга
1. Предиктивный маркетинг для оптимизации рекомендаций по продукту
Многие сайты электронной коммерции используют интеллектуальный маркетинг, чтобы предвидеть действия клиентов. Например, если покупатель просматривает определенный тип продукта, предикативный маркетинг может отображать дополнительные продукты, которые можно добавить в корзину после того, как они проявят интерес к исходному продукту.
С помощью машинного обучения интеллектуальный маркетинг может предлагать более точные и персонализированные рекомендации по продуктам на основе навигации пользователя, истории поиска или профиля.
2. Предиктивный маркетинг для выявления клиентов, меняющих бренды
Предиктивный маркетинг полезен для компаний, стремящихся оптимизировать лояльность клиентов. Это помогает выявить клиентов, готовых перейти к конкурентам — тех, кто находится в фазе «оттока».
Анализируя многочисленные параметры, такие как дата последнего входа в личный кабинет, дата последнего посещения, дата открытия последней кампании по электронной почте или дата отказа от подписки на информационный бюллетень, прогностический маркетинг помогает компаниям определить, когда следует развертывать кампании реактивации и лояльности.
3. Предиктивный маркетинг для оптимизации запасов
Предиктивный маркетинг также может помочь интернет-торговцам более эффективно управлять своими запасами. Он прогнозирует потребительский спрос на основе периода, чтобы свести к минимуму нехватку запасов. Предиктивный маркетинг позволяет математически с большей точностью прогнозировать объемы товаров, которые должны быть на складе в данный момент времени.
Часто задаваемые вопросы о предиктивном маркетинге
Все ли виды бизнеса могут использовать интеллектуальный маркетинг?
Прогнозный маркетинг может быть адаптирован для удовлетворения потребностей предприятий разного размера. Тем не менее, небольшие предприятия могут иметь ограниченные ресурсы для инвестиций в специализированное программное обеспечение или передовые технические навыки, в то время как более крупные предприятия могут использовать прогностический маркетинг в более широком масштабе, чтобы предсказывать рыночные тенденции, оптимизировать маркетинговые кампании, улучшать сегментацию клиентов и персонализировать клиентский опыт.
Каковы ограничения или риски использования интеллектуального маркетинга?
Хотя интеллектуальный маркетинг может дать ценную информацию о поведении клиентов, он не лишен своих ограничений и рисков. К ним относятся потенциальная предвзятость, проблемы с конфиденциальностью, ошибки прогнозирования, затраты, сложность и сопротивление клиентов.
Каковы наиболее часто используемые программные инструменты для интеллектуального маркетинга?
Для прогнозного маркетинга доступно несколько программных инструментов, таких как IBM SPSS Modeler, RapidMiner, SAS Predictive Analytics, Microsoft Azure Machine Learning, Google Cloud AI Platform, H2O.ai и Alteryx.
Каковы этические проблемы, связанные с интеллектуальным маркетингом?
Предиктивный маркетинг ставит несколько этических проблем, включая потенциальную дискриминацию, манипулирование и отсутствие прозрачности. Для предприятий жизненно важно обеспечить прозрачность использования своих данных и предложить клиентам контроль над своими данными.