4 способа, которыми прогнозирующий маркетинг может управлять покупками клиентов

Сила предиктивного маркетинга способствовала стремительному восхождению Amazon на вершину рынка электронной коммерции. Amazon доминирует в своем пространстве, владея беспрецедентной долей рынка электронной коммерции в 40%, которая, как ожидается, только увеличится в ближайшем будущем. Выручка компании только в 2020 году достигла 386 миллиардов долларов, и, по оценкам, до 35% продаж продуктов являются прямым результатом работы рекомендательной машины Amazon, основанной на прогнозах.

Имея в своем распоряжении более 100 миллионов подписчиков Amazon Prime, Amazon собирает непостижимое количество поведенческих данных от своих клиентов. Клиенты добровольно предоставляют информацию гиганту розничной торговли, даже просто просматривая продукты, рассказывая генеральному директору Amazon Энди Джасси и компании о том, что они не нажимают на страницу, а также о ссылках, которые они делают. Затем данные обрабатываются программным обеспечением для прогнозной аналитики, чтобы определить продукты, которые клиенты, скорее всего, купят , и оттуда остается только показать этим клиентам рассматриваемые товары.

Можно ожидать, что такой гигант, как Amazon, будет располагать как данными, так и силой, необходимыми для реализации успешной программы предиктивного маркетинга. Однако не только амазонки мира могут извлечь выгоду из убедительной силы прогнозов, основанных на данных. Как маркетолог, вы можете и должны применять эти ключевые тактики предиктивного маркетинга, чтобы предлагать обоснованные предложения, ориентированные на ваших ценных клиентов, — и все это с использованием информации, экстраполированной на основе их собственного покупательского поведения. При этом вы сможете повысить коэффициент конверсии, увеличить продажи и создать более персонализированный клиентский опыт.

1. Используйте интеллектуальный маркетинг, чтобы превратить «единственных» покупателей в постоянных клиентов.

Предиктивный маркетинг может предсказать вероятность того, что клиент вернется к покупке снова, позволяя маркетологам персонализировать обмен сообщениями и сделки, чтобы стимулировать повторные покупки. Клиенты с гораздо большей вероятностью станут постоянными повторными покупателями, если они покупают у компании как минимум дважды , но, по оценкам, только 20% клиентов совершают скачок от покупки один раз к покупке дважды.

Компании часто полагаются на положительный опыт клиентов и удовлетворенность приобретенным продуктом, чтобы стимулировать регулярные продажи, но опытный маркетолог может использовать интеллектуальный маркетинг в своих интересах. Взяв существующие данные о клиентах компании и обработав их с помощью программного обеспечения для прогнозной аналитики, маркетологи могут группировать клиентов на основе вероятного поведения в будущем , а не только прошлого поведения. Модель прогнозирования может предполагать, что когорта, получившая электронное письмо с благодарностью в течение часа после доставки продукта, статистически с большей вероятностью сделает повторную покупку, что позволит компаниям соответствующим образом скорректировать свои процессы и обмен сообщениями.

Найти вероятность того, что человек или когорта созрели для обращения, — это только полдела. В идеальном мире 100% клиентов вернутся за покупками снова, но разработка стратегии для такого невероятно маловероятного сценария нереалистична и нерентабельна. Вместо этого прогнозы могут помочь спрогнозировать, сколько клиент готов потратить на компанию и как долго он, вероятно, останется клиентом — пожизненная ценность клиента — и стоит ли пытаться превратить любого данного клиента в постоянного покупателя.

Прогнозируя пожизненную ценность клиента, маркетологи могут взять кампании по конверсии в свои руки. Компания может запустить кампанию, ориентированную на «только один раз» покупателей, которые демонстрируют наибольшую вероятность конверсии при предоставлении скидки на продукт. Вместо того, чтобы делать ставку на то, что покупатель обратится на основе воспринимаемого качества предложения, маркетологи могут инвестировать свои деньги в стратегии, основанные на информации, полученной из поведения их собственных клиентов.

2. Предвидеть потребность в дополнительных продуктах, услугах и обновлениях

Специалисты по продуктовому маркетингу могут использовать интеллектуальный маркетинг для нацеливания на клиентов с наибольшей вероятностью потребности в определенном продукте. Компании могут нацеливаться на отдельных клиентов с помощью персонализированных сообщений на основе а) продукта, который они уже приобрели, и б) продукта, который, по прогнозам, потребуется в ближайшем будущем. Компании могут тратить деньги на то, чтобы ориентировать клиентов на товары, которые, по их собственному поведению, им уже понравятся.

Упреждающие внушения попадают в одну из нескольких категорий. Например, клиент заказывает зубную щетку в интернет-магазине. Индивидуальные предложения могут включать:

Подробнее о конкретном продукте

Производители средств гигиены полости рта рекомендуют покупать новую зубную щетку каждые три-четыре месяца. Зная это (и понимая вероятность того, что люди это сделают), маркетолог может прогнозировать вероятность того, что группа клиентов купит новую зубную щетку в течение следующих шести месяцев. Если результаты желательны, маркетолог может соответствующим образом нацелить когорту.

Похожие тематические товары

Некоторые продукты относятся к той же категории или теме, что и приобретенный товар, даже если они не выполняют точно такую ​​же задачу. Специалист по маркетингу продуктов может задаться вопросом, не захочет ли клиент, покупающий зубную щетку, чаще хотеть отбеливатель для зубов, и прогнозы могут добавить корреляцию на основе данных к ходу мысли.

