デジタルマーケティングの時代における予測分析の重要性

公開: 2022-04-12

予測分析は、デジタルマーケティングの分野では新しいことではありません。 大量のデータを分析し、それを洞察に変換して企業の収益を最大化するのに役立つ予測分析ツール。 これらのアルゴリズムは、人工知能、機械学習、データマイニング、データモデリング、および統計分析によって強化されています。

知ってますか?

  • 毎日2.5兆バイトを超えるデータが作成されます
  • 2020年までに、地球上のすべての人に対して毎秒1.7MBのデータが作成されると推定されています

予測分析とは何ですか?

高度な分析ツールは、何百万ものソースからデータを収集します。 これらのツールは、大量のデータセットを分析し、それをビジネスに役立つ洞察に変換します。

予測分析機能は、将来の傾向を予測し、これらの傾向に従ってビジネスがマーケティング計画と戦略をどのように調整するかについてのアイデアを提供するために機能します。 歴史的なパターンの識別と推奨は、その主な機能です。

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出典:AnalyticsVidhya

この予測分析ベースのモデルは、高度なアルゴリズムに従って、構造化データソースと非構造化データソースからデータをキャプチャします。 これらのアルゴリズムは、人工知能、機械学習、データマイニング、データモデリング、および統計分析によって強化されています。

洞察に満ちたデータがデジタルマーケティングキャンペーンにとって重要なのはなぜですか?

デジタルマーケティングの要点を学べば学ぶほど、最近のデータの重要性をよりよく理解できるようになります。 今日、100万の企業が数十億のマーケティングキャンペーンを実行しています。 しかし、そのうちの何人がキャンペーンを成功裏に推進していますか? いくつか!

問題はキャンペーンの計画です!

ほとんどのキャンペーンは、生データまたはサードパーティの調査と洞察に基づいています。 私はいつも、キャンペーンの計画はデジタルマーケティングの非常に重要な部分であると言います。 すべてのキャンペーンは、データ主導で十分に調査されている必要があります。

オーディエンスの行動、意図、関心、存在感を知っていると、より良いキャンペーンをデザインできるようになります。 そのため、洞察に満ちたデータがキャンペーンの成功に大きな役割を果たします。

予測分析はどのようにしてデジタルマーケティングの全体像に登場していますか?

予測分析テクノロジーとツールはデジタルマーケティングの分野で登場しており、マーケターがキャンペーンとオーディエンスデータを使用する方法を変えています。

これは、注目すべき最もホットなデジタルマーケティングトレンドの1つでもあります。

予測分析ベースのツールを使用すると、AI対応のアルゴリズムを使用してより適切な意思決定を行うことができるようになります。 これらのアルゴリズムは、消費者の行動を分析し、洞察を共有して、適切なタイミングで適切なアクションを実行します。 あなたは知っていますか:

  • どのキャンペーンが最も効果的ですか?
  • どのようなコンテンツをトリガーする必要がありますか?
  • あなたの聴衆はあなたの製品やブランドに対してどのような関心を示していますか?

はい、AI主導の予測分析ツールは、これらすべての課題を解決し、マーケターの生活を楽にします。

予測分析モデルは、消費者の履歴データの分析に機能し、それに応じて傾向を定義します。

アルゴリズムはオーディエンスの行動を理解し、キャンペーンに対するオーディエンスの関心に基づいてキャンペーンを最適化し続けます。

デジタルマーケティングキャンペーンの計画に予測分析ツールを使用する利点は何ですか?

誰もが自分のビジネスに最高のROIと収益を求めています。

AI、ML、予測分析、ディープラーニングなどの最新テクノロジーは、今後のすべてのデジタルマーケティングオペレーションを推進します。

企業は、競争上の優位性を獲得するために、高度な分析テクノロジーとツールを早期に採用する必要があります。

機械学習は、カスタマージャーニーのすべてのステップでカスタマーエクスペリエンスに大きな影響を与える可能性があります。 人工知能と顧客分析に関するこのマーケターガイドで詳細をご覧ください。

視聴者の相互作用に基づくより良いコンテンツ配信

通常、目標到達プロセスの上部ですべてに対応するコンテンツを作成します。 しかし、顧客を獲得しようとしているときは機能しません。 そのためには、ある程度のカスタマイズが必要です。 つまり、予測分析が役立つ場合、コンテンツとの過去のインタラクションに基づいて、視聴者に適切なコンテンツの推奨事項を作成します。 これらのツールは、以下を定義するのに役立ちます。

  1. 誰をターゲットにすべきか
  2. これらの人々をターゲットにするタイミング
  3. それらをターゲットにする場所とチャネル
  4. 視聴者にトリガーするコンテンツの種類

