4 moduri în care marketingul predictiv poate ghida achizițiile clienților

Puterea marketingului predictiv a contribuit la impulsionarea ascensiunii meteorice a Amazonului spre vârful pieței comerțului electronic. Amazon domină în spațiul său, deținând o cotă de piață de comerț electronic de neegalat de 40%, care este de așteptat să crească în viitorul apropiat. Veniturile companiei au atins 386 de miliarde de dolari doar în 2020 și se estimează că până la 35% din vânzările de produse sunt rezultatul direct al mașinii de recomandare bazată pe predicții a Amazon.

Cu peste 100 de milioane de abonați Amazon Prime la dispoziția lor, Amazon adună o cantitate insondabilă de date comportamentale de la clienții săi. Clienții oferă informații voluntare gigantului de vânzare cu amănuntul chiar și pur și simplu răsfoind produse, spunând CEO-ului Amazon, Andy Jassy și companiei, atât despre ceea ce nu fac clic pe o pagină cât și cu linkurile pe care le fac. Datele sunt apoi rulate printr-un software de analiză predictivă pentru a identifica produsele pe care clienții sunt cel mai probabil să le cumpere – și de acolo, este doar o chestiune de a le arăta acelor clienți articolele în cauză.

Se așteaptă ca un gigant precum Amazon să aibă atât datele, cât și puterea necesară pentru a implementa un program de marketing predictiv de succes. Cu toate acestea, nu doar amazoanele lumii vor beneficia de puterea de convingere a predicțiilor bazate pe date. În calitate de agent de marketing, puteți și ar trebui să implementați aceste tactici cheie de marketing predictiv pentru a genera sugestii informate care vizează clienții dvs. de mare valoare, toate folosind informații extrapolate din propriile lor comportamente de cumpărare. Făcând acest lucru, vei crește ratele de conversie, vei genera vânzările de combustibil și vei crea o experiență mai personalizată pentru clienți.

1. Utilizați marketingul predictiv pentru a converti cumpărătorii „doar o dată” în clienți repetați

Marketingul predictiv poate prognoza probabilitatea ca un client să revină să cumpere din nou, permițând marketerilor să personalizeze mesajele și ofertele pentru a încuraja achizițiile repetate. Clienții sunt mult mai probabil să devină cumpărători repetați consecvenți dacă cumpără de la o companie de cel puțin două ori , dar se estimează că doar 20% dintre clienți fac saltul de la achiziționarea o dată la cumpărarea de două ori.

Companiile se bazează adesea pe o experiență pozitivă a clienților și pe satisfacția cu produsul achiziționat pentru a genera vânzări recurente, dar un specialist în marketing poate folosi marketingul predictiv în avantajul lor. Luând datele existente ale clienților unei companii și rulându-le printr-un software de analiză predictivă, agenții de marketing pot grupa clienții în funcție de comportamentele viitoare probabile, nu doar de comportamentele trecute . Un model de predicție ar putea sugera că o cohortă care a primit un e-mail de „mulțumire” în decurs de o oră de la livrarea produsului are șanse statistice mai mari să cumpere din nou, permițând companiilor să își ajusteze procesele și mesajele în consecință.

Găsirea probabilității ca un individ sau o cohortă să fie pregătită pentru conversie este doar jumătate din luptă. Într-o lume perfectă, 100% dintre clienți se vor întoarce să cumpere din nou, dar nu este realist sau rentabil să elaborezi o strategie pentru un scenariu atât de incredibil de improbabil. În schimb, previziunile pot ajuta la prognoza cât trebuie să cheltuiască un client cu o companie și cât timp este probabil să rămână client - valoarea pe viață a clientului - și dacă merită să încerci să transformi un anumit client într-un cumpărător repetat.

Prevăzând valoarea de viață a unui client, specialiștii în marketing pot lua campanii de conversie în propriile mâini. O companie ar putea desfășura o campanie care vizează „o singură dată” cumpărători, care prezintă cea mai mare probabilitate de conversie atunci când este prezentată cu o reducere la produs. În loc să parieze pe speranța că un client se convertește în funcție de calitatea percepută a unei oferte, marketerii își pot investi banii în strategii ghidate de perspectivele oferite de comportamentul propriilor clienți.

