3 совета как вести прогнозную аналитику

Поделиться →

Все мечтают о том, чтобы предсказывать будущее, а особенно это тайная мечта каждого маркетолога. Узнать почему и каким образом люди становятся клиентами это Святой Грааль для мира маркетинга. Поэтому неудивительно, что сейчас ведение и создание прогнозируемости в аналитике — это невероятно популярная тема.

Такая аналитика использует большие объемы данных в купе с машинными вычислениями, которые позволяют вычислить на чем было основано то или иное событие пользователя, основываясь на истории покупок и истории действий. Конечно же это не тоже самое, что и предсказание будущего, но маркетологи таким образом могут делать вычисления используя прогнозную аналитику для улучшения ключевых метрик своих кампаний.

Заметьте, что в то время как количество доступных данных растет, прогнозируемая аналитика становится всё более ценной и имеет все шансы внести максимальную ценность в работу маркетолога. Но чем больше данных, тем проще затеряться в их объеме. Сейчас мы вам расскажем несколько советов о том, как вести прогнозируемую аналитику.

 

 

Чем компактней данные, тем они лучше

Все компании собирают данные различными способами и из разных источников, чтобы анализировать их и вносить яркие тренды, понимание, новое мышление и выявлять сильные и слабые стороны. Но эта цель недостаточно реалистична, когда попросту слишком много данных и недостаточно ресурсов, чтобы с этим разбираться.

Для создания измеримых кампаний, маркетологам нужно собирать информацию, которая имеет реальное практическое значение. Именно в этом случае нужно бороться с большими объемами данных, состоящими из запутанных экшнов индивидуального характера, которые будут только мешать вывести требуемые данные. Анализируя большие данные по конкретным категориям и целям, вам следует разделить эти данные на маленькие куски, которые помогут вам сконцентрироваться на понимании того, что действительно полезно и принесет практическое значение для ваших маркетинговых кампаний.

Как маркетологи, мы используем данные для максимизации выравнивания между ожиданиями покупателя и его нуждами, чтобы внести максимальную ценность, отвергнув разногласия в процессе покупки. В таком случае можно разделить данные на несколько разных частей:

Это данные которые позволяют определить кто ваша целевая аудитория. К этому относится сегментация, целевой рынок, оценка размера кампании, география)

Данные которые нужно для того, чтобы определить, что им нужно для достижения успеха в кампании. Это могут быть различные инструменты, ресурсы, работа с контентом. Так же не забывайте о том, как вы можете помочь своим потенциальным покупателям.

К примеру, для B2B организаций использование большого количества данных может быть полезным в ключе определения наиболее распространённых клиентов, скажем это владельцы малого – среднего бизнеса или менеджеры по продажам. Подробнее изучая данные клиентов, вы легко сможете определить важные детали. Например, демографические показатели, которые формируют профиль потребителя, а также поведенческие факторы такие как просматриваемые страницы или время открытия электронной почты. Так же можно легко определить, какие проблемы волнуют клиента в данный момент, чтобы незамедлительно выложить релевантный контент.

 

 

Максимально увеличивайте компактные данные в прогнозной аналитике

Когда вы смотрите на верные данные в нужном количестве, прогнозная аналитика определенно поможет вам определить и проанализировать модель использования. К примеру, ретейлер может использовать прогнозную аналитику для открытия разных способов, какими могут воспользоваться его клиенты для взаимодействия с ним же. Это могут быть данные о количестве времени на сайте, количестве залогиненного времени, сколько раз пользователь использует поиск или контактирует со службой технической поддержки. Само собой, эти события предоставляют разнообразные возможности. Потенциальные клиенты могут искать товар определенное время, пока они готовы купить товар или они ищут две разные, но взаимосвязанные вещи и для них будет очень полезным увидеть релевантный товар в виде дополнительной информации.

Используя прогнозируемую аналитику, вы поймете то что вам нужно искать и оптимизировать в ваших кампаниях для максимально возможной выручки. Давайте рассмотрим B2B компанию, которая предоставляет программное обеспечение по freemium подписке и хочет понять, как охотно триал-пользователи переходят на платную подписку. Конечно компания может сравнить поведение триал-пользователей с клиентами, которые уже заплатили на подписку. Анализируя эти данные, компания определит триал-пользователей, которые больше всего хотят сконвертироваться и затем отправить им таргетированные персонализированные письма и другие предложения, такие как советы по использованию продукта или временную скидку на приобретение товара.

 

 

Улучшайте опыт взаимодействия

Вы можете открыть для себя много полезной информации о ваших потенциальных и существующих клиентах через конверсии и взаимодействия с ними. Эта информация может быть прикреплена к общей картине информации и ссылаться на конкретные результаты событий, такие как возобновления, увеличения или уменьшения в бизнесе. Это позволяет маркетологам идентифицировать характеристики клиентов от которых зависят позитивные результаты.

К примеру, конкретные клиенты могут лучше откликаться на определенный контент, но также правда в том, что они же могут ещё интенсивней откликаться на конкретные мэссэдж-платформы к примеру смс, email и т.п. Это именно тот тип информации, содержащийся в компактных данных, который может иметь большую ценность в паре с прогнозной аналитикой. Кто-нибудь, кто не хочет быть потревожен звонком, может получить смс, а те кто предпочитают личный контакт могут услышать телефонный звонок.

Прогнозная аналитика также может идентифицировать такие вещи как маркеры вовлечения, которые могут быть критичны для процесса превращения посетителей сайта в клиентов. К примеру, B2B компания которая предоставляет freemium подписку, подмечает тот факт, что лучшие клиенты имеют склонность залогиниваться несколько раз в день во время триал периода. Если триал-пользователь не залогинен, то кто-нибудь из вашей команды может связаться с этим человеком и предложить ответить на вопросы или предоставить помощь. Прогнозная аналитика может отметить маркеры как этот в определенный временной период – первая неделя триала, день пятнадцатый или пять дней до окончания триала. Сравнивая эти данные с тем, что делают ваши лучше клиенты, вы можете достоверно выяснить ожидания ваших предполагаемых клиентов и начать упорно работать над ними.

Поделиться →

Будущее email маркетинга через десятилетие

Почему письма о регулярных закупках(replenishment emails) так важны для ритэйлеров

Бесплатные инструменты Mailchimp о которых вы не знали, но которые необходимы для ваших рассылок

Оптимизируем аудиторию постов в Facebook под естественный рост просмотров

Получай лучшие статьи по
интернет-маркетингу на
свою почту