人口統計データ、企業統計データ、サイコグラフィックデータ、地理データなどに基づいて、コンテンツを視聴者に推奨するために大量のデータセットを使用します。

Kapostのような予測分析ツールは、コンテンツの有効性を高めるために驚くべきコンテンツスコアリングを行います。

過去の行動に基づいたリード管理、育成、アップセル、クロスセリング

リード管理とは、さまざまなマーケティングキャンペーンから受け取ったリードを処理し、それらを顧客に変えるために育成することを意味します。

  • リードのスコアリングと育成:予測分析ツールは、サイトのフォームに記入する前に、ビジネスとのタッチポイントの数など、さまざまなパラメーターでリードをスコアリングします。 それに基づいて、彼らは転換のためのリードの準備についての洞察を生み出します
  • セグメンテーションとターゲティング:リードは、ビジネスとのやり取りに基づいてさまざまなカテゴリに分類されます。これらのリードは分類する必要があります。 予測分析ツールは、適切に計画されたデジタルマーケティングキャンペーンを作成して、購入の準備ができた適切なタイミングで適切なチャネルを使用して適切なリードをターゲットにするのに役立ちます。
  • アップセルとクロスセリング:購入パターンに基づいて顧客が興味を持つ可能性のあるもの。 既存のセットアップを追加するために購入する製品の種類。 これらの洞察はすべて、予測分析ツールによって生成でき、既存の顧客ベースにアップセルするための適切な製品を見つけるのに役立ちます。

Latticeのような予測分析ツールは、効果的なリード管理を支援し、予測コンバージョン率を達成し、新しい顧客を獲得します。

より良い結果を得るためのマーケティングキャンペーンの計画と最適化

予測分析メカニズムは、より良いデジタルマーケティングキャンペーンを計画し、キャンペーンの失敗のリスクを減らすのに役立ちます。

なんで? すべてのキャンペーンは、履歴データと洞察に基づいて設計および計画されているためです。

これは、以前のキャンペーンでの消費者行動に基づいて、適切なキャンペーン戦略と最適なメッセージングを定義するのに役立ちます。

たとえば、Amazonのようなeコマースリーダーも、データ主導の洞察に基づいてデジタルマーケティングキャンペーンを計画しているため、ROIが大幅に向上します。

キャンペーン戦略計画のためのユーザーデータ分析

ユーザーのデータは、予測分析アルゴリズムがビジネスで機能するのに役立つキーまたは入力です。

  • ユーザーはあなたのビジネスとどのようにやり取りしていますか?
  • 彼らはあなたのウェブサイトでどのようなコンテンツを消費していますか?
  • あなたのビジネスで成果を上げていないウェブページはどれですか?
  • どのコンテンツがより高いバウンス率を促進していますか?

これらの重要なクエリはすべて、予測分析ツールとそのマーケティングインテリジェンスアルゴリズムによって回答できます。

今日のデータのほとんどは、生のデータまたは英数字のセットです。 これらの分析およびインテリジェンスツールは、この生の情報を収集し、それを有用なレコメンデーションエンジンに変えて、ROIを2倍にします。

予測分析を開始する方法は?

デジタルマーケティングキャンペーンを確実に成功させるには、予測分析で達成するビジネス目標と目標が必要です。

最初に明確な目標を定義する必要があります。

小さなモデルを構築して、デジタルマーケティングの予測分析でテストすることから始めます。たとえば、視聴者のエンゲージメントが最も高いコンテンツの広告キャンペーンを実行します。 人々がこのコンテンツをどのように操作しているかを今すぐご覧ください。 それはまだ実行されていますか? そうでない場合は、コンテンツを成功させるためにどのような変更を加える必要がありますか?

データを収集し、実行しているキャンペーンとのユーザーインタラクションに基づいた洞察から学び続けます。 小さな変更を実装し、テストしている予測分析モデルに基づいてキャンペーンを最適化し続けます。

次のようなクエリのセットをテストできます

  • どのタイプの活動がより良い結果をもたらしますか?
  • クリック数が多いのはどのタイプのボタンですか?
  • どのタイプのデバイスがより良いリードを推進していますか?
  • ウェブサイトのどの機能がオーディエンスエンゲージメントに最も貢献していますか?

Adobe Analytics、MixPanel、Google Analytics、Firebase、AppAnnieなどのすばらしいツールは、マーケティングキャンペーンを改善するための高レベルの洞察を提供することで、デジタルマーケターと広告主の生活を楽にします。

予測分析ツールのデータ入力

データソースを次のような予測分析ツールに接続できます。

  • メールマーケティングキャンペーンデータ
  • 広告キャンペーンデータ
  • ソーシャルメディア分析データ
  • ウェブサイト分析データ
  • CRMデータ

提供するデータが多いほど、より良い洞察を得ることができます。 あなたがあなたの聴衆にとってより適切になるでしょう。

結論

予測分析テクノロジーは、私たちがデジタルマーケティングのために行っていたプロセス全体を変革しました。 ブランドとのオーディエンスインタラクションから解約率の最適化まで、予測分析はビジネスを支援する優れたモデルです。

これらのAIおよびMLを利用したツールは、多くの有用な洞察を生み出し、アーリーアダプターの成功を後押ししています。 これらのテクノロジーを活用していない企業は、長期的には成長率が低くなる可能性が高くなります。