Gudang Analisis Prediktif Pemasar B2B: Pendorong Utama dan Signifikansi Bisnis untuk 2021 dan Setelahnya

Memprediksi aktivitas masa depan penting bagi pemasar B2B karena membantu mereka merencanakan krisis yang akan datang atau untuk lebih beradaptasi dengan kondisi B2B yang dinamis. Faktor-faktor peramalan yang akurat seperti operasi, anggaran, persediaan, atau permintaan produk sangat penting untuk keberhasilan organisasi mana pun. Kemampuan pemasar untuk memperkirakan biaya akhir dari suatu kebijakan menentukan seberapa akurat mereka memasarkan dan menetapkan harga produk mereka dan sejauh mana pilihan yang merugikan dapat dihindari.

Analitik prediktif telah berkembang dengan cepat sebagai praktik terbaik industri dan pemasar B2B semakin banyak menggunakan teknik analitik prediktif untuk menargetkan klien potensial, untuk menentukan harga yang lebih akurat, dan untuk mengidentifikasi klien potensial yang menunjukkan niat konversi yang lebih tinggi.

Apa itu Analisis Prediktif?

Analisis prediktif adalah istilah luas yang menggambarkan berbagai teknik statistik dan analisis untuk mengembangkan model yang memprediksi peristiwa atau perilaku di masa depan. Bentuk model prediksi ini bervariasi tergantung pada perilaku atau peristiwa yang mereka prediksi. Sebagian besar model prediktif menghasilkan skor dengan skor yang lebih tinggi yang menunjukkan kemungkinan yang lebih tinggi dari perilaku atau peristiwa tertentu yang terjadi.

Contoh paling prediktif dari model prediktif yang digunakan oleh tiga biro kredit termasuk Experian, Equifax, dan TransUnion untuk mengembangkan skor kredit untuk individu. Semakin tinggi skor kredit, semakin besar kemungkinan individu tersebut untuk membayar hutangnya.

Data mining adalah komponen analitik prediktif yang memerlukan analisis data untuk mengidentifikasi tren, pola, atau hubungan di antara data. Informasi tersebut kemudian dapat digunakan untuk mengembangkan model prediksi.

Analisis prediktif, bersama dengan sebagian besar model prediktif dan teknik penambangan data, mengandalkan metode statistik yang semakin canggih termasuk teknik analisis multivariat seperti regresi lanjutan atau model deret waktu. Teknik-teknik tersebut memungkinkan organisasi untuk menentukan tren dan hubungan yang mungkin tidak langsung terlihat, tetapi masih memungkinkannya untuk memprediksi kejadian atau perilaku di masa depan dengan lebih baik.

Penggerak Analisis Prediktif

Analisis prediktif bukanlah hal baru untuk bisnis dan meskipun bisnis selama bertahun-tahun telah menggunakan analisis prediktif, beberapa pendorong telah meningkatkan prevalensi mereka di sektor B2B.

Tak perlu dikatakan, dengan kemajuan teknik analitis digital dan menjamurnya transformasi digital, terutama di era pascapandemi, teknik analisis prediktif di seluruh dunia telah berkembang; namun, pendorong utama analitik prediktif tetap sama, termasuk:

• Kemajuan teknologi
• ketersediaan data
• Keinginan untuk tumbuh di pasar yang lambat, dan
• Sebuah pencarian untuk keunggulan kompetitif

Kemajuan Teknologi

Teknik statistik yang digunakan dalam analisis prediktif adalah komputasi intensif. Tergantung pada jumlah data yang digunakan oleh bisnis, beberapa mungkin memerlukan ribuan atau jutaan perhitungan.

Kemajuan dalam transformasi digital dan desain perangkat lunak telah mengarah pada pengembangan paket perangkat lunak yang dengan cepat melakukan perhitungan seperti itu, memungkinkan pemasar menganalisis data secara efektif dan menghasilkan serta memvalidasi model prediktif baru.

Ketersediaan Data

Validitas model prediksi apapun tergantung pada kualitas & kuantitas data yang tersedia untuk mengembangkannya. Mengonversi data ke format yang dapat digunakan dapat memakan waktu dan biaya.

Ada banyak sumber data pihak ketiga yang dapat digunakan pemasar untuk mengembangkan model prediktif. Sumber-sumber ini termasuk biro pemeringkat, perusahaan pemodelan prediktif, dan organisasi pengumpulan data lainnya.

Keinginan untuk Memenangkan Pasar Lambat

Pasar yang lambat terkadang tampak tak terkalahkan untuk dimenangkan. Selama waktu seperti itu, beberapa wawasan prediktif mungkin berhasil. Pemasar B2B dapat menggunakan analitik prediktif untuk mengembangkan harga yang lebih akurat dan meningkatkan cara mereka menargetkan layanan mereka. Dengan demikian, pemasar B2B yang menggunakan analitik prediktif dapat menggunakan informasi ini untuk mengklaim pangsa pasar dari pesaing mereka yang kurang efisien.

