Prediktiv analyse: Er det virkelig så komplisert?

Av APSIS

2018-01-25

Optimaliser, skreddersy og forutsi; Etter hvert som konkurransen på markedet blir tøffere stilles det høyere krav til deg som digital markedsfører og netthandler. Vi går igjennom grunnene til at prediktiv analyse kan vokse voldsomt i 2018 og svarer på spørsmålet: Er det virkelig så vanskelig som det høres ut?

Glass ball

Målet er alltid å ligge ett skritt foran kunden

Vår ekspert innenfor marketing automation, Wilhelm Sahlberg, spår i følgende innlegg at prediktiv analyse kommer til å fotfeste seg i 2018.

Kundene krever en feilfri, sømløs, og fleksibel kundeopplevelse. Samtidig er markedsførere stadig på jakt etter data som kan brukes for å optimalisere kampanjer og maksimere budsjettet. I skjæringspunktet mellom krav og behov kommer prediktiv analyse inn i bildet for en bedre kundeopplevelse

Hvorfor?

Prediktiv analyse kan hjelpe deg å forutsi hvordan dine kunder (eller en bestemt kunde) vil handle og reagere i framtiden. Det kan til og med brukes som et verktøy for å kunne forstå og forutsi hva kundene trenger slik at du kan overgå forventningene deres.

Prediktiv analyse handler i bunn og grunn om å ligge ett skritt foran. Det er akkurat som en sofistikert spåkule der du kan samle inn riktig data, trekke riktige konklusjoner og skaffe deg innsikt som kan bukes til å optimalisere dine markedsføringsaktiviteter og maksimere resultatene.

Fra matematiker til markedsfører

Selv om det kanskje virker som om du trenger en hel rekke dataanalytikere og ekstremt avanserte systemer for å lykkes med prediktiv analyse, så er det ikke så vanskelig som det kan høres ut som. Og selv om det fremstilles som en helt ny metode, er det ikke et nytt konsept…

Labyrinth with chess


Men hvis det egentlig ikke er et nytt fenomen, hva kan være årsaken til at det øker så mye i popularitet og betydning?

Årsaken er at markedsførere har fått opp øynene for fordelene ved å bruke datadrevet markedsføring i dagens konkurranseprega klima. Samtidig har det blitt utviklet billigere og raskere datamaskiner og fleksible løsninger som forenkler analysen. Dette har medført at prediktiv analyse har gått over fra å være et domene som er styrt av matematikere og statistikere til en metode brukt av markedsførere.

5 eksempler på prediktiv analyse i digital markedsføring

Prediktiv analyse kan brukess på et avansert nivå, men det er også mulig å kickstarte og forbedre din prediktive analyse med små og enkle steg.

Akkurat som ved marketing automation og datadrevet markedsføring generelt, er det viktig å lære seg å krabbe før man går. Som med alle typer teknologi (MarTech) og analyseverktøy, trengs det en hjerne bak musklene og i vårt tilfelle er det strategien som tar denne rollen.

Som digital markedsfører er du klar over at det blir lagret en enorm mengde data hver dag. Men uten klar målsetting risikerer du å forsvinne under Big Data istedenfor å finne den rette veien mot en kundeinnsikt som er gull verdt.

Gold nuggets
 
So, how can you apply a layer of predictive analytics to your marketing activities and overall strategy? Just as with marketing automation and data-driven marketing in general, you need to learn how to walk before you try to run. Here are five examples:
 

1. Et enkelt skritt for å starte med prediktiv analyse er å se på kalenderen for å regne ut de ukene, dagene og tidspunktene som er igjen før kundenes fullførte kjøp når sin topp og bunn. På denne måten kan du tilpasse dine tilbud, arrangementer og kampanjer for å maksimere resultatene dine.

2. Prediktive analyser kan også brukes til å finne ut når, hvordan, og i hvilken kanal du bør kommunisere med hvilke kunder og for å finne ut hva slags innhold som kreves for et spesielt segment eller kundeprofil til å ta neste steg i kundereisen.

3. Bruk prediktiv analyse til å spå det ideelle antallet skritt i kundereisen og forsterke systemet ditt for marketing automation ved bruk av innhold som sendes til rett person, i riktig kanal og til rett tid.


4. En annen god strategi som kan boostes ved hjelp av prediktiv analyse er anbefalinger. Ved å bruke kunden eller en besøkende sin besøks- og kjøpshistorikk, kan du spå hvilke produkter de kanskje vil kjøpe i fremtiden.

5. Den femte metoden er å forutsi når kunden vil ha behov for å komme tilbake for å gjøre ytterligere kjøp. Hvis du for eksempel selger blekkpatroner, kan du regne ut hvor lang tid det tar før en gjennomsnittlig eller bestemt kunde har brukt opp blekket. På den måten når du kunden til rett tid.

Prediktiv analyse er med andre ord en kraftig metode for å ta smarte beslutninger ut ifra dine kunders behov og ønsker. Uansett om du føler at organisasjonen din er klar for å iverksette en mer komplisert eller enklere versjon av prediktiv analyse vil du kunne legge merke til en forskjell på kundetilfredshet og gevinst.

 

Ønsker du mer informasjon for å mette din nysgjerrighet for kunnskap? Abonner på vårt nyhetsbrev: APSIS More!