예측 분석 101: 예측을 활용하여 비즈니스 결과 얻기

빅 데이터 시대에 넷플릭스, 아마존, 월마트와 같은 헤비히터들은 전략을 안내하고 미래를 위한 보다 스마트하고 비용 효율적인 결정을 내리기 위한 주요 도구로 예측 분석을 옹호했습니다. 예측 분석은 강력한 분석 소프트웨어를 통해 과거 고객 데이터를 처리함으로써 이러한 기업과 수많은 다른 기업이 미래 결과의 가능성을 예측하는 데 도움이 되었습니다.

기업의 28%는 현재 예측 분석을 사용하여 예측을 통해 의사 결정에 정보를 제공합니다. 예측 분석의 채택이 앞으로 몇 년 동안 증가할 것으로 예상됨에 따라 자체 데이터를 활용하지 않는 기업은 점점 더 예측 기반 경쟁자에게 입지를 잃을 위험에 처하게 됩니다. 결론? 성장, 비용 절감 및 운영 효율성 향상에 중점을 둔 모든 비즈니스는 예측 분석을 비즈니스 전략에 통합하여 경쟁업체보다 먼저 예측의 강력한 힘을 활용해야 합니다.

예측 분석이란 무엇입니까?

예측 분석은 과거 데이터를 강력한 컴퓨터 모델링, 데이터 분석 및 기계 학습과 결합하여 결과의 ​​가능성을 계산합니다. 예측 분석은 기업이 데이터 기반 예측을 통해 전략 변경의 가능한 결과를 예측하는 데 도움이 됩니다. 호기심 많은 제품 마케팅 관리자는 예측 분석을 사용하여 성공적인 제품 출시 가능성을 결정하거나 제품 인터페이스 내에서 기능 변경이 고객의 전환 가능성에 어떤 영향을 미치는지 탐색할 수 있습니다. 예측 분석에 전념하는 회사는 올바르게 사용하면 새로운 방법 및 전략 탐색과 관련된 위험을 최소화하면서 고객 전환 및 판매 수를 유도하는 새로운 방법을 실험할 수 있습니다.

데이터를 사용하여 미래 사건을 예측하는 것은 공상 과학 소설의 플롯 장치처럼 보일 수 있지만 수학적 구성 요소는 현대 컴퓨팅보다 앞서 있습니다. 지난 수십 년 동안 몇 가지 발전으로 기업이 예측 분석을 사용하여 자체적으로 예측할 수 있게 되었습니다.

• 컴퓨터는 상업용으로 더 빠르고 강력하며 저렴해졌습니다.
• 소프트웨어 혁신을 통해 현대 비즈니스에서 분석에 더 쉽게 접근할 수 있습니다.
• 기업은 예측 최적화의 필수 요소인 이전에는 얻을 수 없었던 방대한 양의 데이터를 고객으로부터 수집하기 시작했습니다.

이러한 디지털 발전 덕분에 기업은 고객의 과거 행동에 대해 그 어느 때보다 친밀한 통찰력을 갖게 되었습니다. 웹 사이트 사용, 제품 주문 등을 통해 스트리밍되는 엄청난 양의 고객 데이터로 인해 빅 데이터 시대가 진행됨에 따라 예측은 이미 엄청난 정확도를 높일 수 밖에 없습니다.

데이터 기반 예측으로 마케팅 전략 안내

예측은 마케팅 세계에서 가능성이 더 높은 긍정적인 결과에 더 잘 집중하기 위해 자주 사용됩니다. 데이터, 컴퓨터 학습 및 통계 모델링은 행동 집단에 비해 5%에서 20% 사이의 상승도를 생성하는 Amplitude Recommend를 사용하여 구축된 예측과 함께 수량화 가능한 마케팅 결과를 생성합니다. 마케팅 캠페인을 개선하기 위한 수단으로 예측에 대한 세 가지 주요 사용 사례가 있습니다.

캠페인에 포함할 사람 결정

전환 가능성이 낮은 고객을 포함하는 것은 전환 가능성이 더 높은 고객에게 어필할 수 있는 비용과 노력의 낭비입니다. Amplitude Recommend는 마케터가 전환 가능성이 가장 높은 사용자를 예측할 수 있도록 하여 이러한 함정을 방지합니다. 이 그룹이 식별되면 마케팅 캠페인에 사용할 이러한 고가치 고객으로만 구성된 집단을 구축할 수 있습니다.

제공할 인센티브 결정

고객에게 인센티브를 제공하면 전환이 증가할 수 있지만, 인센티브 없이 가입한 고객에게는 할인을 제공하지 않는다는 것을 어떻게 알 수 있습니까? 이 경우 예측을 사용하여 인센티브가 제공되는 캠페인에서 가능성이 높은 고객을 제거할 수 있습니다. 그렇게 함으로써 마케터는 사용자가 정가를 지불할 가능성이 높은 할인을 제공하지 않습니다.

고객이 보는 콘텐츠 결정

개인화는 빅 데이터 시대의 게임 이름이며 예측은 개인화 마케팅 캠페인의 원동력입니다. 사실, 표적화된 맞춤화는 많은 소비자에게 기대가 되었습니다. 고객의 90%는 개인화된 마케팅이 적어도 다소 매력적이라고 ​​생각합니다. 현명한 마케터는 특정 제품이나 기능을 선호하는 사용자로 구성된 예측 집단을 만들고 선호하는 동일한 제품을 구체적으로 특징으로 하는 캠페인을 구축하여 더 나은 결과를 생성합니다.

