B2Bマーケターの予測分析ボールト：2021年以降の主要な推進要因とビジネス上の重要性

公開: 2022-04-12

将来の活動を予測することは、B2Bマーケターにとって、危機の到来を計画したり、動的なB2B条件によりよく適応したりするのに役立つため重要です。 運用、予算、供給、製品需要などの要素を正確に予測することは、組織の成功にとって非常に重要です。 ポリシーの最終的なコストを予測するマーケティング担当者の能力は、製品のマーケティングと価格設定の正確さ、および逆選択を回避できる範囲を決定します。

予測分析は、業界のベストプラクティスとして急速に進化し、B2Bマーケターは、潜在的なクライアントをターゲットにし、より正確な価格を決定し、より高いコンバージョン意向を示す潜在的なクライアントを特定するために、予測分析手法をますます使用しています。

予測分析とは何ですか？

予測分析は、将来のイベントや行動を予測するモデルを開発するためのさまざまな統計的および分析的手法を表す広義の用語です。 これらの予測モデルの形式は、予測している動作やイベントによって異なります。 ほとんどの予測モデルは、特定の動作またはイベントが発生する可能性が高いことを示すスコアが高いスコアを生成します。

3つの信用調査機関で使用される予測モデルの最も予測的な例には、個人のクレジットスコアを作成するためのExperian、Equifax、およびTransUnionが含まれます。 クレジットスコアが高いほど、個人が借金を支払う可能性が高くなります。

データマイニングは、データの分析を伴う予測分析のコンポーネントであり、データ間の傾向、パターン、または関係を特定します。 その後、この情報を使用して予測モデルを開発できます。

予測分析は、ほとんどの予測モデルおよびデータマイニング手法とともに、高度な回帰または時系列モデルなどの多変量解析手法を含む、ますます高度な統計手法に依存しています。 このような手法により、組織は、すぐには明らかにならない傾向や関係を判断できますが、それでも将来のイベントや行動をより正確に予測することができます。

予測分析の推進要因

予測分析は企業にとって目新しいものではなく、企業は長年にわたって予測分析を採用してきましたが、いくつかの推進要因がB2Bセクターでの普及を促進しています。

言うまでもなく、デジタル分析技術の進歩とデジタルトランスフォーメーションの急増に伴い、特にパンデミック後の時代には、世界中で予測分析技術が進化してきました。 ただし、次のような予測分析の主な推進要因は同じです。

  • 技術の進歩
  • データの可用性
  • 遅い市場での成長への欲求、そして
  • 競争優位の探求

技術の進歩

予測分析で使用される統計手法は、計算量が多くなります。 企業が使用するデータの量によっては、数千または数百万の計算を実行する必要がある場合があります。

デジタルトランスフォーメーションとソフトウェア設計の進歩により、このような計算を迅速に実行するソフトウェアパッケージが開発され、マーケターはデータを効果的に分析し、新しい予測モデルを作成して検証できるようになりました。

データの可用性

予測モデルの有効性は、それを開発するために利用できるデータの質と量に依存します。 データを使用可能な形式に変換するには、時間とコストがかかる可能性があります。

マーケターが予測モデルを開発するために使用できるサードパーティのデータソースは多数あります。 これらの情報源には、信用調査機関、予測モデリング会社、およびその他のデータ収集組織が含まれます。

遅い市場に勝ちたいという願望

遅い市場は時々勝つために無敵のように見えます。 そのような時間の間に、いくつかの予測的洞察が機能するかもしれません。 B2Bマーケターは、予測分析を使用して、より正確な価格設定を開発し、サービスのターゲット設定方法を改善できます。 したがって、予測分析を使用するB2Bマーケターは、この情報を使用して、効率の低い競合他社からの市場シェアを主張できます。

競争優位の探求

マーケティング担当者が競争上の優位性を模索しているため、予測分析の使用はさらに促進されます。 予測分析は、競合他社が所有していないターゲットオーディエンスグループに関する情報をマーケターに提供します。

