Predictive analytics στο marketing: όλα όσα πρέπει να γνωρίζεις

Αναρωτιέσαι αν μπορούν τα predictive analytics να “συνεργαστούν” με το marketing; Η απάντηση είναι ένα τεράστιο “Ναι!”. Συνδυάζονται μάλιστα εξαιρετικά καλά, που κάποιος θα έλεγε ότι θα μπορούσαν να ήταν η “νόρμα”. Σ’ αυτό το άρθρο λοιπόν, θα δούμε πώς ακριβώς ωφελούν τα analytics μια στρατηγική marketing και οτιδήποτε άλλο χρειάζεται να γνωρίζεις για το θέμα!

Τι είναι τα predictive analytics

Τα predictive analytics (προγνωστική ανάλυση) είναι η διαδικασία ανάλυσης των τρεχόντων και των ιστορικών δεδομένων σε συνδυασμό με τεχνικές στατιστικής και μηχανικής μάθησης. Σκοπός της προγνωστικής ανάλυσης είναι να αξιολογήσουμε τι μπορεί να συμβεί στο μέλλον, ώστε να πάρουμε καλύτερες αποφάσεις.

Οφέλη της προγνωστικής ανάλυσης

Πολλές επιχειρήσεις αξιοποιούν τη δύναμη της προγνωστικής ανάλυσης για να πάρουν καλύτερες αποφάσεις, να προβλέψουν κινδύνους, να τμηματοποιήσουν το πελατολόγιό τους και άλλα πολλά.

Θα μπορούσαμε να πούμε, ότι τα βασικότερα οφέλη που έχει μια επιχείρηση από τα predictive analytics είναι:

• Η επιχείρηση αποκτά ανταγωνιστικό πλεονέκτημα, καθώς έχει καλύτερη εικόνα για τα πιθανά αποτελέσματα.
• Μπορεί να βελτιστοποιήσει ευκολότερα τις διαδικασίες της, αλλά και την απόδοση.
• Αξιοποιεί αποτελεσματικότερα τις δυνατότητές της.
• Βρίσκει ευκολότερα νέες ευκαιρίες και παίρνει καλύτερες αποφάσεις.
• Έχει καλύτερο έλεγχο.
• Μπορεί να μειώσει τους κινδύνους.

Όπως καταλαβαίνεις, επομένως, η προγνωστική ανάλυση μπορεί να συνδυαστεί εξαιρετικά με το επιχειρησιακό περιβάλλον. Αυτός είναι και ο λόγος που η αγορά των predictive analytics έχει εκτοξευτεί τον τελευταίο καιρό. Αυτό, μπορούμε να το δούμε και σε σχετικά δεδομένα της Statista, όπου φαίνεται ότι από το 2016 μέχρι σήμερα (2022) η αγορά των analytics βρίσκεται σε σταθερά ανοδική κατεύθυνση. Και αν ρίξουμε μια ματιά στα παραπάνω οφέλη, είναι ξεκάθαρο γιατί.

Predictive Analytics στο marketing

Ο κόσμος του marketing, φυσικά, δε θα μπορούσε να μην αξιοποιήσει τη δύναμη των analytics. Πώς αξιοποιούν όμως την ανάλυση στο marketing;

Κάποιοι τρόποι είναι οι εξής:

• Διατήρηση πελατών και εξατομίκευση των εμπειριών τους: Τα δεδομένα μπορούν να δώσουν πληροφορίες για τα προφίλ των πελατών. Για παράδειγμα, ένας πελάτης που έχει αγοράσει το ίδιο προϊόν πάνω από μία φορά, είναι πολύ πιθανό να επαναλάβει την αγορά του. Με τα analytics, μπορείς να υπολογίσεις ποια θα είναι η επόμενη φορά που θα αγοράσει και να στείλεις e-mail περίπου αυτή τη στιγμή με είδη που είναι πιο πιθανό να ταιριάζουν στον συγκεκριμένο πελάτη. Τέτοιες πρακτικές, μπορούν να ενισχύουν τις καμπάνιες των newsletter σου για ακόμη καλύτερη εξατομίκευση.
• Αξιολόγηση των δυνητικών πελατών: Η προγνωστική ανάλυση επιτρέπει στους marketers να αξιολογούν και να δίνουν προτεραιότητα στους δυνητικούς πελάτες (leads). Έχοντας πληροφορίες για τη συμπεριφορά τους, μπορούν να εντοπίσουν ποια leads είναι πιο κοντά στο στάδιο της μετατροπής, δηλαδή του conversion, σε πελάτες και να δώσουν προσοχή εκεί. Έτσι, ελαχιστοποιούνται οι χαμένοι πόροι σε leads που δύσκολα θα μετατρέπονταν σε πελάτες της επιχείρησης.
• Τμηματοποίηση πελατών και κοινού: Η τμηματοποίηση των πελατών και του κοινού της επιχείρησης είναι πολύ σημαντική. Χωρίς αυτή, το μήνυμά της κάθε καμπάνιας κινδυνεύει να μην έχει απήχηση στο κοινό. Επομένως, έχοντας δεδομένα με βάση τη συμπεριφορά, τα δημογραφικά στοιχεία, τα ενδιαφέροντα κ.λπ., τα analytics μπορούν να εντοπίσουν μοτίβα και να σου δώσουν πληροφορίες για το κοινό της επιχείρησης ή των πελατών σου.
• Κατανόηση συμπεριφοράς του κοινού: Μιας και είπαμε για μοτίβα πριν, το ίδιο ισχύει και εδώ. Αντλώντας πληροφορίες και βγάζοντας συγκεκριμένα πορίσματα, τα analytics επιτρέπουν στον marketer, να κατανοεί τη συμπεριφορά του κοινού. Να ανιχνεύει, δηλαδή, ευκολότερα τα μοτίβα. Έτσι, μπορεί να προσαρμόζει την στρατηγική του ανάλογα, αλλά και να επιλέγει την κατάλληλη χρονική στιγμή.
• Βελτιστοποίηση των πόρων που ξοδεύει η επιχείρηση (για πληρωμένη διαφήμιση): Οι marketers μπορούν να δουν πού αξίζει να επικεντρωθούν, όσον αφορά τις διαφημιστικές δαπάνες τους. Για παράδειγμα, τα προγνωστικά δεδομένα μπορούν να προσδιορίζουν τα κανάλια και τους χρόνους για τις καμπάνιες που θα χρειαστούν αυξημένες δαπάνες και πόρους. Έτσι, μπορούν να έχουν δεδομένα για να βελτιστοποιήσουν τους πόρους και να πετύχουν καλύτερα ROAS (return on ad spend).

