غير استخدام التحليلات التنبؤية Predictive analytics في التسويق طرق البيع التي تتبعها الشركات مع العملاء. وهذه المعرفة الجديدة في علم الإحصاء والتحليلات التنبؤية أصبحت من العلوم المتطورة بشكل مستمر. وسنتطرف إلى النقاط الأساسية لتصبح ناجحاً في هذا المجال.
تتعرض أقسام التسويق في الشركات لضغوط أكبر من أي وقت مضى لتحقيق أقصى قدر من النتائج وتحسين النفقات. وفقاً لـ Gartner
انخفضت ميزانيات التسويق إلى 6.4٪ فقط من إيرادات الشركة ، انخفاضًا من 11٪ في عام 2021
ما هي التحليلات التنبؤية Predictive analytics؟
التحليلات التنبؤية هي فرع من التحليلات المتطورة التي تتنبأ بما يمكن أن يحدث. بناءً على الأنماط في البيانات التي تم جمعها. يتيح دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي مثل التعلم الآلي. في أدوات التحليلات التنبؤية للشركات على تحليل كميات هائلة من البيانات بسرعة كبيرة . مما يعزز دقة وفائدة النماذج التنبؤية.
لماذا تُعد التحليلات التنبؤية Predictive analytics مهمة في التسويق؟
يُعد تحليل البيانات من أجل التنبؤ بالسلوك والأحداث المستقبلية. مثالاً على اتخاذ القرارات القائمة على البيانات data-driven decision-makin في مجال الأعمال. ويؤدي استخدام التحليلات التنبؤية إلى إزالة الشك والتخمين والحدس من خلال تحديد النتائج الأكثر احتمالية للمدراء التنفيذيين. وبالتالي، يمكن لقادة الأعمال أن يكون لديهم ثقة أكبر في القرارات التي يتخذونها. والتي ستؤدي إلى النتائج النهائية التي يسعون إليها.
أما في مجال التسويق، هذا يعني أن المؤسسات في وضع أفضل لإنفاق ميزانياتها بشكل أكثر فعالية. وكما يقول الخبراء. سواءً كانوا يسعون إلى تحويل العملاء المحتملين إلى عملاء جدد. أن الاحتفاظ بالعملاء الحاليين أو استهداف المستهلكين بناءً على زمن التعامل معهم أو إنشاء تجارب عملاء مخصصة.
أمثلة على التحليلات التنبؤية في التسويق
- النمذجة الشبيهة Look-alike modeling: تتمثل المهمة الرئيسية لأقسام التسويق في اكتساب عملاء جدد. وخاصة العملاء الذين سيكونون عملاء على المدى الطويل ، ويقومون بذلك بكفاءة . في النمذجة المتشابهة ، يستخدم المسوقون الخوارزميات للتنبؤ بالأفراد من المجموعة الذين من المرجح أن يكونوا عملاء . وبشكل أكثر تحديدًا ، عملاء على المدى الطويل. تقوم محركات التحليلات بفحص البيانات لاكتشاف وتجميع الأفراد الأكثر شبهاً بهم وسوف يتصرفون مثل العملاء المخلصين الحاليين للمؤسسة.
- الأجراء التالي الأفضل Next-best action: استناداً إلى مجموعة واسعة من مجموعات البيانات حول العملاء والسلوكيات السابقة. تتنبأ الخوارزميات في هذا النهج بكيفية تفاعل العميل مع الإجراءات التسويقية المختلفة. التي يمكن اتخاذها حتى يمكن اتخاذ الإجراء التالي الأفضل.
- قيادة المؤهلات Lead qualification: يمكن للمسوقين استخدام البيانات للتنبؤ بالمستهلكين. الذين يتصفحون منتجاتهم والذين من المرجح أن يعودوا لإنهاء عمليات الشراء. تسمح هذه المعرفة بتوجيه الرسائل التسويقية إلى هؤلاء الأفراد بدلاً من إطلاق حملات واسعة تستهدف جميع المتصفحات. وهو مسعى مكلف له عائد أقل.
- نمذجة الترفيع Uplift modeling: تعمل الخوارزميات في هذه النمذجة على معالجة البيانات الخاصة بالعملاء الحاليين. بالإضافة إلى استجابات المستهلكين السابقة لجهود التسويق للتنبؤ بكيفية استجابة المستهلكين اليوم لعروض التسويق المختلفة. والهدف من ذلك هو الإجابة على أسئلة مثل. هل يجب أن أقدم هذا العرض الترويجي المحدد للعميل (أ) أو العميل (ب)؟ أي العملاء يجب أن أستهدفهم بالقسائم وأيهم لا ينبغي أن أضيع أموالي عليه؟
- توقعات الطلب Demand forecasting: يتيح التنبؤ بالطلب للمسوقين التنبؤ بدقة بمدى الطلب الذي ستولده حملاتهم. وحتى يتمكنوا من ضمان حصولهم على ما يكفي من منتجاتهم أو خدماتهم في المواقع المناسبة لتلبية الطلب المتوقع.
- الإبتكارات الابداعية المبنية على البيانات Data-driven creatives: تساعد التحليلات التنبؤية جهات التسويق في تحديد أفضل السبل لاستهداف العملاء. يمكن أن يساعد أيضاً في تصميم المحتوى الإبداعي الخاص بهم وفقاً للتركيبة السكانية والمواقع المختلفة التي يخدمونها. تمكّن التحليلات التنبؤية المسوقين من اختبار تصميمات مختلفة – ألوان وخلفيات وشعارات وخطوط مختلفة وما إلى ذلك. لتحديد المجموعة التي تعمل بشكل أكثر فاعلية مع أي جمهور وفي أي وسائط.
كيفية استخدام التحليلات التنبؤية في التسويق بنجاح
يمتلك المسوقون مجموعة من أدوات التكنولوجيا الجاهزة المتاحة بسهولة. والتي تمكنهم من استخدام التحليلات التنبؤية لتشكيل حملاتهم التسويقية واستراتيجياتهم التسويقية الشاملة. والتي يمكن أن يستفاد مننها بالشكل الأمثل في حال :
- التركيز على امتلاك أكبر قدر ممكن من البيانات وأكبر قدر ممكن من البيانات الصحيحة.
- اختيار الخوارزميات الصحيحة وتقنيات النمذجة للوظيفة.
- الحد من التحيزات للخوارزميات الخاطئة أو بيانات التدريب الغير مكتملة أو الغير متوازنة.
تابع موقعنا ديجيتل تريندز عربي للحصول على أحث الاخبار الخاصة بعالم التكنولوجيا والتطبيقات الذكية.