4 modi in cui il marketing predittivo può guidare gli acquisti dei clienti

Il potere del marketing predittivo ha contribuito ad alimentare la fulminea ascesa di Amazon ai vertici del mercato dell'e-commerce. Amazon domina nel suo spazio, possedendo un'impareggiabile quota di mercato dell'e-commerce del 40% che dovrebbe aumentare solo nel prossimo futuro. Le entrate dell'azienda hanno raggiunto i 386 miliardi di dollari nel solo 2020 e si stima che fino al 35% delle vendite di prodotti siano il risultato diretto della macchina di raccomandazione basata sulle previsioni di Amazon.

Con oltre 100 milioni di abbonati Amazon Prime a loro disposizione, Amazon raccoglie una quantità insondabile di dati comportamentali dai suoi clienti. I clienti offrono informazioni volontariamente al gigante della vendita al dettaglio anche semplicemente sfogliando i prodotti, dicendo al CEO di Amazon Andy Jassy e alla società tanto con ciò che non stanno facendo clic su una pagina quanto con i collegamenti che fanno. I dati vengono quindi elaborati attraverso un software di analisi predittiva per identificare i prodotti che è più probabile che i clienti acquistino e, da lì, si tratta solo di mostrare a quei clienti gli articoli in questione.

Ci si aspetta che un gigante come Amazon abbia sia i dati che i muscoli necessari per implementare un programma di marketing predittivo di successo. Tuttavia, non sono solo le Amazzoni del mondo a beneficiare del potere persuasivo delle previsioni basate sui dati. In qualità di marketer, puoi e dovresti implementare queste tattiche di marketing predittive chiave per alimentare suggerimenti informati rivolti ai tuoi clienti di alto valore, il tutto utilizzando informazioni estrapolate dai loro comportamenti di acquisto. In tal modo, aumenterai i tassi di conversione, le vendite di carburante e creerai un'esperienza cliente più personalizzata.

1. Usa il marketing predittivo per convertire gli acquirenti "solo una volta" in clienti abituali

Il marketing predittivo può prevedere la probabilità che un cliente torni ad acquistare di nuovo, consentendo agli esperti di marketing di personalizzare i messaggi e le offerte per incoraggiare gli acquisti ripetuti. È molto più probabile che i clienti diventino acquirenti abituali se acquistano da un'azienda almeno due volte , ma si stima che solo il 20% dei clienti passi dall'acquisto una volta all'acquisto due volte.

Le aziende spesso fanno affidamento su un'esperienza cliente positiva e sulla soddisfazione del prodotto acquistato per promuovere vendite ricorrenti, ma un esperto di marketing può sfruttare il marketing predittivo a proprio vantaggio. Prendendo i dati dei clienti esistenti di un'azienda ed eseguendoli attraverso un software di analisi predittiva, gli esperti di marketing possono raggruppare i clienti in base a probabili comportamenti futuri , non solo a comportamenti passati . Un modello di previsione potrebbe suggerire che una coorte che ha ricevuto un'e-mail di ringraziamento entro un'ora dalla consegna del prodotto è statisticamente più propensa ad acquistare di nuovo, consentendo alle aziende di adattare i propri processi e la messaggistica di conseguenza.

Trovare la probabilità che un individuo o una coorte sia maturo per la conversione è solo metà della battaglia. In un mondo perfetto, il 100% dei clienti tornerà ad acquistare di nuovo, ma non è realistico o conveniente elaborare strategie per uno scenario così incredibilmente improbabile. Invece, le previsioni possono aiutare a prevedere quanto un cliente spenderà con un'azienda e per quanto tempo è probabile che rimarranno clienti, il valore della vita del cliente, e se vale la pena provare a convertire un determinato cliente in un acquirente abituale.

