التحليلات التنبؤية 101: الاستفادة من التنبؤ للحصول على نتائج الأعمال

في عصر البيانات الضخمة ، دافع الضاربون الكبار مثل Netflix و Amazon و Walmart عن التحليلات التنبؤية كأداة رئيسية لتوجيه الاستراتيجيات واتخاذ قرارات أكثر ذكاءً وفعالية من حيث التكلفة للمستقبل. ساعدت التحليلات التنبؤية هذه الشركات وعدد لا يحصى من الشركات الأخرى على التنبؤ باحتمالية النتائج المستقبلية من خلال معالجة بيانات العملاء التاريخية من خلال برنامج تحليلي قوي.

تستخدم 28٪ من الشركات حاليًا التحليلات التنبؤية لإبلاغ عملية صنع القرار من خلال التنبؤ. مع اعتماد التحليلات التنبؤية التي من المتوقع أن تنمو فقط في السنوات القادمة ، فإن الشركات التي لا تستفيد من بياناتها الخاصة معرضة بشكل متزايد للمخاطرة بفقدان قوتها أمام المنافسين الذين يعتمدون على التنبؤ. الخط السفلي؟ يجب على أي عمل يركز على النمو ، وتوفير التكاليف ، وزيادة الكفاءة التشغيلية أن يدمج التحليلات التنبؤية في إستراتيجية أعمالهم لتسخير القوة الكبيرة للتنبؤ قبل منافسيهم.

ما هي التحليلات التنبؤية؟

تحسب التحليلات التنبؤية احتمالية النتائج من خلال الجمع بين البيانات التاريخية ونمذجة الكمبيوتر القوية وتحليل البيانات والتعلم الآلي. يساعد التحليل التنبئي الشركات على توقع النتائج المحتملة لتغييرات الاستراتيجية من خلال التنبؤات المستندة إلى البيانات. قد يستخدم مدير تسويق المنتج الفضولي التحليلات التنبؤية لتحديد احتمالية طرح منتج ناجح أو استكشاف كيفية تأثير تغيير ميزة داخل واجهة المنتج على احتمالية تحويل العميل. إذا تم استخدامها بشكل صحيح ، يمكن للشركة الملتزمة بالتحليل التنبئي تجربة طرق جديدة لزيادة تحويلات العملاء وأرقام المبيعات مع تقليل المخاطر المرتبطة باستكشاف الأساليب والاستراتيجيات الجديدة.

قد يبدو استخدام البيانات للتنبؤ بالأحداث المستقبلية وكأنه جهاز مؤامرة من رواية خيال علمي ، لكن المكونات الرياضية تسبق الحوسبة الحديثة. خلال العقود القليلة الماضية ، أتاحت العديد من التطورات للشركات استخدام التحليلات التنبؤية لعمل تنبؤات خاصة بها:

• أصبحت أجهزة الكمبيوتر أسرع وأكثر قوة وبأسعار معقولة للاستخدام التجاري
• جعلت ابتكارات البرمجيات التحليل أكثر سهولة بالنسبة للأعمال الحديثة
• بدأت الشركات في جمع كميات هائلة من البيانات من عملائها لم يكن من الممكن الوصول إليها في السابق - وهو عامل أساسي في تحسين التنبؤات

بفضل هذه التطورات الرقمية ، تتمتع الشركات برؤية ثاقبة أكثر من أي وقت مضى حول السلوكيات السابقة لعملائها. مع وجود حجم هائل من بيانات العملاء المتدفقة من خلال استخدام موقع الويب وطلب المنتجات وغير ذلك ، فإن التنبؤات ستؤدي فقط إلى زيادة دقتها الهائلة بالفعل مع تقدم عصر البيانات الضخمة.

