Predictive Analytics 101: İş Sonuçları Almak için Tahminden Yararlanın

Büyük Veri çağında Netflix, Amazon ve Walmart gibi önemli şirketler, stratejilere rehberlik etmek ve gelecek için daha akıllı, daha uygun maliyetli kararlar almak için önemli bir araç olarak tahmine dayalı analitiği savundular. Tahmine dayalı analitik, bu ve diğer sayısız işletmenin, güçlü analitik yazılım aracılığıyla geçmiş müşteri verilerini işleyerek gelecekteki sonuçların olasılığını tahmin etmesine yardımcı oldu.

İşletmelerin %28'i şu anda tahmin yoluyla karar vermeyi bilgilendirmek için tahmine dayalı analitiği kullanıyor. Tahmine dayalı analitiğin yalnızca önümüzdeki yıllarda büyümesi beklenen benimsenmesiyle birlikte, kendi verilerinden yararlanmayan işletmeler, tahmine dayalı rakiplere zemin kaybetme riskini giderek daha fazla karşılıyor. Alt çizgi? Büyümeye, maliyet tasarrufuna ve artan operasyonel verimliliğe odaklanan herhangi bir işletme, rakiplerinden önce önemli tahmin gücünden yararlanmak için tahmine dayalı analitiği iş stratejilerine entegre etmelidir.

Tahmine Dayalı Analitik Nedir?

Tahmine dayalı analitik, geçmiş verileri güçlü bilgisayar modellemesi, veri analizi ve makine öğrenimi ile birleştirerek sonuçların olasılığını hesaplar. Tahmine dayalı analiz, işletmelerin veriye dayalı tahminlerle strateji değişikliklerinin olası sonuçlarını tahmin etmelerine yardımcı olur. Meraklı bir ürün pazarlama müdürü, başarılı bir ürün sunumu olasılığını belirlemek için tahmine dayalı analitiği kullanabilir veya ürün arayüzündeki bir özelliği değiştirmenin müşterinin dönüşüm olasılığını nasıl etkileyebileceğini keşfedebilir. Doğru kullanıldığında, tahmine dayalı analize kendini adamış bir şirket, yeni yöntem ve stratejiler keşfetmeyle ilişkili riski en aza indirirken, müşteri dönüşümlerini ve satış sayılarını artırmanın yeni yollarını deneyebilir.

Gelecekteki olayları tahmin etmek için verileri kullanmak, bir bilim kurgu romanından bir arsa cihazı gibi görünebilir, ancak matematiksel bileşenler modern hesaplamadan önce gelir. Geçtiğimiz birkaç on yıl içinde, işletmelerin kendi tahminlerini yapmak için tahmine dayalı analitiği kullanmasını mümkün kılan birkaç gelişme oldu:

• Bilgisayarlar ticari kullanım için daha hızlı, daha güçlü ve daha uygun fiyatlı hale geldi
• Yazılım yenilikleri, analizi modern işletmeler için daha erişilebilir hale getirdi
• Şirketler, tahminleri optimize etmede önemli bir faktör olan, daha önce ulaşılamaz olan müşterilerinden çok miktarda veri toplamaya başladı.

Bu dijital gelişmeler sayesinde şirketler, müşterilerinin geçmiş davranışları hakkında her zamankinden daha fazla içgörüye sahip oluyor. Web sitesi kullanımı, ürün siparişi ve daha fazlası aracılığıyla akan muazzam miktarda müşteri verisi ile tahminler, Büyük Veri çağı ilerledikçe yalnızca zaten zorlu doğruluklarını artırmak için duruyor.

Veriye Dayalı Tahminlerle Pazarlama Stratejilerini Yönlendirin

Tahminler genellikle pazarlama dünyasında harcamaları daha yüksek olasılıklı olumlu sonuçlara daha iyi odaklamak için kullanılır. Veriler, bilgisayar öğrenimi ve istatistiksel modelleme, Genlik Önerisi kullanılarak oluşturulan tahminlerle, nicelleştirilebilir pazarlama sonuçları üretir. Pazarlama kampanyalarını iyileştirmenin bir yolu olarak tahminlerin başlıca üç kullanım durumu vardır:

Kampanyanıza kimlerin dahil edileceğini belirleme

Dönüşüm olasılığı düşük olan müşterileri dahil etmek, aksi takdirde dönüşüm gerçekleştirme olasılığı daha yüksek olanlara hitap etmek için harcanabilecek bir para ve çaba kaybıdır. Amplitude Recommend, pazarlamacıların hangi kullanıcıların dönüşüm için en yüksek olasılığa sahip olduğunu tahmin etmelerine olanak tanıyarak bu tuzaktan kaçınır. Bu grup belirlendikten sonra, pazarlama kampanyanızda kullanmak üzere yalnızca bu yüksek değerli müşterilerden oluşan bir grup oluşturabilirsiniz.