Prevedendo il lifetime value di un cliente, gli esperti di marketing possono prendere in mano le campagne di conversione. Un'azienda potrebbe lanciare una campagna indirizzata agli acquirenti "solo una volta" che mostra la più alta probabilità di conversione quando viene presentato uno sconto sul prodotto. Invece di scommettere sulla speranza che un cliente si converta in base alla qualità percepita di un'offerta, i marketer possono investire i propri soldi in strategie guidate da approfondimenti forniti dal comportamento dei propri clienti.

2. Anticipare la necessità di prodotti, servizi e aggiornamenti complementari

I marketer di prodotti possono utilizzare il marketing predittivo per indirizzare i clienti con la più alta probabilità di richiedere un determinato prodotto. I singoli clienti possono essere presi di mira dalle aziende con messaggi personalizzati basati su A) un prodotto che hanno già acquistato e B) i prodotti che si prevede saranno necessari nel prossimo futuro. Le aziende possono spendere soldi mirando ai clienti con beni che i loro comportamenti hanno già suggerito che gli piaceranno.

I suggerimenti anticipatori rientrano in una di diverse categorie. Ad esempio, un cliente ordina uno spazzolino da denti da un rivenditore online. I suggerimenti personalizzati possono includere:

Più di un prodotto particolare

I produttori di prodotti per l'igiene dentale consigliano di acquistare un nuovo spazzolino ogni tre o quattro mesi. Sapendo questo (e comprendendo le probabilità che le persone lo facciano), un marketer potrebbe fare previsioni sulla probabilità che una coorte di clienti acquisti un nuovo spazzolino da denti entro i prossimi sei mesi. Se i risultati sono desiderabili, il marketer potrebbe indirizzare la coorte di conseguenza.

Prodotti simili

Alcuni prodotti rientrano nella stessa categoria o tema di un articolo acquistato, anche se non svolgono esattamente la stessa attività. Un marketer di prodotti potrebbe chiedersi se è più probabile che un cliente che acquista uno spazzolino da denti desideri uno sbiancante per denti e le previsioni potrebbero aggiungere una correlazione basata sui dati alla linea di pensiero.

Prodotti complementari

A volte, un prodotto funziona meglio come parte di un intero pacchetto. La maggior parte dei clienti che acquistano uno spazzolino da denti senza dentifricio sono destinati alla delusione. Un marketer può aiutare a evitare queste brutte esperienze utilizzando un software di marketing predittivo per fornire suggerimenti basati sulla probabilità che un cliente acquisti un articolo per integrarne un altro.

Sebbene il principale vantaggio di tali suggerimenti sia la maggiore probabilità di aumento delle vendite, i clienti hanno iniziato ad aspettarsi la personalizzazione dalle loro esperienze di acquisto. Il novanta percento dei clienti trova un livello responsabile di personalizzazione almeno in qualche modo allettante, rendendo i suggerimenti mirati un vantaggio per i rivenditori e i clienti allo stesso modo.

3. Concentrare i suggerimenti sui comportamenti e le preferenze dei clienti

Il marketing predittivo può rivelare opportunità di vendita ai marketer di prodotti oltre l'ambito dei "soli" acquisti passati. I modelli predittivi elaborano i dati comportamentali per mostrare quali prodotti e servizi è probabile che un cliente consumi nonostante non li abbia mai acquistati.

Per avere un'idea di come funziona, considera Amazon. Amazon possiede i dati di centinaia di milioni di clienti, dati composti da molto di più della cronologia degli acquisti e degli articoli lasciati nei carrelli o nelle liste dei desideri. L'azienda archivia anche i dati delle strade non percorse, compresi i link passati con il mouse e gli oggetti sfogliati ma mai acquistati.

La maggior parte delle aziende non dispone di dati a livello di Amazon, ma i dati in loro possesso possono essere sfruttati per fare previsioni basate su interessi esplorati ma mai acquistati. Gli esperti di marketing possono prevedere la probabilità che un cliente specifico apprezzi un determinato prodotto in base ai comportamenti storici di altri membri della loro coorte che si sono comportati in modo simile. Gli esperti di marketing possono persino utilizzare modelli predittivi per identificare se un singolo cliente preferisce lavorare con un particolare fornitore o tipo di fornitore, consentendo messaggi più mirati.

