بازاریابی پیش بینی کننده یکی از انواع بازاریابی است که به کسب و کار شما بسیار کمک خواهد کرد. در این مقاله درباره بازاریابی پیش بینی کننده صحبت خواهیم کرد.
بازاریابی پیش بینی کننده از داده های مربوط به رفتار مشتری، تاریخچه خرید و جستجو، تجزیه و تحلیل وب و موارد دیگر برای پیش بینی موفقیت استراتژی های بازاریابی استفاده می کند. از تکنیک های مختلفی برای تجزیه و تحلیل الگوهای رفتاری مخاطبان هدف یک برند در زمان واقعی استفاده می کند تا پیش بینی کند که مردم در آینده چه محصولات و خدماتی را انتخاب خواهند کرد.
بازاریابی پیش بینی کننده ارتباط نزدیکی با علم داده و داده کاوی دارد، زیرا از مقادیر زیادی اطلاعات برای شناسایی الگوها و پیش بینی آنها استفاده می کند.
از جمله کاربردهای عملی آن، ارائه توصیه های شخصی برای محصولات و خدمات، پیش بینی الگوهای خرید، یا محاسبه احتمال تبدیل شدن کاربر به مشتری است.
در صورت نیاز برای مطالعه بیشتر بر روی عبارت “استراتژی بازاریابی” کلیک کنید.
چه مدل های پیش بینی در بازاریابی وجود دارد؟
مدل‌های پیش‌بینی‌کننده در بازاریابی، سیستم‌هایی مبتنی بر داده‌ها و آمار هستند که به ما کمک می‌کنند تا انواع پیش‌بینی‌ها را انجام دهیم. اینها برای توسعه کمپین های بازاریابی و استراتژی های ارتباطی مفید هستند.
5 نمونه مدل های بازاریابی پیش بینی:
مدل خوشه بندی:
برای تقسیم بندی مشتریان و مخاطبان استفاده می شود. مدل‌های خوشه‌بندی می‌توانند به تقسیم‌بندی مخاطبان هدف بر اساس رفتار، جمعیت‌شناسی، علایق و سایر متغیرها کمک کنند. آزمایش با مدل‌های مختلف خوشه‌بندی، یافتن الگوهای جدید برای دقیق‌تر کردن تقسیم‌بندی را ممکن می‌سازد.
مدل شناسایی:
در جذب مشتری جدید استفاده می شود. بعد از خوشه‌بندی مدل‌ها، گام بعدی پیشبرد بیشتر بخش‌بندی برای ایجاد مدل‌های شناسایی است. برای اهداف عملی، این به معنای شناسایی و تقسیم بندی مشتریان بالقوه است که شباهت های قابل توجهی با مشتریان فعلی شما دارند. یک مثال خوب از این مدل می تواند مخاطبان مشابه فیس بوک باشد.
مدل تمایل:
در امتیازدهی سرنخ استفاده می شود. در سال 2015، یک مطالعه Forrester امتیازدهی پیش‌بینی‌کننده سرنخ را به عنوان یکی از موارد استفاده برتر برای تجزیه و تحلیل بازاریابی رتبه‌بندی کرد. این فرآیند از داده های تاریخی مشتری برای رتبه بندی سرنخ ها بر اساس احتمال تبدیل آنها استفاده می کند (مثال عملی زیر).
فیلتر مشارکتی:
در محتوا و توصیه های تبلیغاتی استفاده می شود. فیلتر مشارکتی از داده‌های مربوط به رفتار گذشته مشتری برای ارائه توصیه‌های محصول و خدمات استفاده می‌کند. این تکنیکی است که به طور گسترده در بخش تجارت الکترونیک و در خدمات پخش استفاده می شود.
تقسیم بندی خودکار:
از تجربیات شخصی مشتری استفاده می شود. مدل‌های تقسیم‌بندی پیشرفته، همراه با امتیازدهی سرنخ و توصیه‌های متناسب، به شما امکان می‌دهند تجربیات واقعاً مرتبط را در سطح فردی ایجاد کنید. این باعث بهبود رضایت مشتری می شود و می تواند یک عامل کلیدی در بهبود بازگشت سرمایه باشد.