Hangi teşvikin sunulacağının belirlenmesi

Müşterilerinize bir teşvik sunmak, dönüşümleri artırabilir, ancak indirim olmadan kaydolan müşterilere indirim sunmadığınızı nereden biliyorsunuz? Bu durumda, yüksek olasılıklı müşterileri teşvik kampanyalarından çıkarmak için tahminler kullanılabilir. Bunu yaparak, pazarlamacılar, kullanıcıların tam fiyatı ödeme olasılığı yüksek olan bir indirim vermekten kaçınırlar.

Müşterilerin hangi içeriği göreceğini belirleme

Kişiselleştirme, Büyük Veri Çağında oyunun adıdır ve tahminler, kişiselleştirilmiş pazarlama kampanyalarını güçlendiren şeydir. Aslında, hedeflenen kişiselleştirme birçok tüketici için bir beklenti haline geldi ve müşterilerin %90'ı kişiselleştirilmiş pazarlamayı en azından biraz çekici buluyor. Bilgili pazarlamacılar, belirli bir ürünü veya özelliği tercih eden kullanıcılardan oluşan tahmine dayalı kohortlar oluşturur ve daha iyi sonuçlar elde etmek için özellikle aynı tercih edilen ürünleri içeren kampanyalar oluşturur.

Kayıptan Kaçınmak İçin Müşteri Davranışını Analiz Edin ve Tahmin Edin

Tahmine dayalı analitik, özellikle "ya olursa?" sorusuna yardımcı olur. Müşteriyi elde tutmayı içeren senaryolar. Spesifik olarak, optimum müşteri deneyimini belirlemek için müşteri deneyiminin çeşitli yönleri, tahmine dayalı bir model içinde ince ayar yapılabilir veya değiştirilebilir. Örneğin, bir ürün pazarlamacısı, tahmine dayalı bir analiz yaparak, ücretsiz deneme sırasında yüksek değerli bir potansiyel müşteriye kişiselleştirilmiş bir mesaj göndermenin zarar verip vermeyeceğini veya dönüşüme yardımcı olup olmayacağını merak etmek zorunda kalmaz.

Kişiselleştirme, bir tahmin bir müşterinin ihtiyaçlarını önceden tahmin ettiğinde, söz konusu müşteri herhangi bir ihtiyaçları olduğunu fark ettiğinde işe yarar. Belki de en ünlüsü, Netflix ve Spotify gibi akış hizmetleri ve Amazon gibi perakendeciler, önceki seçimlerin ve benzer bir grubun seçimlerinin bir kombinasyonuna dayalı olarak müşterilerine ürün önerileri sunarak hem tüketici deneyimini hem de satış rakamlarını artırıyor.

Önerilerin kullanımı, akış hizmetleri ve e-ticaret siteleri alanının ötesine geçer. Chik-fil-A kısa süre önce, uygulamalarındaki menü öğelerinin belirli kullanıcılara geçmiş davranışlara ve satın alma işlemlerine göre nasıl göründüğünü değiştirmek için Amplitude tarafından oluşturulmuş tahminleri kullandı. Bu, müşterilerin kullanıcı arayüzünü araştırmak zorunda kalmadan istediklerini satın almaları ve satın alma aşamasında sürtünmeyi en aza indirmeleri için bir yol sağladı.

Bazen, tahminlerden elde edilen içgörüler, ürün ve hizmet geliştirme konusunda bilgi verebilir. Netflix, çılgınca popüler olan House of Cards gösterisine, David Fincher'ın yönettiği, Kevin Spacey liderliğindeki orijinal İngiliz şovunun yeniden çevriminin izleyiciler arasında büyük ilgi göreceğini öne sürdükten sonra yeşil ışık yaktı. Netflix, tahmine dayalı modellerinin güvenilirliğine güvenerek 100 milyon dolarlık bir risk alıp mevcut müşteri tabanı ve yeni aboneleri için çekici bir ürün üretebildi.