Дополнительные продукты

Иногда продукт работает лучше как часть целого пакета. Большинство клиентов, покупающих зубную щетку без зубной пасты, обречены на разочарование. Маркетолог может помочь предотвратить этот негативный опыт, используя программное обеспечение для предиктивного маркетинга, чтобы делать предложения, основанные на вероятности того, что покупатель купит один товар в дополнение к другому.

Хотя главным преимуществом таких предложений является повышенная вероятность роста продаж, клиенты начали ожидать персонализации своего покупательского опыта. Девяносто процентов клиентов считают ответственный уровень персонализации, по крайней мере, несколько привлекательным, что делает целенаправленные предложения беспроигрышными как для розничных продавцов, так и для клиентов.

3. Сосредоточьте предложения на поведении и предпочтениях клиентов

Предиктивный маркетинг может открыть маркетологам возможности продаж, выходящие за рамки «просто» прошлых покупок. Прогнозные модели обрабатывают поведенческие данные, чтобы показать, какие продукты и услуги покупатель, скорее всего, будет потреблять, несмотря на то, что никогда их не покупал.

Чтобы понять, как это работает, просто рассмотрите Amazon. У Amazon есть данные о сотнях миллионов клиентов — данные, состоящие не только из историй покупок и товаров, оставленных в корзинах или списках пожеланий. Компания также архивирует данные о неиспользованных дорогах, включая ссылки, на которые наведен курсор, и элементы, просмотренные, но не купленные.

Большинство компаний не имеют в своем распоряжении данных уровня Amazon, но данные, которые у них есть, можно использовать для прогнозирования на основе изученных, но никогда не приобретаемых интересов. Маркетологи могут прогнозировать вероятность того, что конкретный покупатель воспользуется конкретным продуктом, основываясь на историческом поведении других членов их группы, ведущих аналогичное поведение. Маркетологи могут даже использовать прогностические модели, чтобы определить, предпочитает ли отдельный клиент работать с конкретным поставщиком или типом поставщика, что позволяет более целенаправленно обмениваться сообщениями.

Интернет-магазин Stitch Fix заложил прогнозы в основу своей бизнес-модели. Клиенты розничного продавца создают профиль, используя уникальные данные (например, определенный размер и диапазон желаемых стилей), который служит основой для прогнозов Stitch Fix. Алгоритм прогнозирования компании сравнивает предпочтения клиентов с данными, предоставленными поставщиками одежды, что приводит к выбору одежды с учетом того, что, скорее всего, захочет отдельный покупатель. С миллионами подписчиков и доходом в размере 2 миллиардов долларов за последний финансовый год Stitch Fix является примером преобразующей силы прогнозов, основанных на данных, для продаж и маркетинга.

Использование данных о клиентах не требует соблюдения прогнозов на уровне Stitch Fix. Маркетологи могут использовать Amplitude Recommend для сегментации клиентов на основе вероятности того, что они будут вести себя определенным образом в будущем. Как только желаемая когорта определена, сообщения и предложения могут быть персонализированы, чтобы соответствовать продуктам и услугам, которые, по прогнозам, будут иметь наибольшую вероятность конверсии.

4. Установите более разумные ценовые ориентиры на основе поведения клиентов

Последнее, что хочет сделать маркетолог, — это предложить скидку покупателю, желающему приобрести товар по полной цене. Маркетологи могут добиться большего успеха, определяя, каких клиентов нужно больше убеждать с помощью скидок, а каких клиентов можно конвертировать с помощью более мягкого подталкивания или даже без него. Один прогноз может предложить когорту с высокой пожизненной ценностью клиента. Другой прогноз мог бы показать группу пользователей в той же когорте, которые совершили бы конверсию с разумной, благоприятной для итоговой прибыли скидкой, что позволило бы маркетологам построить стратегию, способствующую конверсии.

Лучшее понимание того, чего хотят клиенты, приводит к более разумным расходам и более высоким продажам, и не требуется читать мысли, чтобы узнать предпочтения клиентов. Предиктивный маркетинг помогает компаниям осознать правду об их собственных данных: он уже показывает, что их клиенты хотят дальше. С помощью предиктивной аналитики предприятия могут раскрыть потенциальные предложения, содержащиеся в этих данных, чтобы найти бесчисленные возможности для роста. Клиенты говорят компаниям, что у них на уме, и маркетологи должны внимательно их слушать.

Прогнозирующий маркетинг в будущем, управляемом данными

Данные — ходовой товар. Предприятия давно осознали ценность получения имени, адреса и электронной почты потенциального клиента в целях маркетинга и удержания. Теперь потребители добровольно предоставляют свои личные данные с беспрецедентной скоростью, предоставляя компаниям еще более подробные сведения об их предпочтениях и поведении, чем когда-либо прежде. Точную финансовую ценность данных о поведении клиентов для любого конкретного бизнеса трудно точно рассчитать, но они достаточно ценны, чтобы вывести такие компании, как Netflix, Apple и Amazon, на вершины соответствующих отраслей.

Прямо сейчас маркетологи сидят на золотом руднике данных о клиентах. Некоторые даже не осознают его ценность или никогда не задумывались о том, как усердно работают другие компании, чтобы собрать все возможные взаимодействия. Другие уже используют свои данные для подпитки своего маркетингового механизма прогнозирования и дают клиентам именно то, что они хотят, прежде чем они даже осознают, что хотят этого. Нет необходимости предсказывать влияние предиктивного маркетинга — он уже меняет правила игры, и маркетологи и клиенты в равной степени могут извлечь выгоду из будущего, основанного на данных.

Начните свою маркетинговую игру с прогнозированием уже сегодня, продемонстрировав Amplitude Recommend, лучшее в своем классе решение для подпитки ваших персонализированных маркетинговых усилий.