Predictive web and data analytics vector icons
مطالعه بازاریابی پیش بینی کننده چیست؟
تحقیقات بازاریابی پیش بینی کننده داده ها را جمع آوری می کند و به دنبال الگوهایی برای پیش بینی رفتار مصرف کننده می گردد.
مطالعات بازاریابی پیش‌بینی‌کننده شامل مراحل زیر است:
اهدافی را که می خواهید با مطالعه به آن برسید تعریف کنید.
داده های لازم را با تکنیک های داده کاوی، با استفاده از داده های دستگاه های هوشمند و غیره جمع آوری کنید.
اطلاعات را پردازش کنید تا بتوانید تجزیه و تحلیل انجام دهید.
تجزیه و تحلیل را انجام دهید و آمار مربوطه را بدست آورید.
از این اطلاعات مدل های پیش بینی ایجاد کنید.
برای نتیجه گیری و تعیین گام های بعدی، این مدل های پیش بینی را در شرکت خود اعمال کنید.
مزایای بازاریابی پیش بینی کننده
بازار تحلیل پیش بینی با نرخ 23.2 درصد در سال در حال رشد است. دلیل این رشد این است که استفاده از این نوع تکنیک‌ها و بهره‌مندی از مزایای بسیاری از جمله:
شناخت بهتر مخاطبان هدف.
شناسایی صحیح الگوهای رفتاری و ترجیحات مشتریان بالقوه در برنامه ریزی ارائه محصول و خدمات و استراتژی بازاریابی شما بسیار مفید است.
تقسیم بندی بهتر بخش بندی اغلب ستون هر استراتژی بازاریابی است.
شناسایی اینکه مشتریان بالقوه شما چه کسانی هستند و دقیقاً به دنبال چه چیزی هستند، راه اندازی کمپین های با دقت بالا را در جایی که احتمال بالایی برای رسیدن به هدف خود دارید ممکن می سازد. تقسیم بندی صحیح نه تنها مزایایی برای شرکت ها به همراه دارد. در محیطی مملو از تبلیغات، مشتریان به جای اینکه مدام با تبلیغات بمباران شوند، از دریافت محتوای مورد علاقه خود قدردانی می کنند.
رضایت بیشتر مشتری.
بازاریابی پیش‌بینی‌کننده به شما امکان می‌دهد بدانید که مشتریان شما واقعاً چه می‌خواهند، که شانس دستیابی به پیشنهاد مناسب را در زمان مناسب به حداکثر می‌رساند. همه اینها باعث ایجاد رضایت بیشتر مشتریان، وفاداری بیشتر و بازگشت سرمایه بهتر می شود.
همگام شدن با روندها.
بازاریابان همیشه باید در مورد تحولات این بخش به روز باشند تا بتوانند بر اساس آن استراتژی ها را برنامه ریزی کنند. بازاریابی پیش بینی به شما کمک می کند تا بدانید چه تغییراتی در راه است و چگونه شرکت خود را با آنها تطبیق دهید، از طراحی محصول گرفته تا تدارکات و ارتباطات.
بهينه سازي.
با بازاریابی پیش‌بینی‌کننده، می‌توانید به سرعت محتوا و اقداماتی را شناسایی کنید که نتایج مورد نظر شما را دریافت نمی‌کنند. این به شما کمک می کند تا بودجه و تلاش خود را بیشتر متمرکز کنید.
اقدامات موثر و ارائه محتوایی که احتمال بیشتری برای دستیابی به اهداف بازاریابی شما دارد.
بازگشت سریع سرمایه.
شروع استفاده از بازاریابی پیش‌بینی‌کننده از ابتدا مستلزم سرمایه‌گذاری اولیه مشخصی است، اما بهبود نتایج به این معنی است که این سرمایه‌گذاری می‌تواند بازیابی شود و به سرعت سود ایجاد کند.