Bu güvenilir, veriye dayalı tahminler, müşteri deneyimi yaşamadan önce müşteri deneyimindeki sürtüşmeleri belirlemeye yardımcı olabilir. Bir ürün pazarlamacısı, bir müzik akışı hizmetine kaydolduktan sonraki birkaç hafta içinde önemli bir kullanım düşüşü fark ederse, işletme, müşterinin deneyiminde en yüksek kesinti olasılığını belirlemek için değiştirilmiş değişkenlere sahip senaryolar oluşturabilir.

Kayıp riski yüksek olan kullanıcıları belirlemek isteyen bir akış hizmeti, aşağıdakilere dayalı tahminler çalıştırmak için Amplitude Recommend'i kullanabilir:

• Kohortun görev süresinin uzunluğu
• Son akışlarının veya indirmelerinin tarihi
• İndirmelerin tarihsel sıklığı
• Aynı tarihte kaydolan diğer gruplarla karşılaştırmalar

Tahmine dayalı analizler yüksek riskli müşterileri belirlemeye yardımcı olduğunda, işletmeler bunları uygun maliyetli ve kişiselleştirilmiş elde tutma çabalarıyla hedefleyebilir.

Talepteki Değişiklikleri Tahmin Edin ve Hazırlayın

Tahmine dayalı analitik kullanarak ürün talebini daha doğru bir şekilde tahmin etmek, fazla veya eksik stoğu ve bunlarla ilişkili maliyetleri en aza indirmeye yardımcı olabilir. 2021'deki stoklama kararlarını yalnızca 2020'nin tatil sezonu numaralarına dayandıran herhangi bir perakendeci, farklı çevresel koşullar karşısında kendilerini büyük olasılıkla yetersiz stokta bulacaklardır. Madalyonun diğer tarafında, pandemi öncesi satış rakamlarını öngören bir perakendeci, raflarında aşırı stok yapabilir. İşletmeler, tahminde bulunmak yerine, geçmiş verilere dayanan ve bilgisayar hesaplamalarıyla desteklenen olası bir senaryoyu tahmin etmek için tahmine dayalı analitik yazılım tarafından oluşturulan bir modeli kullanabilir.

Ayrıca, talebi tahmin etmek, planlama için daha gerçekçi beklentiler yaratarak, belirli bir işletmenin herhangi bir dönemde eksik veya fazla personel alma şansını azaltabilir. Tahmine dayalı analitik, Walmart'ın personel verimliliğini en üst düzeye çıkarmak ve reçete doldurma sürelerini kısaltmak için eczanelerindeki yoğun saatleri belirlemesine yardımcı olur.

Kötü tahmin edilen müşteri talebi, fiziksel işletmeler için arz ve personel sorunları yaratabilirken, çevrimiçi perakendeciler ve SaaS işletmeleri, aşırı yüklenmiş sunucular ve dijital altyapı ile kendi darboğazlarıyla karşı karşıyadır. Tahmine dayalı analizler, bu tür şirketler tarafından hizmetlerini desteklemek ve öngörülen talep artışından önce uygun BT ve müşteri kaynakları sağlamak için kullanılabilir.

Potansiyel Gelecekler için Plan

Gözleri sıkıca geçmiş performansa sabitlenmiş işletmeler, gelecekteki potansiyel büyüme fırsatlarını sınırlar. Tahmine dayalı analitiğin şirket çapında benimsenmesi, daha mutlu ve daha bağlı müşterilerin yanı sıra daha çekici bir alt satıra yol açabilir; bu avantajlar, erken benimseyenlerin halihazırda yararlandığı avantajlardır. İşletmeler, tahmine dayalı analitiği mevcut operasyonlara entegre etmekten hemen bir artış bulabilirken, faydalar burada ve şimdi ile sınırlı değildir. Amplitude gibi tahmine dayalı analitik platformlar, tekil bir ürün veya müşteri grubu için olası sonuçları tahmin etmeye kesinlikle yardımcı olur, ancak başlıca yararı, işletmelere kendileri için gördükleri potansiyel gelecekleri seçmelerinde yardımcı olma yeteneğinde yatmaktadır.