Czym jest analiza predykcyjna w marketingu?

Pojęcie analizy predykcyjnej, chociaż zyskujące na popularności, nadal nie weszło do marketingowego mainstreamu. W praktyce analizę predykcyjną wykorzystują raczej duże e-commerce, podczas gdy małe i średnie nie korzystają z niej prawie wcale.

Na co pozwala nam wykorzystanie analizy predykcyjnej? W E-commerce, możemy wykorzystać ją do podejmowania decyzji dotyczących strategii marketingowej, segmentacji klientów, prognozowania sprzedaży czy personalizacji tworzonych przez nas treści.

Jak wykorzystać analizę predykcyjną w praktyce? Przedstawiamy kilka zastosowań:

1. Ocena prawdopodobieństwa dokonania konwersji przez potencjalnych klientów

Pierwszy przykład, a już może mieć kolosalny wpływ na Twoje wyniki sprzedażowe. Umiejętność oceny  z jakim prawdopodobieństwem użytkownik dokona konwersji pozwoli Ci na dotarcie z reklamą we właściwym momencie. Analiza predykcyjna pozwala na ocenienie na jakim etapie lejka sprzedażowego znajduje się użytkownik, a to pozwala na wykorzystanie budżetu marketingowego w najbardziej efektywny sposób.

2. Lepsze zaplanowanie przyszłych kampanii marketingowych

Dzięki analizie predykcyjnej, możemy zaplanować kolejne kampanie znacznie bardziej precyzyjnie. Korzystając z posiadanych danych możemy oszczędzić ogromne kwoty, unikając docierania do osób, które mają niskie prawdopodobieństwo dokonania zakupu.

3. Pomoc w utrzymaniu dotychczasowych klientów

Analiza predykcyjna pomaga nie tylko pozyskaniu nowych, ale też w utrzymaniu obecnych klientów. Za jej pomocą możemy segmentować użytkowników pod względem tego z jakim prawdopodobieństwem mogą zrezygnować w najbliższym czasie z naszych usług. To pozwoli nam wyprzedzić wydarzenia i np zaoferować im specjalny rabat w zamian za przedłużenie subskrypcji. 

5. Zwiększenie dosprzedaży dodatkowych produktów, lub usług.

Historyczne dane pozwalają nam na określenie jakie produkty lub usługi dokupują nasi klienci. Możemy też określić w jakim okresie od pierwszego zakupu, ponownie zaglądają do naszego sklepu. Dzięki temu określamy czas w którym dedykowana kampania marketingowa będzie generowała najlepsze rezultaty

6.  Segmentacja klientów pod kątem lifetime value.

Klienci, którzy dokonali zakupu na naszym sklepie nie są jednolitą grupą. Mamy tutaj duże pole do segmentacji, analiza predykcyjna udziela nam w tym temacie ogromnego wsparcia. Lifetime value klienta to bardzo ważny wskaźnik dla każdego e-commerce i jest coraz częściej wykorzystywany. Natomiast wiele sklepów zapomina o dalszej segmentacji klientów w celu odnalezienia “złotych gęsi” czyli, tych generujących największe przychody.

8.  Segmentacja klientów pod kątem lifetime value.

Klienci, którzy dokonali zakupu na naszym sklepie nie są jednolitą grupą. Mamy tutaj duże pole do segmentacji, analiza predykcyjna udziela nam w tym temacie ogromnego wsparcia. Lifetime value klienta to bardzo ważny wskaźnik dla każdego e-commerce i jest coraz częściej wykorzystywany. Natomiast wiele sklepów zapomina o dalszej segmentacji klientów w celu odnalezienia “złotych gęsi” czyli, tych generujących największe przychody dla sklepu.

Jak zacząć korzystać z analizy predykcyjnej w praktyce?

Obecnie wykorzystanie analizy predykcyjnej jest coraz prostsze. Coraz częściej narzędzia marketing automation dołączają rozwiązania oparte o analizę predykcyjną do swoich funkcjonalności. W analizie predykcyjnej pomaga nam też Google Analytics 4. Możemy w nim nie tylko znaleźć dedykowane raporty oparte o analizę predykcyjną, ale też tworzyć niestandardowe segmenty odbiorców.

Podsumowując, analiza predykcyjna może nam pomóc w zdecydowanej poprawie wyników naszego e-commerce. Chociaż obecnie popularna jest raczej w większych sklepach, wkrótce stanie się niezbędnym narzędziem dla każdego, kto chce rywalizować z konkurencją w internecie.