چگونه بازاریابی پیش بینی کننده را در کسب و کار خود ایجاد کنیم؟
بازاریابی پیش بینی پتانسیل بهبود بسیاری از زمینه های کسب و کار و بازاریابی شما را دارد، اما ممکن است تعجب کنید که از کجا شروع کنید.
در اینجا کاربردهای مفید بازاریابی پیش بینی کننده که می تواند به شروع و مشاهده نتایج کمک کند، آورده شده است.
خریدهای گذشته کمک می کند که علایق و ترجیحات کاربر، توصیه های شخصی سازی شده محصول و خدمات را نمایش دهید.
تجربه خرید آنلاین را بر اساس داده‌های مربوط به رفتار کاربران و پیش‌بینی‌های مربوط به اقدامات آینده آنها بهبود دهید.
کمپین های بازاریابی ایمیلی را در زمان واقعی شخصی سازی کنید تا به اقدامات مشتری پاسخ دهید و تبدیل ها را به سمت رهبری یا خرید هدایت کنید.
برای افزایش درآمد در کوتاه مدت، تبلیغات و تخفیف های شخصی ارائه دهید.
ابزارهای بازاریابی پیش بینی کننده
در نهایت، بیایید نگاهی به دو ابزاری بیندازیم که می‌توانند به شما در شروع پیاده‌سازی بازاریابی پیش‌بینی‌کننده در شرکت خود و بهره‌گیری از مزایای آن کمک کنند.
امتیازدهی پیشگویانه از HubSpot
امتیازدهی سرنخ یکی از زمینه‌هایی است که بیشترین پتانسیل را در بازاریابی پیش‌بینی‌کننده دارد. این شامل تخصیص امتیازی به هر سرنخ است که احتمال تبدیل شدن به مشتری را نشان می دهد.
ابزار امتیاز دهی هاب اسپات از تمام اطلاعات جمع آوری شده از مشتریان شما، از اولین صفحه ای که در سایت شما بازدید کرده اند تا آخرین اقدامی که انجام داده اند، استفاده می کند. همه این داده‌ها با استفاده از تکنیک‌های یادگیری ماشین برای به دست آوردن امتیازات پیش‌بینی‌کننده که احتمال تبدیل را منعکس می‌کنند، تجزیه و تحلیل می‌شوند.
یکی از جالب‌ترین جنبه‌های این ابزار این است که در طول زمان با جمع‌آوری داده‌ها و آزمایش پیش‌بینی‌های آن، هوشمندتر می‌شود. بنابراین، استراتژی امتیازدهی سرنخ شما به طور خودکار بهینه می شود.
اگر ترجیح می‌دهید کنترل بیشتری روی عناصری که در امتیازدهی سرنخ در نظر گرفته می‌شوند، داشته باشید، می‌توانید از روش‌های سنتی امتیازدهی سرنخ نیز استفاده کنید.
ByRatings
ByRatings یک راه حل کامل است که از تکنیک های بازاریابی پیش بینی کننده در سراسر قیف بازاریابی برای بهبود عملکرد تیم های بازاریابی و فروش شما استفاده می کند. محصولات آن به نیازهای مختلف تجاری مانند:
نرخ کلیک بازدیدکنندگان وب سایت خود را پیش بینی کنید.
امتیازدهی پیشگویانه از سرنخ های خود را دریافت کنید.
تخصیص سرنخ ها به نماینده فروش مناسب برای افزایش تبدیل.
رفتار خرید مشتری را برای افزایش ارزش طول عمر مشتری پیش بینی کنید.
پروفایل های مشتریان خود را برای تقسیم بندی موثرتر تجزیه و تحلیل کنید.
احتمال رها شدن مشتری را پیش بینی کنید و اقدامات پیشگیرانه انجام دهید.
منبع: predictive marketing
