La cassaforte dell'analisi predittiva del marketer B2B: fattori chiave e importanza per il business per il 2021 e oltre

La previsione delle attività future è importante per i marketer B2B in quanto li aiuta a pianificare l'arrivo della crisi o ad adattarsi meglio alle condizioni dinamiche B2B. La previsione accurata di fattori quali operazioni, budget, forniture o domanda di prodotti è fondamentale per il successo di qualsiasi organizzazione. La capacità di un marketer di prevedere il costo finale di una polizza determina la precisione con cui commercializza e valuta il proprio prodotto e la misura in cui può essere evitata una selezione avversa.

L'analisi predittiva si è rapidamente evoluta come best practice del settore e gli esperti di marketing B2B utilizzano sempre più tecniche di analisi predittiva per indirizzare potenziali clienti, determinare prezzi più accurati e identificare potenziali clienti che mostrano un maggiore intento di conversione.

Che cos'è l'analisi predittiva?

L'analisi predittiva è un termine ampio che descrive una varietà di tecniche statistiche e analitiche per sviluppare modelli che predicono eventi o comportamenti futuri. La forma di questi modelli predittivi varia a seconda del comportamento o dell'evento che stanno prevedendo. La maggior parte dei modelli predittivi genera un punteggio con un punteggio più alto che indica una maggiore probabilità che si verifichi un determinato comportamento o evento.

Gli esempi più predittivi di modelli predittivi utilizzati da tre agenzie di credito includono Experian, Equifax e TransUnion per sviluppare punteggi di credito per gli individui. Più alto è il punteggio di credito, più è probabile che l'individuo paghi il proprio debito.

Il data mining è un componente dell'analisi predittiva che comporta l'analisi dei dati per identificare tendenze, modelli o relazioni tra i dati. Le informazioni possono quindi essere utilizzate per sviluppare un modello predittivo.

L'analisi predittiva, insieme alla maggior parte dei modelli predittivi e alle tecniche di data mining, si basa su metodi statistici sempre più sofisticati, comprese tecniche di analisi multivariata come la regressione avanzata oi modelli di serie temporali. Tali tecniche consentono alle organizzazioni di determinare tendenze e relazioni che potrebbero non essere immediatamente evidenti, ma consentono comunque di prevedere meglio eventi o comportamenti futuri.

Driver dell'analisi predittiva

L'analisi predittiva non è una novità per le aziende e sebbene le aziende utilizzino da molti anni l'analisi predittiva, diversi fattori hanno aumentato la loro prevalenza nel settore B2B.

Inutile dire che con il progresso delle tecniche analitiche digitali e la proliferazione della trasformazione digitale, soprattutto nell'era post-pandemica, le tecniche analitiche predittive in tutto il mondo si sono evolute; tuttavia, i fattori chiave dell'analisi predittiva rimangono gli stessi, tra cui:

• Avanzamenti tecnologici
• Disponibilità dei dati
• Un desiderio di crescita nei mercati lenti, e
• Una ricerca di vantaggio competitivo

Progressi tecnologici

Le tecniche statistiche utilizzate nell'analisi predittiva sono computazionalmente intensive. A seconda della quantità di dati utilizzati dalle aziende, alcuni potrebbero richiedere l'esecuzione di migliaia o milioni di calcoli.

I progressi nella trasformazione digitale e nella progettazione del software hanno portato allo sviluppo di pacchetti software che eseguono rapidamente tali calcoli, consentendo agli esperti di marketing di analizzare efficacemente i dati e produrre e convalidare nuovi modelli predittivi.

Disponibilità dei dati

La validità di qualsiasi modello predittivo dipende dalla qualità e dalla quantità di dati disponibili per svilupparlo. La conversione dei dati in un formato utilizzabile può richiedere tempo e denaro.

Esistono numerose fonti di dati di terze parti che i professionisti del marketing possono utilizzare per sviluppare modelli predittivi. Queste fonti includono uffici di valutazione, società di modelli predittivi e altre organizzazioni di raccolta dati.

Un desiderio di conquistare i mercati lenti

I mercati lenti a volte sembrano invincibili a conquistare. Durante tali periodi, alcune informazioni predittive potrebbero funzionare. Gli esperti di marketing B2B possono utilizzare l'analisi predittiva per sviluppare prezzi più accurati e migliorare il modo in cui indirizzano i propri servizi. Pertanto, i marketer B2B che utilizzano l'analisi predittiva possono utilizzare queste informazioni per rivendicare quote di mercato dai loro concorrenti meno efficienti.

Una ricerca di vantaggio competitivo

L'uso dell'analisi predittiva viene ulteriormente alimentato dalla ricerca di un vantaggio competitivo da parte degli esperti di marketing. L'analisi predittiva fornisce agli esperti di marketing informazioni sui gruppi di destinatari di destinazione che i loro concorrenti non possiedono.