توجيه استراتيجيات التسويق مع التنبؤات المبنية على البيانات

غالبًا ما تستخدم التنبؤات في عالم التسويق لتركيز الإنفاق بشكل أفضل على النتائج الإيجابية ذات الاحتمالية العالية. تنتج البيانات والتعلم الحاسوبي والنمذجة الإحصائية نتائج تسويقية قابلة للقياس الكمي ، مع تنبؤات مبنية باستخدام Amplitude توصية تنتج ما بين 5٪ و 20٪ زيادة مقارنة بفوج سلوكي. هناك ثلاث حالات استخدام رئيسية للتنبؤات كوسيلة لتحسين الحملات التسويقية:

تحديد من يجب تضمينه في حملتك

يعد تضمين العملاء الذين لديهم احتمالية منخفضة للتحويل إهدارًا للمال والجهد الذي كان من الممكن إنفاقه على جذب أولئك الذين من المرجح أن يقوموا بالتحويل. تتجنب التوصية السعة هذه الوقوع من خلال السماح لجهات التسويق بالتنبؤ بالمستخدمين الذين لديهم أعلى احتمالية للتحويل. بمجرد تحديد هذه المجموعة ، يمكنك بعد ذلك إنشاء مجموعة تتكون فقط من هؤلاء العملاء ذوي القيمة العالية لاستخدامها في حملتك التسويقية.

تحديد الحافز لتقديمه

قد يؤدي تقديم حافز لعملائك إلى زيادة التحويلات ، ولكن كيف تعرف أنك لا تقدم خصومات للعملاء الذين كانوا سيشتركون بدونها؟ في هذه الحالة ، يمكن استخدام التنبؤات للتخلص من العملاء المحتملين من الحملات المحفزة. من خلال القيام بذلك ، يتجنب المسوقون التخلي عن خصم مقابل ما كان من المرجح أن يدفع المستخدمون المحتملون السعر الكامل.

تحديد المحتوى الذي يراه العملاء

التخصيص هو اسم اللعبة في عصر البيانات الضخمة ، والتنبؤات هي التي تقوي حملات التسويق المخصصة. في الواقع ، أصبح التخصيص المستهدف توقعًا للعديد من المستهلكين ، حيث وجد 90٪ من العملاء التسويق الشخصي جذابًا إلى حد ما على الأقل. ينشئ المسوقون الأذكياء مجموعات تنبؤية تتكون من مستخدمين يفضلون منتجًا أو ميزة معينة ويقومون بإنشاء حملات تعرض على وجه التحديد نفس المنتجات المفضلة لتحقيق نتائج أفضل.

تحليل وتوقع سلوك العملاء لتجنب الاضطراب

التحليلات التنبؤية مفيدة بشكل خاص في تشغيل "ماذا لو؟" سيناريوهات تتضمن الاحتفاظ بالعملاء. على وجه التحديد ، يمكن تعديل أو تغيير جوانب مختلفة من تجربة العميل ضمن نموذج تنبؤي لتحديد تجربة العميل المثلى. على سبيل المثال ، من خلال إجراء تحليل تنبؤي ، لا يتعين على جهة تسويق المنتجات أن تتساءل عما إذا كان إرسال رسالة شخصية إلى عميل محتمل عالي القيمة أثناء تجربة مجانية سيضر أو ​​يساعد في التحويل.

يكون التخصيص مفيدًا عندما يتوقع التنبؤ احتياجات العميل قبل أن يدرك العميل أن لديه أي احتياجات. ربما الأكثر شهرة ، خدمات البث المباشر مثل Netflix و Spotify وتجار التجزئة مثل Amazon يقدمون اقتراحات المنتجات لعملائهم بناءً على مجموعة من الخيارات السابقة وخيارات مجموعة مماثلة ، مما يزيد من تجربة المستهلك وأرقام المبيعات.

يمتد استخدام التوصيات إلى ما وراء نطاق خدمات البث ومواقع التجارة الإلكترونية. استخدم Chik-fil-A مؤخرًا تنبؤات مبنية على Amplitude لتغيير كيفية ظهور عناصر القائمة داخل التطبيق لمستخدمين محددين بناءً على السلوكيات والمشتريات السابقة. وفر هذا طريقة للعملاء لشراء ما يريدون دون الحاجة إلى البحث في واجهة المستخدم عن ذلك وتقليل الاحتكاك في مرحلة الشراء.

في بعض الأحيان ، يمكن للرؤى المستقاة من التنبؤات أن تساعد في تطوير المنتجات والخدمات. سلطت Netflix الضوء الأخضر على عرضها الشهير House of Cards بعد أن أشارت التنبؤات إلى أن نسخة جديدة من العرض البريطاني الأصلي بقيادة ديفيد فينشر ، بقيادة كيفن سبيسي ، ستحقق نجاحًا كبيرًا مع المشاهدين. تمكنت Netflix من المخاطرة بمبلغ 100 مليون دولار أمريكي وصنع منتجًا جذابًا لقاعدة عملائها الحاليين والمشتركين الجدد - كل ذلك من خلال الاعتماد على موثوقية نماذجهم التنبؤية.

