Utilizzo dell'analisi predittiva basata sull'intelligenza artificiale per cronometrare la tua prossima mossa

Anche in tempi incerti, l'analisi predittiva basata sull'intelligenza artificiale può aiutare i professionisti del marketing a vedere quali opportunità stanno arrivando. Allora perché questa tecnologia non viene utilizzata da più CMO? Durante il suo discorso alla conferenza MarTech di questo mese, Christopher Penn, Chief Data Scientist di TrustInsights.ai, ha mostrato alcuni modi in cui qualsiasi team di marketing può sfruttare in modo predittivo i propri dati. E ha anche condiviso qualche grattacapo.

"Circa i due terzi dei CMO affermano di gestire il presente, di spegnere incendi in questo momento e solo un terzo circa guarda al futuro, anche in un periodo di tempo in cui la pianificazione e le contingenze sono così importanti, durante la pandemia globale", ha affermato Penn, citando i numeri del più recente sondaggio CMO della Duke University. "Le persone semplicemente non lo fanno, e il motivo è che molti degli strumenti che usi per l'analisi predittiva sono nella cassetta degli attrezzi di marketing, ma le aziende non li hanno davvero adottati".

Ha aggiunto: “Perché? Perché le persone non hanno capito come utilizzare queste cose, come usarle per risparmiare tempo e pianificare in anticipo.

Inizia con la previsione delle serie temporali

Gran parte del modo in cui i marketer utilizzano l'analisi predittiva è incentrato sul cliente. Vogliono trovare clienti che hanno maggiori probabilità di acquistare. E nel tentativo di essere più efficienti, i marketer metteranno i loro sforzi e il loro budget per coinvolgere questi clienti che hanno più intenzioni.

Un altro metodo per risparmiare tempo, tuttavia, si concentra sulla tempistica di un evento o di un'opportunità su cui gli esperti di marketing possono sfruttare. Questa strategia, chiamata previsione delle serie temporali, può anche aiutare i professionisti del marketing a evitare un urto sulla strada e salvarsi da un mal di testa.

Attingendo alle attuali risorse di dati della tua azienda, gli algoritmi possono organizzare i dati in schemi e l'IA rende le informazioni ancora più fruibili. I due modelli o temi principali determinati dall'analisi predittiva sono la stagionalità e la ciclicità. Sono fenomeni ripetibili che i marketer possono vedere arrivare all'orizzonte e agire di conseguenza.

"La stagionalità include le cose che accadono in determinati periodi di tempo stagionali", ha detto Penn. Poi, ci sono influenze in base a ciò che sta accadendo nel tempo, e la ciclicità è quel ciclo, quel ritmo. I nostri dati dovrebbero essere generalmente stagionali e, generalmente, ciclici”.

Alcuni di questi cicli di marketing lo sanno già per esperienza e i dati lo confermano. Ad esempio, se sei nel marketing B2B, non otterrai molta trazione dalle campagne nei fine settimana.

"Se sei in B2C", ha detto Penn, "conosci il tempo tra l'inizio di novembre e il 1 gennaio, lavorerai su doppi turni. C'è la stagionalità in questo... Ma, a seconda del prodotto, potrebbe essere il contrario VERO. Questa è la ciclicità. Quindi hai stagionalità e ciclicità nei tuoi dati”.

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Basta con i dati dell'IA nella torta

È inoltre necessario disporre di una certa quantità di dati per insegnare agli algoritmi cosa è successo in passato e abbastanza da poter verificare le proprie ipotesi sui dati.

"Testa per assicurarti che le tue previsioni siano accurate e poi puoi costruire le tue previsioni", ha detto Penn. “Se non si dispone di dati sufficienti, l'analisi predittiva tende a non funzionare. Perché è così? Beh, pensaci in questo modo.

Ha aggiunto: “Se stavi cuocendo le torte nel modo giusto e hai fatto una torta solo una volta, non sai davvero cosa può andare storto. E potrebbero non esserci state anomalie quel giorno in cui hai fatto quella torta, quindi hai un numero molto limitato di esempi da dire, OK, sono abbastanza sicuro di sapere come cuocere la torta.

Tuttavia, la raccolta di dati su molti cicli, come la cottura di molte torte, consente al team di marketing, così come agli algoritmi che utilizzano, di identificare quando le cose vanno storte con la torta.

"Saprai dopo un periodo di tempo cosa sta andando storto", ha detto Penn. "Questo è ciò di cui hai bisogno con i dati di analisi predittiva. Devi disporre di dati sufficienti per individuare le volte in cui qualcosa è andato storto e tenerne conto".

Previsione del comportamento con l'analisi predittiva

Per avere un'idea di come i modelli stagionali e ciclici possono aiutare a prevedere le opportunità per la tua azienda, guarda alcune delle informazioni che possono essere ricavate dai termini di ricerca in Google.

Nello spazio della tecnologia di marketing, ad esempio, potresti essere interessato ai flussi e riflussi del termine di ricerca "automazione del marketing".

"Quante volte accadrà per il resto dell'anno, e quanto succede già?" chiese Penn. “Ancora una volta, puoi vedere quel modello di puzzle su e giù, questa è la nostra ciclicità. Settimana dopo settimana, vedi alcune settimane in alto, alcune settimane in basso. E questi dati ci permettono di fare previsioni in avanti”.

Ha aggiunto: "Se stavi facendo marketing di ricerca o anche solo content marketing, [determineresti] quali settimane nelle prossime cinque o sei settimane qui o nelle prossime 10 o 12 settimane, quali settimane voglio pubblicare più contenuti su automazione del marketing?"

Osservando i modelli passati, puoi utilizzare la previsione per scegliere i tempi in cui desideri ottimizzare le pagine o eseguire una campagna.

È tutto basato su probabilità matematiche, molta matematica calcolata ad alto volume e non è mai sicura al 100% perché può solo prevedere cose che sono accadute prima o che si verificano in cicli.

Ma le previsioni che utilizzano l'analisi predittiva evidenziano le opportunità a cui gli esperti di marketing presteranno attenzione, anche se lavorano per il tuo concorrente.

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