Il rivenditore online Stitch Fix ha inserito le previsioni nel cuore del suo modello di business. I clienti del rivenditore creano un profilo utilizzando dettagli unici (ad esempio, una dimensione specifica e una gamma di stili desiderati), che funge da base per le previsioni di Stitch Fix. L'algoritmo di previsione dell'azienda confronta le preferenze dei clienti rispetto ai dati forniti dai fornitori di abbigliamento, risultando in selezioni di abbigliamento su misura per ciò che è più probabile che un singolo cliente desideri. Con milioni di abbonati e un fatturato di 2 miliardi di dollari nell'ultimo anno fiscale, Stitch Fix esemplifica il potere di trasformazione basato sulle previsioni basate sui dati per le vendite e il marketing.

Sfruttare i dati dei clienti non richiede un'aderenza alla previsione a livello di Stitch Fix. Gli esperti di marketing possono utilizzare Amplitude Recommend per segmentare i clienti in base alla probabilità che si comportino in un certo modo in futuro. Una volta identificata la coorte desiderata, i messaggi e i suggerimenti possono essere personalizzati per adattarsi ai prodotti e ai servizi previsti per avere la più alta probabilità di conversione.

4. Imposta prezzi più intelligenti in base al comportamento del cliente

L'ultima cosa che un marketer vuole fare è offrire uno sconto a un cliente disposto ad acquistare un prodotto a prezzo pieno. Gli esperti di marketing mirano a ottenere un maggiore successo identificando quali clienti richiedono più persuasione tramite lo sconto e quali clienti convertiranno con una spinta più delicata o addirittura per niente. Una previsione potrebbe suggerire una coorte con un valore di vita del cliente elevato. Un'altra previsione potrebbe mostrare un gruppo di utenti all'interno della stessa coorte che si convertirebbe con uno sconto ragionevole e favorevole ai profitti, consentendo ai marketer di costruire una strategia favorevole alla conversione.

Una migliore comprensione di ciò che i clienti vogliono si traduce in una spesa più intelligente e in vendite migliori, e non richiede la lettura della mente per scoprire le preferenze di un cliente. Il marketing predittivo aiuta le aziende a capire la verità sui propri dati: mostra già ciò che i loro clienti vogliono dopo. Con l'aiuto dell'analisi predittiva, le aziende possono sbloccare potenziali suggerimenti contenuti in questi dati per trovare innumerevoli opportunità di crescita. I clienti dicono alle aziende cosa hanno in mente e spetta ai marketer dei prodotti ascoltare attentamente.

Marketing predittivo in un futuro guidato dai dati

I dati sono un bene caldo. Le aziende hanno capito da tempo il valore di ottenere il nome, l'indirizzo e l'e-mail di un potenziale cliente ai fini del marketing e della fidelizzazione. Ora, i consumatori offrono volontariamente i loro dati personali a tariffe senza precedenti, fornendo alle aziende informazioni ancora più intime sulle loro preferenze e comportamenti che mai. L'esatto valore finanziario dei dati comportamentali dei clienti per una determinata azienda è difficile da calcolare con precisione, ma è abbastanza prezioso da aver spinto artisti del calibro di Netflix, Apple e Amazon ai vertici dei rispettivi settori.

In questo momento, i marketer sono seduti su una miniera d'oro di dati sui clienti. Alcuni non si rendono nemmeno conto del suo valore o non hanno mai considerato quanto duro lavorino le altre aziende per raccogliere ogni possibile interazione. Altri stanno già utilizzando i loro dati per alimentare il loro motore di marketing predittivo e stanno offrendo ai clienti esattamente ciò che vogliono, prima ancora che si rendano conto di volerlo. Non c'è bisogno di prevedere l'impatto del marketing predittivo: sta già cambiando il gioco e sia gli esperti di marketing che i clienti trarranno vantaggio da un futuro basato sui dati.

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