マーケターは、ターゲット市場を効率的に定義し、価格設定をより正確に開発し、予測分析を使用しない競合他社に対して競争上の優位性を提供する他の多くのタスクを実行できます。

予測分析がB2B組織にどのように役立つか

組織が資産管理会社であろうと資産管理会社であろうと、B2B技術企業であろうと、予測分析は、企業が見込み客やクライアントに関して持っているデータを活用する革新的な方法を提供します。 このデータを使用して、予測可能で収益性の高い新規ビジネスのパイプラインを提供できます。

Forresterの調査は、予測マーケティングイニシアチブがしばらくの間進行中であり、並外れた結果をもたらしていることを実証しています。

  1. 予測分析ユーザーの97％が予測分析の恩恵を受けています
  2. 予測ユーザーの83％は、予測分析を使用することで、ビジネスにかなりのまたは高い影響を与えたと述べています。
  3. 回答者の58％がビジネスマーケティングの目標を上回っています

予測分析機能は、特にパンデミック危機の時期に、マーケターにとって運用上の優先事項になりつつあります。 予測分析技術がB2Bマーケターに提供する利点のいくつかを次に示します。

  1. リードの優先順位付け：予測インテリジェンスは、購入者がクライアントサイトのコンテンツを調査および消費する際の新たなニーズと関心を分析および復号化することにより、売上コンバージョンの2桁の増加を促進します。 意思決定者のシグナルを利用して、いつ購入するのか、何を購入するのかを予測できます。
  2. ネットの新しいリード：最も成功した価値の高いリードの共通の属性を理解することにより、予測分析は、マーケターがマーケティングメッセージに関与する新しいオーディエンスのいくつかの属性を分析するのに役立ちます。 この手法は、外部の顧客データサプライヤからのリードを改善するのに特に役立ちます。
  3. 顧客データの強化：購入者に関する情報が多ければ多いほど、購入者の問題点に合わせてメッセージやコミュニケーションを調整しやすくなります。

購入者の情報を予測分析と統合することで、マーケターは、新たなニーズや購入者の特性など、適切なパターンや特性を追跡できます。

  1. リアルタイムCRMセグメンテーション： CRMデータは、企業の詳細をリアルタイムのニーズに超えて日々成長しています。 これにより、より洗練されたセグメンテーションが可能になり、適切なメッセージで適切なリードにレーザーフォーカスがもたらされます。 リアルタイムのセグメンテーションは、予算とリソースが市場のすべての人が喜んで購入することに焦点を合わせているため、キャンペーンをより成功させます。
  2. コンテンツの推奨事項：予測分析により、企業はターゲットオーディエンスグループに表示できる次善のコンテンツを分析できます。 コンテンツの推奨は、アルゴリズムによるパーソナライズから生まれます。これは、通常、マーケティングの自動化とコンテンツの推奨を強化する、洗練されていない困難なプリセット自動化ルールを渡すことによって行われます。
  3. リターゲティング：予測データに基づくリターゲティングとは、組織が予測データに基づいて作業するだけでなく、購入意向に基づいてインターネットオーディエンスにリマーケティングできる可能性があることを意味します。
  4. バイヤーのニーズを特定する：バイヤーがどこにいるかを知ることで、最適な結果を得るために予算をターゲットにすることができます。 予測イベントを使用すると、参加するイベント、コンテンツ戦略を次に進める場所、さらにはデジタルマーケティングの結果を改善する方法を決定できます。

要約

将来を予測することで、実際にそれをより細かく制御できるようになり、特にパンデミック危機後の不確実な時期に、新しいビジネスの高みを達成することができます。

これにより、ビジネスを持続的に発展させ、収益目標を最適化することができます。 B2Bマーケターは、マーケティングの複雑さを軽減しながらパイプラインとバイヤーのエンゲージメントを高めるために、それぞれの利点に予測データを使用する必要があります。