يمكن أن تساعد هذه التنبؤات الموثوقة والقائمة على البيانات في تحديد الاحتكاك في تجربة العميل قبل تجربتها. إذا لاحظ أحد مسوقي المنتج انخفاضًا كبيرًا في الاستخدام في غضون أسابيع قليلة من الاشتراك في خدمة بث الموسيقى ، فيمكن للشركة إنشاء سيناريوهات ذات متغيرات متغيرة لتحديد أعلى احتمالية للاضطراب في تجربة العميل.

يمكن لخدمة البث التي تتطلع إلى تحديد المستخدمين المعرضين لخطر كبير من حدوث اضطراب استخدام Amplitude توصية لتشغيل التنبؤات بناءً على:

• طول مدة خدمة المجموعة
• تاريخ آخر بث أو تنزيل
• الوتيرة التاريخية للتنزيلات
• مقارنات مع مجموعات أخرى اشتركت في نفس التاريخ تقريبًا

بمجرد أن تساعد التحليلات التنبؤية في تحديد العملاء المعرضين لمخاطر عالية ، يمكن للشركات استهدافهم بجهود استبقاء مخصصة وفعالة من حيث التكلفة.

توقع واستعد للتغييرات في الطلب

يمكن أن يساعد التنبؤ الأكثر دقة بطلب المنتج باستخدام التحليلات التنبؤية في تقليل الإفراط في المخزون أو نقصه والتكاليف المرتبطة بهما. من المرجح أن يجد أي بائع تجزئة في عام 2021 قرارات تخزين تستند حصريًا على أرقام موسم العطلات لعام 2020 ، نفسه محبطًا بشكل مؤسف في مواجهة الظروف البيئية المختلفة. على الجانب الآخر من العملة ، قد ينتهي الأمر بائعي التجزئة الذين يتوقعون أرقام مبيعات ما قبل الوباء إلى زيادة مخزون أرففهم. بدلاً من التخمين ، يمكن للشركات بدلاً من ذلك استخدام نموذج تم إنشاؤه بواسطة برنامج تحليلي تنبؤي لتوقع سيناريو محتمل متجذر في البيانات التاريخية ومدعوم بحسابات الكمبيوتر.

علاوة على ذلك ، يمكن أن يؤدي التنبؤ بالطلب إلى إنشاء توقعات أكثر واقعية للجدولة ، مما يقلل من احتمال أن يكون عمل معين أقل من أو يزيد من الموظفين خلال أي فترة معينة. تساعد التحليلات التنبؤية Walmart على تحديد أوقات الذروة في الصيدليات لزيادة كفاءة التوظيف وتقليل أوقات تعبئة الوصفات الطبية.

في حين أن طلب العملاء المتوقع بشكل سيئ يمكن أن يخلق مشكلات في العرض والتوظيف للأعمال المادية ، فإن تجار التجزئة عبر الإنترنت وشركات SaaS يواجهون اختناقات خاصة بهم مع الخوادم والبنية التحتية الرقمية المرهقة. يمكن استخدام التحليلات التنبؤية من قبل هذه الشركات لتعزيز خدماتها وتوفير تكنولوجيا المعلومات المناسبة وموارد العملاء قبل الزيادة المتوقعة في الطلب.

خطة للعقود الآجلة المحتملة

الشركات مع التركيز بشدة على الأداء السابق تحد من فرص النمو المستقبلية المحتملة. يمكن أن يؤدي اعتماد التحليلات التنبؤية على مستوى الشركة إلى عملاء أكثر سعادة وتفاعلًا بالإضافة إلى تحقيق أرباح أكثر جاذبية - وهي الفوائد التي يستفيد منها المستخدمون الأوائل بالفعل. بينما يمكن للشركات العثور على دفعة فورية من دمج التحليلات التنبؤية في العمليات الحالية ، فإن الفوائد لا تقتصر على هنا والآن. تساعد منصات التحليلات التنبؤية مثل Amplitude بالتأكيد على التنبؤ بالنتائج المحتملة لمنتج فردي أو مجموعة من العملاء ، ولكن تكمن فائدتها الرئيسية في قدرتها على مساعدة الشركات في اختيار المستقبل المحتمل الذي يرونه لأنفسهم.