Analityka predykcyjna zapewnia solidną podstawę do podejmowania decyzji w kampaniach marketingowych w oparciu o dane. Chociaż większość liderów marketingu korzysta już z jakiejś formy analityki predykcyjnej, w szczególności z modelowania predykcyjnego, wielu nadal ma trudności z pełnym uwzględnieniem jej w swoich decyzjach.

Obawy dotyczące jakości danych i wykorzystywania właściwych danych utrudniają szersze zastosowanie analityki predykcyjnej. Podobnie niektórzy marketerzy uważają, że analityka predykcyjna jest zbyt złożona, zakładając, że muszą w pełni zrozumieć analizę danych lub zastosować zaawansowane narzędzia sztucznej inteligencji, aby z niej skorzystać. Chociaż zaawansowana analityka i sztuczna inteligencja mogą usprawnić modelowanie predykcyjne, nadal można usprawniać decyzje, korzystając z modelowania predykcyjnego bez tych funkcji.

Aby zwiększyć sprzedaż swojej marki w nadchodzącym roku, przeanalizujmy, w jaki sposób modelowanie predykcyjne może usprawnić Twój marketing. Dowiedz się o jego obecnym zastosowaniu w branży reklamowej, rozpocznij wdrażanie swojego podejścia w 2024 r. i odkryj rzeczywiste przykłady jego wpływowych wyników.

Popularne przypadki użycia modelowania predykcyjnego

Modelowanie predykcyjne wykorzystuje duże zbiory danych do podejmowania decyzji opartych na danych, zastępując intuicję spostrzeżeniami. Wykrywając wzorce w danych, możesz lepiej przewidywać zachowania konsumentów i optymalizować strategie reklamowe. Oto kilka popularnych sposobów wykorzystania modelowania predykcyjnego w reklamie:

Dokładna segmentacja odbiorców

Dzięki danym dotyczącym danych demograficznych klientów, zachowań online, historii zakupów itp. możesz segmentować odbiorców i tworzyć kampanie dostosowane do indywidualnych preferencji i potrzeb każdego segmentu docelowego.

Aż 71% klientów oczekuje od marek personalizacji, dlatego segmentacja jest ważna, aby pomóc sprostać temu wymaganiu.

Idealne miejsce i czas dla kampanii reklamowych

Analiza danych historycznych pozwala stworzyć modele predykcyjne wskazujące, które kanały lub platformy będą prawdopodobnie najskuteczniejsze i kiedy najlepiej będzie umieścić reklamy.

Reklamodawcy mogą wykorzystać tę analizę do opracowania lepszych strategii planowania mediów, zapewniając wyświetlanie reklam właściwym odbiorcom, gdy są oni najbardziej przygotowani do nawiązania kontaktu z marką lub dokonania zakupu.

Maksymalizuj szacunki wartości życiowej klienta

Wartość życiowa klienta (LTV) to przewidywany zysk, jakiego marka może się spodziewać w trakcie całej relacji z klientem. Korzystając z modelowania predykcyjnego do prognozowania wartości LTV klientów, możesz podejmować decyzje inwestycyjne w oparciu o dane, aby utrzymać istniejących klientów o wysokiej wartości we wszystkich kanałach medialnych.

Możesz to również wykorzystać do identyfikacji potencjalnych klientów, którzy z czasem najprawdopodobniej będą wartościowi dla marki.

Kop głębiej: siła analityki predykcyjnej: czy przyszłość jest teraz?

Modelowanie predykcyjne pomaga w kierowaniu na odbiorców, optymalizacji kampanii reklamowych i ustalaniu priorytetów dla klientów o dużej wartości. Ma również różne zastosowania, takie jak analiza trendów w odpowiedzi na zmiany w branży i prognozy zwrotu z inwestycji w celu alokacji zasobów.

Wielu marketerów unowocześnia modelowanie predykcyjne za pomocą generatywnej sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, odzwierciedlając trend panujący w branży. Jednak modelowanie predykcyjne pozostaje dostępne nawet bez inwestowania w zaawansowaną technologię.

Na przykład modelowanie predykcyjne oparte na zasadach statystycznych nie wymaga uczenia maszynowego. Przypadki użycia obejmują:

• Analiza regresji, która pomaga porównać wpływ zmiennych kampanii (tj. kanałów lub przekazu) na optymalizację zasięgu.
• Analiza szeregów czasowych to kolejny rodzaj modelowania statystycznego, który może pomóc marketerom zrozumieć trendy na przestrzeni czasu i stworzyć prognozy sprzedaży.

