Predictive Analytics 101: Profitați de predicție pentru a obține rezultate comerciale

În era Big Data, jucătorii puternici precum Netflix, Amazon și Walmart au susținut analiza predictivă ca un instrument major pentru a ghida strategiile și a lua decizii mai inteligente și mai rentabile pentru viitor. Analiza predictivă le-a ajutat pe acestea și nenumărate alte companii să prognozeze probabilitatea unor rezultate viitoare prin procesarea datelor istorice ale clienților prin intermediul unui software analitic puternic.

28% dintre companii folosesc în prezent analiza predictivă pentru a informa luarea deciziilor prin prognoză. Având în vedere că adoptarea analizei predictive se așteaptă să crească în anii următori, companiile care nu profită de propriile date riscă din ce în ce mai mult să piardă teren în fața concurenților bazați pe predicții. Linia de jos? Orice afacere axată pe creștere, economii de costuri și eficiență operațională sporită ar trebui să integreze analiza predictivă în strategia lor de afaceri pentru a valorifica puterea substanțială a predicției înaintea concurenților săi.

Ce este Analytics predictiv?

Analiza predictivă calculează probabilitatea rezultatelor prin combinarea datelor istorice cu modelarea computerizată puternică, analiza datelor și învățarea automată. Analiza predictivă ajută companiile să anticipeze rezultatele probabile ale schimbărilor de strategie cu previziuni bazate pe date. Un manager de marketing de produs curios ar putea folosi analiza predictivă pentru a determina probabilitatea unei lansări de succes a produsului sau pentru a explora modul în care modificarea unei caracteristici din interfața produsului ar putea afecta probabilitatea clientului de a face conversie. Folosită corect, o companie angajată în analiza predictivă poate experimenta noi modalități de a genera conversiile clienților și cifrele de vânzări minimizând în același timp riscul asociat cu explorarea de noi metode și strategii.

Folosirea datelor pentru a prezice evenimente viitoare poate părea un instrument de intrigă dintr-un roman științifico-fantastic, dar componentele matematice sunt anterioare calculului modern. În ultimele decenii, mai multe progrese au făcut posibil ca companiile să folosească analiza predictivă pentru a face propriile prognoze:

• Calculatoarele au devenit mai rapide, mai puternice și mai accesibile pentru uz comercial
• Inovațiile software au făcut analiza mai accesibilă pentru afacerile moderne
• Companiile au început să colecteze cantități mari de date de la clienții lor, care anterior nu erau atinse - un factor esențial în optimizarea predicțiilor

Datorită acestor progrese digitale, companiile au o perspectivă mai intimă decât oricând asupra comportamentelor din trecut ale clienților lor. Cu un volum imens de date despre clienți transmise în flux prin utilizarea site-ului web, comandă de produse și multe altele, predicțiile nu fac decât să-și sporească acuratețea deja formidabilă pe măsură ce epoca Big Data merge.

Ghidați strategiile de marketing cu predicții bazate pe date

Predicțiile sunt adesea folosite în lumea marketingului pentru a concentra mai bine cheltuielile pe rezultate pozitive cu probabilitate mai mare. Datele, învățarea pe computer și modelarea statistică produc rezultate de marketing cuantificabile, cu predicții construite folosind Amplitude Recommenda, producând o creștere între 5% și 20% în comparație cu o cohortă comportamentală. Există trei cazuri principale de utilizare pentru predicții ca mijloc de îmbunătățire a campaniilor de marketing:

Stabilirea pe cine să includă în campanie

Includerea clienților cu o probabilitate scăzută de conversie este o risipă de bani și efort care altfel ar putea fi cheltuit pentru a atrage cei mai susceptibili de a face conversie. Amplitude Recommend evită această capcană, permițând marketerilor să prezică care utilizatori au cea mai mare probabilitate de conversie. Odată ce acest grup este identificat, puteți construi o cohortă formată numai din acești clienți de mare valoare pentru a fi utilizate în campania dvs. de marketing.

Stabilirea stimulentelor de oferit

Oferirea unui stimulent clienților dvs. poate stimula conversiile, dar de unde știți că nu oferiți reduceri clienților care s-ar fi înscris fără una? În acest caz, previziunile pot fi folosite pentru a elimina clienții cu probabilitate mare din campaniile stimulate. Procedând astfel, agenții de marketing evită să ofere o reducere pentru ceea ce utilizatorii cu mare probabilitate ar fi probabil să plătească prețul întreg.

Determinarea conținutului pe care îl văd clienții

Personalizarea este numele jocului în era Big Data, iar predicțiile sunt cele care alimentează campaniile de marketing personalizate. De fapt, personalizarea direcționată a devenit o așteptare pentru mulți consumatori, 90% dintre clienți găsind marketingul personalizat cel puțin oarecum atrăgător. Specialiști în marketing creează cohorte predictive formate din utilizatori care preferă un anumit produs sau caracteristică și creează campanii care prezintă aceleași produse preferate pentru a produce rezultate mai bune.