2. Anticipați nevoia de produse, servicii și upgrade-uri complementare

Specialiştii în marketing de produse pot folosi marketingul predictiv pentru a viza clienţii cu cea mai mare probabilitate de a necesita un anumit produs. Clienții individuali pot fi vizați de companii cu mesaje personalizate bazate pe A) un produs pe care l-au achiziționat deja și B) produsele estimate a fi necesare în viitorul apropiat. Companiile pot cheltui bani vizând clienții cu bunuri pe care propriile lor comportamente le-au sugerat deja că le vor plăcea.

Sugestiile anticipative se încadrează într-una din mai multe categorii. De exemplu, un client comandă o periuță de dinți de la un comerciant online. Sugestiile personalizate pot include:

Mai mult de un anumit produs

Producătorii de produse de igienă dentară recomandă să cumpărați o periuță de dinți nouă la fiecare trei până la patru luni. Știind acest lucru (și înțelegând șansele ca oamenii să facă acest lucru), un agent de marketing ar putea face predicții cu privire la probabilitatea ca o cohortă de clienți să cumpere o nouă periuță de dinți în următoarele șase luni. Dacă rezultatele sunt de dorit, agentul de marketing ar putea viza cohorta în consecință.

Produse similare cu tematică

Unele produse se încadrează în aceeași categorie sau temă ca un articol achiziționat, chiar dacă nu îndeplinesc exact aceeași sarcină. Un comerciant de produse s-ar putea întreba dacă un client care cumpără o periuță de dinți are mai multe șanse să-și dorească un produs de albire a dinților – iar predicțiile ar putea adăuga o corelație bazată pe date la linia de gândire.

Produse complementare

Uneori, un produs funcționează mai bine ca parte a unui pachet întreg. Majoritatea clienților care cumpără o periuță de dinți fără pastă de dinți sunt obligați să fie dezamăgiți. Un agent de marketing poate ajuta la evitarea acestor experiențe proaste utilizând un software de marketing predictiv pentru a face sugestii bazate pe probabilitatea ca un client să cumpere un articol pentru a completa altul.

În timp ce principalul beneficiu al unor astfel de sugestii este probabilitatea crescută de creștere a vânzărilor, clienții au început să se aștepte la personalizare din experiențele lor de cumpărături. Nouăzeci la sută dintre clienți găsesc un nivel responsabil de personalizare cel puțin oarecum atrăgător, făcând din sugestiile direcționate un avantaj avantajos atât pentru retaileri, cât și pentru clienți.

3. Concentrați sugestiile pe comportamentul și preferințele clienților

Marketingul predictiv poate dezvălui oportunități de vânzare către agenții de marketing de produse dincolo de sfera de aplicare a achizițiilor „doar” anterioare. Modelele predictive procesează datele comportamentale pentru a arăta ce produse și servicii este probabil să consume un client, deși nu le-a cumpărat niciodată.

Pentru a înțelege cum funcționează, luați în considerare Amazon. Amazon deține datele a sute de milioane de clienți - date compuse din mult mai mult decât istoricul de achiziții și articolele rămase în cărucioare sau liste de dorințe. Compania arhivează și datele drumurilor neparcurse, inclusiv link-urile trecute cu mouse-ul și articolele răsfoite, dar niciodată achiziționate.

Majoritatea companiilor nu au la dispoziție date la nivel de Amazon, dar datele pe care le dețin pot fi valorificate pentru a face predicții bazate pe interesele explorate, dar niciodată achiziționate. Specialiștii de marketing pot prognoza probabilitatea ca un anumit client să se bucure de un anumit produs, pe baza comportamentelor istorice ale altor membri ai cohortei cu comportament similar. Specialiştii în marketing pot folosi chiar modele predictive pentru a identifica dacă un client individual preferă să lucreze cu un anumit furnizor sau tip de furnizor, permiţând mesaje mai bine direcţionate.