Ποια μοντέλα ανάλυσης χρησιμοποιούνται στο marketing;

Τα τρία βασικά μοντέλα προγνωστικής ανάλυσης που χρησιμοποιούνται μπορούμε να πούμε ότι είναι τα εξής:

• Propensity Models (μοντέλα τάσης): Με αυτά τα μοντέλα, μπορούμε να αξιολογήσουμε το πόσο πιθανό είναι να κάνει κάτι ένας χρήστης. Όπως π.χ. να αγοράσει, να κάνει εγγραφή κ.λπ.
• Cluster Models (μοντέλα συμπλεγμάτων): Θυμάσαι που αναφέραμε παραπάνω για την τμηματοποίηση κοινού; Τα cluster models, μπορούν να χρησιμοποιηθούν για αυτό ακριβώς.
• Recommendations Filtering (φιλτράρισμα προτάσεων): Με αυτά τα μοντέλα συνήθως οι marketers αναλύουν ιστορικά δεδομένα πελατών και τα φιλτράρουν για να βρουν νέες ευκαιρίες για πωλήσεις και να αντλήσουν πληροφορίες για τη συμπεριφορά τους.

Πώς εφαρμόζουν οι marketers την ανάλυση στη στρατηγική τους;

Για αρχή, οι marketers, χρειάζονται τα ιστορικά δεδομένα για να μπορέσουν να βγάλουν προβλέψεις. Για παράδειγμα, μπορούν να αντλήσουν μοτίβα για το πώς κινούνται οι χρήστες μέσα σε ένα sales funnel, πώς επαναλαμβάνουν τις αγορές τους, πώς αλλάζουν οι συνήθειές τους κ.λπ.

Ένα ακόμη όπλο της προγνωστικής ανάλυσης που μπορούν να αξιοποιήσουν οι marketers, είναι η τεχνητή νοημοσύνη και η μηχανική μάθηση (machine learning). Μπορούν έτσι να προβούν σε αυτοματοποιήσεις σε πραγματικό χρόνο, όπως π.χ. στη δημιουργία περιεχομένου.

Πώς μπορώ να ξεκινήσω να αξιοποιώ τα predictive analytics

Θέλεις το marketing team σου να ξεκινήσει να αξιοποιεί τη δύναμη της προγνωστικής ανάλυσης;

Για αρχή, οι περισσότεροι marketers δεν είναι και data engineers. Που σημαίνει ότι το καλύτερο που έχεις να κάνεις, είναι να δημιουργήσεις μια ομάδα και να επενδύσεις στα κατάλληλα software. Ωστόσο, κάποιες μεγάλες επιχειρήσεις, μπορεί να έχουν επαγγελματίες σε άλλα τμήματα που δουλεύουν ήδη με analytics. Οπότε, μπορούν να ενώσουν τις δυνάμεις τους με το τμήμα του marketing.

Αφού ορίσεις ποιοι θα δουλεύουν στο κομμάτι της ανάλυσης, θα χρειαστείς το κατάλληλο software. Στην έρευνα αγοράς για το software, μπορεί να βοηθήσει σίγουρα η ομάδα που θα έχεις ήδη δημιουργήσει. Διαφορετικά, μη βιαστείς να επιλέξεις. Μελέτησε πρώτα τις ανάγκες της επιχείρησης και ξεκαθάρισε γιατί χρειάζεσαι την ανάλυση.

Τέλος, να θυμάσαι ότι στην αρχή τα δεδομένα μπορεί να φαντάζουν δυσνόητα. Αργότερα όμως, όσο συνηθίζεις, θα μπορείς να κατανοείς ευκολότερα τα οφέλη και τα δεδομένα και η προσπάθεια θα αποδώσει καρπούς. Τα predictive analytics είναι μια επένδυση, και επομένως έτσι πρέπει και να αντιμετωπίζονται.

Πιστεύεις ότι τα predictive analytics θα είναι must στο μέλλον για τη λήψη αποφάσεων; Θα επένδυες σε κάτι τέτοιο; Πες μας αφήνοντας το σχόλιό σου.