Analizați și anticipați comportamentul clienților pentru a evita retragerea

Analiza predictivă este deosebit de utilă în rularea „ce ar fi dacă?” scenarii care implică reținerea clienților. Mai exact, diferite aspecte ale experienței clienților pot fi modificate sau modificate în cadrul unui model predictiv pentru a determina experiența optimă a clienților. De exemplu, prin efectuarea unei analize predictive, un comerciant de produse nu trebuie să se întrebe dacă trimiterea unui mesaj personalizat unui client potențial de mare valoare în timpul unei perioade de încercare gratuită va răni sau va ajuta la conversie.

Personalizarea este utilă atunci când o predicție anticipează nevoile unui client înainte ca acesta să-și dea seama că are. Poate cel mai faimos, serviciile de streaming precum Netflix și Spotify și comercianții cu amănuntul precum Amazon fac sugestii de produse clienților lor pe baza unei combinații de alegeri anterioare și alegeri ale unei cohorte similare, crescând atât experiența consumatorului, cât și numărul vânzărilor.

Utilizarea pentru recomandări se extinde dincolo de domeniul serviciilor de streaming și al site-urilor de comerț electronic. Chik-fil-A a folosit recent previziunile construite de Amplitude pentru a modifica modul în care elementele de meniu din aplicația lor apar anumitor utilizatori pe baza comportamentelor și achizițiilor din trecut. Acest lucru a oferit clienților o modalitate de a cumpăra ceea ce doresc fără a fi nevoiți să caute interfața de utilizare și să minimizeze frecarea în etapa de cumpărare.

Uneori, informațiile obținute din predicții pot informa dezvoltarea produselor și serviciilor. Netflix a dat drumul la emisiunea sa extrem de populară House of Cards , după ce previziunile sugerau că un remake al emisiunii britanice originale, condus de David Fincher și condus de Kevin Spacey, ar fi un succes pentru spectatori. Netflix a reușit să-și asume un risc de 100 de milioane de dolari și să creeze un produs care a fost atractiv pentru baza de clienți existentă și pentru noii abonați, totul bazându-se pe fiabilitatea modelelor lor predictive.

Aceste predicții fiabile, bazate pe date, pot ajuta la identificarea fricțiunilor din experiența clientului înainte ca acesta să le experimenteze. Dacă un comerciant de produse a observat o scădere semnificativă a utilizării în câteva săptămâni de la înscrierea la un serviciu de streaming de muzică, compania ar putea crea scenarii cu variabile modificate pentru a identifica cea mai mare probabilitate de perturbare a experienței clientului.

Un serviciu de streaming care caută să identifice utilizatorii cu risc ridicat de abandon ar putea folosi Amplitude Recommend pentru a rula predicții bazate pe:

• Durata mandatului cohortei
• Data ultimului flux sau descărcare
• Frecvența istorică a descărcărilor
• Comparații cu alte cohorte care s-au înscris în jurul aceleiași date

Odată ce analizele predictive ajută la identificarea clienților cu risc ridicat, companiile îi pot viza cu eforturi de reținere rentabile și personalizate.

Preziceți și pregătiți-vă pentru schimbările cererii

O prognoză mai precisă a cererii de produse, folosind analiza predictivă, poate ajuta la minimizarea stocurilor excesive sau insuficiente și a costurilor asociate acestora. Orice comerciant cu amănuntul din 2021, care își bazează deciziile de stocare exclusiv pe numerele sezonului de sărbători din 2020, s-ar găsi probabil neaprovizionat îngrozitor în fața circumstanțelor de mediu diferite. Pe reversul monedei, un comerciant cu amănuntul care anticipează cifrele de vânzări dinainte de pandemie ar putea ajunge să-și aprovizioneze rafturile. În loc de presupuneri, companiile pot folosi un model creat de software analitic predictiv pentru a anticipa un scenariu probabil bazat pe date istorice și alimentat de calcule computerizate.

Mai mult, prognozarea cererii poate crea așteptări mai realiste pentru programare, reducând șansa ca o anumită afacere să fie insuficientă sau suprasolicitată în orice perioadă dată. Analiza predictivă ajută Walmart să identifice orele de vârf la farmaciile lor pentru a maximiza eficiența personalului și pentru a scurta timpii de completare a rețetelor.

În timp ce cererea prost anticipată a clienților poate crea probleme de aprovizionare și de angajare pentru afacerile fizice, comercianții cu amănuntul online și companiile SaaS se confruntă cu blocaje proprii cu serverele suprasolicitate și infrastructura digitală. Analizele predictive pot fi utilizate de astfel de companii pentru a-și consolida serviciile și pentru a oferi resurse IT și clienților adecvate înainte de creșterea estimată a cererii.

Plan pentru viitor potențial

Afacerile cu ochii ațintiți ferm pe performanța trecută limitează oportunitățile potențiale de creștere viitoare. Adoptarea la nivel de companie a analizei predictive poate duce la clienți mai fericiți și mai implicați, precum și la un rezultat mai atractiv - beneficii pe care cei care adoptă timpurie le valorifică deja. În timp ce companiile pot găsi un impuls imediat de la integrarea analizei predictive în operațiunile existente, beneficiile nu se limitează la aici și acum. Platformele de analiză predictivă precum Amplitude ajută cu siguranță să prezică rezultatele probabile pentru un produs singular sau o cohortă de clienți, dar principalul său beneficiu constă în capacitatea sa de a ajuta companiile să aleagă viitorul potențial pe care le văd singure.