고객 이탈 방지를 위한 고객 행동 분석 및 예측

예측 분석은 "만약에?"를 실행하는 데 특히 유용합니다. 고객 유지와 관련된 시나리오. 특히, 최적의 고객 경험을 결정하기 위해 예측 모델 내에서 고객 경험의 다양한 측면을 조정하거나 변경할 수 있습니다. 예를 들어, 예측 분석을 실행하면 제품 마케터는 무료 평가판 기간 동안 가치가 높은 잠재 고객에게 개인화된 메시지를 보내는 것이 전환에 도움이 되는지 또는 피해를 주는지 궁금해할 필요가 없습니다.

개인화는 고객이 필요로 하는 것이 있다는 것을 깨닫기 전에 예측이 고객의 요구를 예상할 때 유용합니다. 아마도 가장 유명한 것은 Netflix 및 Spotify와 같은 스트리밍 서비스와 Amazon과 같은 소매업체가 이전 선택과 유사한 집단의 선택을 조합하여 고객에게 제품 제안을 함으로써 소비자 경험과 판매 수를 모두 증가시키는 것입니다.

추천 용도는 스트리밍 서비스 및 전자 상거래 사이트 영역을 넘어 확장됩니다. Chik-fil-A는 최근 Amplitude가 구축한 예측을 사용하여 앱 내의 메뉴 항목이 과거 행동 및 구매를 기반으로 특정 사용자에게 표시되는 방식을 변경했습니다. 이는 고객이 UI를 샅샅이 뒤지지 않고 원하는 것을 구매할 수 있는 방법을 제공하고 구매 단계에서 마찰을 최소화했습니다.

때로는 예측에서 얻은 통찰력이 제품 및 서비스 개발에 정보를 제공할 수 있습니다. Netflix는 David Fincher가 감독하고 Kevin Spacey가 주도하는 원래 영국 쇼의 리메이크가 시청자들에게 인기를 끌 것이라는 예측이 나온 후 매우 인기 있는 House of Cards 쇼를 승인했습니다. Netflix는 예측 모델의 신뢰성을 바탕으로 1억 달러의 위험을 감수하고 기존 고객 기반과 신규 구독자에게 매력적인 제품을 만들 수 있었습니다.

이러한 신뢰할 수 있는 데이터 기반 예측은 고객이 경험하기 전에 고객 경험의 마찰을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 제품 마케터가 음악 스트리밍 서비스에 등록한 후 몇 주 이내에 사용량이 크게 감소한 것을 발견한 경우 비즈니스는 고객 경험에서 가장 큰 중단 가능성을 식별하기 위해 변경된 변수로 시나리오를 작성할 수 있습니다.

이탈 위험이 높은 사용자를 식별하려는 스트리밍 서비스는 Amplitude Recommend를 사용하여 다음을 기반으로 예측을 실행할 수 있습니다.

• 집단의 재임 기간
• 마지막 스트림 또는 다운로드 날짜
• 다운로드의 과거 빈도
• 같은 날짜에 가입한 다른 집단과의 비교

예측 분석이 고위험 고객을 식별하는 데 도움이 되면 기업은 비용 효율적이고 개인화된 유지 노력을 통해 고객을 대상으로 지정할 수 있습니다.

수요 변화 예측 및 대비

예측 분석을 사용하여 제품 수요를 보다 정확하게 예측하면 과잉 또는 부족과 관련 비용을 최소화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 2021년에 2020년 연말연시 시즌에만 재고 결정을 내리는 소매업체는 다양한 환경적 상황에 직면하여 비참하게 재고가 부족하다는 것을 알게 될 것입니다. 동전의 이면에는 팬데믹 이전의 판매 수치를 예상한 소매업체가 진열대에 과잉 재고를 채우게 될 수 있습니다. 기업은 추측 대신 예측 분석 소프트웨어로 생성된 모델을 사용하여 과거 데이터에 기반하고 컴퓨터 계산으로 구동되는 가능한 시나리오를 예측할 수 있습니다.

또한 수요를 예측하면 일정에 대한 보다 현실적인 기대치를 생성할 수 있으므로 특정 비즈니스가 주어진 기간 동안 인력이 부족하거나 초과될 가능성을 줄일 수 있습니다. 예측 분석은 Walmart가 약국의 피크 시간을 식별하여 직원 배치 효율성을 최대화하고 처방 조제 시간을 단축하는 데 도움이 됩니다.

제대로 예측되지 않은 고객 수요로 인해 물리적 비즈니스에 공급 및 인력 문제가 발생할 수 있지만 온라인 소매업체와 SaaS 비즈니스는 과중한 서버와 디지털 인프라로 인해 자체적으로 병목 현상에 직면합니다. 이러한 회사는 예측 분석을 사용하여 서비스를 강화하고 예측된 수요 급증에 앞서 적절한 IT 및 고객 리소스를 제공할 수 있습니다.

잠재적인 미래를 위한 계획

과거 실적에만 눈을 고정하는 기업은 잠재적인 미래 성장 기회를 제한합니다. 전사적으로 예측 분석을 채택하면 더 행복하고 참여도가 높은 고객과 더 매력적인 수익을 얻을 수 있습니다. 이는 얼리 어답터가 이미 활용하고 있는 이점입니다. 기업은 예측 분석을 기존 운영에 통합함으로써 즉각적인 효과를 얻을 수 있지만 이점은 현재에만 국한되지 않습니다. Amplitude와 같은 예측 분석 플랫폼은 단일 제품 또는 고객 집단에 대한 가능한 결과를 예측하는 데 확실히 도움이 되지만 주요 이점은 기업이 스스로 보는 잠재적 미래를 선택할 수 있도록 지원하는 능력에 있습니다.