Gli esperti di marketing possono definire in modo efficiente un mercato target, sviluppare i prezzi in modo più accurato e possono svolgere un sacco di altre attività che forniscono un vantaggio competitivo rispetto ai concorrenti che non utilizzano l'analisi predittiva.

In che modo l'analisi predittiva avvantaggia le organizzazioni B2B

Che un'organizzazione sia una società di gestione patrimoniale o patrimoniale o un'impresa tecnologica B2B, l'analisi predittiva rappresenta un modo innovativo per capitalizzare i dati che un'azienda ha sui propri potenziali clienti e clienti. Questi dati possono essere utilizzati per fornire una pipeline prevedibile e redditizia di nuove attività.

La ricerca di Forrester dimostra che le iniziative di marketing predittivo sono in corso da tempo e stanno fornendo risultati eccezionali:

1. Il 97% degli utenti dell'analisi predittiva trae vantaggio dall'analisi predittiva
2. L'83% degli utenti predittivi afferma di aver riscontrato un impatto aziendale notevole o elevato utilizzando l'analisi predittiva e
3. Il 58% degli intervistati ha superato i propri obiettivi di marketing aziendale

Le capacità analitiche predittive stanno diventando sempre più una priorità operativa per i professionisti del marketing, soprattutto nel periodo della crisi pandemica. Ecco alcuni dei vantaggi che le tecniche analitiche predittive offrono ai marketer B2B:

1. Priorità dei lead: l'intelligenza predittiva facilita l'aumento a doppia cifra delle conversioni di vendita analizzando e decrittografando le esigenze e gli interessi emergenti degli acquirenti mentre ricercano e consumano contenuti sui siti dei clienti. Si può attingere ai segnali dei decisori e prevedere quando compreranno e cosa compreranno.
2. Nuovi lead netti: comprendendo gli attributi comuni dei lead di maggior successo e di alto valore, l'analisi predittiva aiuta i marketer ad analizzare alcuni attributi in qualsiasi nuovo pubblico che interagisce con il loro messaggio di marketing. Questa tecnica è particolarmente utile per migliorare i lead di un fornitore di dati cliente esterno.
3. Dati sui clienti aumentati: più informazioni sono disponibili sugli acquirenti, più facile diventa per loro adattare i messaggi e le comunicazioni ai punti deboli degli acquirenti.

L'unione delle informazioni sugli acquirenti con l'analisi predittiva consente ai professionisti del marketing di tracciare i modelli o le caratteristiche giuste, comprese le esigenze emergenti o le caratteristiche degli acquirenti.

4. Segmentazione CRM in tempo reale: i dati CRM crescono giorno dopo giorno per le aziende, trascendendo i dettagli firmografici alle esigenze in tempo reale. Ciò consente una segmentazione più sofisticata che si traduce quindi in una focalizzazione laser sui contatti giusti con il messaggio giusto. La segmentazione in tempo reale rende le campagne più efficaci poiché il budget e le risorse sono focalizzati su chi tutti sul mercato sono disposti ad acquistare.
5. Raccomandazione sui contenuti: l'analisi predittiva consente alle aziende di analizzare il miglior contenuto successivo che può essere mostrato ai gruppi di destinatari di destinazione. La raccomandazione dei contenuti deriva dalla personalizzazione algoritmica, superando le regole di automazione predefinite non sofisticate e ardue che in genere alimentano l'automazione del marketing e la raccomandazione dei contenuti.
6. Retargeting: il retargeting basato su dati predittivi significa che le organizzazioni possono eventualmente effettuare il remarketing per il proprio pubblico Internet in base al loro probabile intento di acquisto, piuttosto che lavorare solo sulla base di dati predittivi.
7. Identifica le esigenze degli acquirenti: sapere dove si trovano i tuoi acquirenti ti consente di indirizzare il tuo budget per ottenere risultati ottimali. Gli eventi predittivi ti consentono di determinare gli eventi a cui partecipare, dove andare dopo con la tua strategia di contenuto e persino come migliorare i risultati del marketing digitale.

Incartare

Prevedere il futuro può effettivamente darti un maggiore controllo su di esso, facendoti raggiungere nuove vette di business, soprattutto durante i tempi incerti successivi alla crisi pandemica.

Questo ti aiuterà a sviluppare in modo sostenibile la tua attività e a ottimizzare i tuoi obiettivi di guadagno. I marketer B2B devono utilizzare i dati predittivi per i rispettivi vantaggi per aumentare la pipeline e il coinvolgimento degli acquirenti riducendo al contempo le complessità del marketing.