Kop głębiej: 4 kategorie AI wpływające na marketing: Analityka predykcyjna

Rozpoczęcie pracy z modelowaniem predykcyjnym

Niezależnie od podejścia – ze sztuczną inteligencją czy bez niej – istnieje mocne uzasadnienie biznesowe przemawiające za wdrożeniem modelowania predykcyjnego w 2024 r., zwłaszcza w obliczu zmieniających się zachowań konsumentów i zmieniających się nawyków medialnych.

Sama możliwość hiperpersonalizacji kampanii szybko staje się przedmiotem zainteresowania marek, a modelowanie predykcyjne zapewnia tę możliwość wraz z wieloma innymi niezbędnymi spostrzeżeniami. Jak więc możesz zacząć?

Współpraca z agencją jest idealna, jeśli na początek nie masz dużego doświadczenia w modelowaniu predykcyjnym. Korzystając z wiedzy agencji zajmujących się wieloma markami, możesz rozwijać swoje umiejętności i uzyskać wskazówki podczas integrowania modelowania predykcyjnego z ogólną strategią marketingową. Pomocna może być również współpraca z analitykami danych i analitykami agencji.

Oto inne samodzielne sposoby, dzięki którym Ty i Twoje zespoły marketingowe możecie dowiedzieć się więcej o modelowaniu predykcyjnym.

Skorzystaj ze szkoleń

Dobrym pomysłem jest, aby cały zespół marketingowy rozumiał podstawowe zasady modelowania predykcyjnego i analiz. Na szczęście wiele zasobów może pomóc Twojemu zespołowi zrozumieć podstawy.

Należą do nich kursy online, samouczki i inne zasoby. Poznanie danej dziedziny usprawnia współpracę, pomaga efektywniej pracować z zasobami zewnętrznymi i przyczynia się do lepszego podejmowania decyzji.

Zdefiniuj swoje priorytety

Po głębszym zrozumieniu możliwości modelowania predykcyjnego kolejnym krokiem jest zdefiniowanie początkowych i długoterminowych celów strategii. Mogą to być priorytety takie jak:

• Ulepszanie sposobu docierania do klientów.
• Dokładniejsze i mierzalne przewidywanie zachowań klientów.
• Poprawa wydajności kampanii.
• Maksymalizacja efektywności pozyskiwania klientów i LTV.

Planowanie wdrożenia i identyfikacja konkretnych wskaźników sukcesu będzie łatwiejsze, jeśli ustalisz swoje priorytety.

Zacznij od małego i zwiększaj skalę

Po ustaleniu priorytetów wybierz jeden projekt na początek, zamiast próbować wdrożyć modelowanie predykcyjne w wielu kampaniach jednocześnie.

Dzięki temu będziesz mógł zdobywać doświadczenie bez przytłaczania. Zapewni ci także przestrzeń do rozpoznania i zastosowania lekcji, których nauczysz się po drodze.

Kiedy już będziesz mieć pewność co do wpływu swoich wyników, możesz szerzej przyspieszyć wdrażanie modelowania predykcyjnego.

Stale oceniaj i dostosowuj

Inną najlepszą praktyką jest częste ocenianie wydajności modelowania predykcyjnego w stosunku do celów przy użyciu wskaźników zidentyfikowanych podczas definiowania priorytetów w różnych okresach lub zmian w kampaniach marketingowych.

Oceniając postęp i analizując wyniki, bądź przygotowany na powtarzanie swojego podejścia, aby móc stale i regularnie doskonalić swoje techniki modelowania predykcyjnego.

Włącz modelowanie predykcyjne do swojej strategii na rok 2024

Korzystanie z odpowiedniego modelowania predykcyjnego może pomóc w przekształceniu kampanii. W jednym przypadku zastosowania w świecie rzeczywistym pomogło to zapewnić wzrost liczby subskrypcji rok do roku w niezwykle konkurencyjnej branży.

System szybkiej optymalizacji oparty na danych i wysoce pewny, predykcyjny model wydajności znacznie zwiększyły udział w rynku, przekraczając oczekiwania klientów.

Bądź na bieżąco z postępami technologicznymi i analitycznymi, włączając modelowanie predykcyjne do swojej strategii marketingowej w tym roku.

Niezależnie od tego, czy współpracujesz z agencją, zaczynasz od narzędzi AI, czy stopniowo zwiększasz możliwości technologiczne, zastosowanie modelowania predykcyjnego usprawni proces podejmowania decyzji i zapewni imponujące wyniki w 2024 r.

Zajrzyj głębiej: do czego służą narzędzia do atrybucji marketingowej i analiz predykcyjnych?