Retailerul online Stitch Fix a introdus predicții în inima modelului său de afaceri. Clienții retailerului construiesc un profil folosind detalii unice (de exemplu, o anumită dimensiune și o gamă de stiluri dorite), care servește drept bază pentru predicțiile Stitch Fix. Algoritmul de predicție al companiei rulează preferințele clienților cu datele furnizate de furnizorii de îmbrăcăminte, rezultând selecții de îmbrăcăminte adaptate la ceea ce un client individual își dorește cel mai probabil. Cu milioane de abonați și venituri în valoare de 2 miliarde de dolari în ultimul an fiscal, Stitch Fix exemplifică puterea de transformare a predicțiilor bazate pe date pentru vânzări și marketing.

Pentru a profita de datele clienților nu este nevoie de o aderență la nivel de Stitch Fix la predicție. Specialiștii în marketing pot folosi Amplitude Recomand pentru a segmenta clienții în funcție de probabilitatea ca aceștia să se comporte într-un anumit fel în viitor. Odată ce cohorta dorită este identificată, mesajele și sugestiile pot fi personalizate pentru a se potrivi cu produsele și serviciile estimate a avea cea mai mare probabilitate de conversie.

4. Setați puncte de preț mai inteligente în funcție de comportamentul clienților

Ultimul lucru pe care un marketer vrea să-l facă este să ofere o reducere unui client care dorește să cumpere un produs la prețul întreg. Specialiştii în marketing vor avea un succes mai mare prin identificarea clienţilor care au nevoie de mai multă persuasiune prin intermediul reducerii – şi pe care clienţii trebuie să se transforme cu o înclinare mai blândă sau chiar deloc. O predicție ar putea sugera o cohortă cu valoare ridicată pe durata de viață a clienților. O altă predicție ar putea arăta un grup de utilizatori din aceeași cohortă care ar efectua conversii cu o reducere rezonabilă, favorabilă pentru profit, permițând marketerilor să construiască o strategie care să conducă la conversie.

O mai bună înțelegere a ceea ce își doresc clienții se traduce prin cheltuieli mai inteligente și vânzări mai bune și nu necesită citirea minții pentru a descoperi preferințele unui client. Marketingul predictiv ajută companiile să realizeze adevărul despre propriile lor date: arată deja ce își doresc clienții în continuare. Cu ajutorul analizei predictive, companiile pot debloca sugestii potențiale conținute în aceste date pentru a găsi nenumărate oportunități de creștere. Clienții spun companiilor ce au în minte și este la latitudinea marketerilor de produse să asculte cu atenție.

Marketingul predictiv într-un viitor bazat pe date

Datele sunt o marfă fierbinte. Companiile au înțeles de mult valoarea obținerii numelui, adresei și e-mailului unui client potențial în scopuri de marketing și reținere. Acum, consumatorii își oferă voluntar datele personale la tarife fără precedent, oferind companiilor o perspectivă și mai intime asupra preferințelor și comportamentelor lor decât oricând. Valoarea financiară exactă a datelor despre comportamentul clienților pentru orice afacere este dificil de calculat cu precizie, dar este suficient de valoroasă pentru a fi propulsat pe cei precum Netflix, Apple și Amazon la vârfurile industriilor respective.

În acest moment, agenții de marketing se așează pe valoarea unei mine de aur de date despre clienți. Unii nici măcar nu își dau seama de valoarea sau nu s-au gândit niciodată cât de mult lucrează alte companii pentru a colecta fiecare interacțiune posibilă. Alții își folosesc deja datele pentru a-și alimenta motorul de marketing predictiv și le oferă clienților exact ceea ce își doresc, înainte de a-și da seama că își doresc acest lucru. Nu este nevoie să preziceți impactul marketingului predictiv – acesta schimbă deja jocul, iar agenții de marketing și clienții deopotrivă vor beneficia de un viitor bazat pe date.

Porniți-vă jocul de marketing predictiv astăzi, demonstrând Amplitude Recommenda, cea mai bună soluție din clasă pentru a vă alimenta eforturile de marketing personalizate.