Pencarian Keunggulan Kompetitif

Penggunaan analitik prediktif semakin didorong karena pencarian pemasar untuk keunggulan kompetitif. Analisis prediktif memberikan informasi kepada pemasar tentang kelompok audiens target yang tidak dimiliki pesaing mereka.

Pemasar dapat secara efisien menentukan pasar sasaran, mengembangkan penetapan harga dengan lebih akurat, dan dapat melakukan banyak tugas lain yang memberikan keunggulan kompetitif dibandingkan pesaing yang tidak menggunakan analitik prediktif.

Bagaimana Analisis Prediktif Menguntungkan Organisasi B2B

Apakah sebuah organisasi adalah perusahaan manajemen kekayaan atau aset atau perusahaan teknologi B2B, analitik prediktif menghadirkan cara inovatif untuk memanfaatkan data yang dimiliki bisnis tentang prospek dan klien mereka. Data ini dapat digunakan untuk memberikan jalur bisnis baru yang dapat diprediksi dan menguntungkan.

Penelitian Forrester membuktikan bahwa prakarsa pemasaran prediktif telah berlangsung selama beberapa waktu dan memberikan hasil yang luar biasa:

1. 97% pengguna analitik prediktif mendapat manfaat dari analitik prediktif
2. 83% pengguna prediktif menyatakan bahwa mereka telah mengalami dampak bisnis yang cukup besar atau tinggi dengan menggunakan analitik prediktif, dan
3. 58% responden telah melampaui sasaran pemasaran bisnis mereka

Kemampuan analitis prediktif semakin menjadi prioritas operasional bagi pemasar terutama di masa krisis pandemi. Berikut adalah beberapa manfaat yang ditawarkan teknik analisis prediktif untuk pemasar B2B:

1. Prioritas Prospek: Kecerdasan prediktif memfasilitasi peningkatan dua digit dalam konversi penjualan dengan menganalisis dan mendekripsi kebutuhan dan minat pembeli yang muncul saat mereka meneliti dan mengonsumsi konten di situs klien. Seseorang dapat memanfaatkan sinyal pembuat keputusan dan memprediksi kapan mereka akan membeli, dan apa yang akan mereka beli.
2. Prospek baru yang bersih: Dengan memahami atribut umum dari prospek yang paling sukses dan bernilai tinggi, analitik prediktif membantu pemasar menganalisis beberapa atribut di setiap audiens baru yang terlibat dengan pesan pemasaran mereka. Teknik ini sangat berguna untuk meningkatkan prospek dari pemasok data pelanggan eksternal.
3. Data pelanggan yang diperbesar: Semakin banyak informasi yang tersedia tentang pembeli, semakin mudah bagi mereka untuk menyesuaikan pesan dan komunikasi mereka dengan masalah pembeli.

Menggabungkan informasi pembeli dengan analitik prediktif memungkinkan pemasar melacak pola atau ciri yang tepat termasuk kebutuhan yang muncul atau ciri pembeli.

4. Segmentasi CRM Real-time: Data CRM berkembang untuk bisnis dari hari ke hari melampaui detail firmografis ke kebutuhan real-time. Hal ini memungkinkan segmentasi yang lebih canggih yang kemudian menghasilkan fokus laser pada prospek yang tepat dengan pesan yang tepat. Segmentasi waktu nyata membuat kampanye lebih berhasil karena anggaran dan sumber daya difokuskan pada siapa saja yang bersedia membeli di pasar.
5. Rekomendasi Konten: Analisis prediktif memungkinkan perusahaan menganalisis konten terbaik berikutnya yang dapat ditampilkan kepada kelompok audiens target. Rekomendasi konten berasal dari personalisasi algoritmik – dengan melewati aturan otomatisasi prasetel yang tidak canggih dan sulit yang biasanya mendukung otomatisasi pemasaran dan rekomendasi konten.
6. Penargetan ulang: Penargetan ulang berdasarkan data prediktif berarti bahwa organisasi mungkin dapat memasarkan ulang ke audiens internet mereka berdasarkan kemungkinan niat pembelian mereka, daripada hanya bekerja berdasarkan data prediktif.
7. Identifikasi Kebutuhan Pembeli: Mengetahui di mana pembeli Anda berada memungkinkan Anda untuk menargetkan anggaran Anda untuk hasil yang optimal. Peristiwa prediktif memungkinkan Anda menentukan acara yang akan diikuti, ke mana harus pergi selanjutnya dengan strategi konten Anda, dan bahkan cara meningkatkan hasil pemasaran digital Anda.

Bungkus

Memprediksi masa depan sebenarnya dapat memberi Anda lebih banyak kendali atas hal itu, membuat Anda mencapai ketinggian bisnis baru, terutama selama masa yang tidak pasti setelah krisis pandemi.

Ini akan membantu Anda mengembangkan bisnis Anda secara berkelanjutan, serta, mengoptimalkan sasaran pendapatan Anda. Pemasar B2B harus menggunakan data prediktif untuk keuntungan mereka masing-masing untuk meningkatkan saluran dan keterlibatan pembeli sekaligus mengurangi kompleksitas pemasaran.