B2B 마케터의 예측 분석 금고: 2021년 및 그 이후의 주요 동인 및 비즈니스 중요성

미래 활동을 예측하는 것은 B2B 마케터에게 중요합니다. 이는 위기가 도래하거나 역동적인 B2B 조건에 더 잘 적응하도록 계획하는 데 도움이 되기 때문입니다. 운영, 예산, 공급 또는 제품 수요와 같은 요소를 정확하게 예측하는 것은 모든 조직의 성공에 매우 중요합니다. 정책의 궁극적인 비용을 예측하는 마케터의 능력은 얼마나 정확하게 제품을 마케팅하고 가격을 책정하며 역선택을 피할 수 있는지를 결정합니다.

예측 분석은 업계의 모범 사례로 빠르게 발전했으며 B2B 마케터는 예측 분석 기술을 점점 더 많이 사용하여 잠재 고객을 타겟팅하고 더 정확한 가격을 결정하며 더 높은 전환 의도를 보이는 잠재 고객을 식별합니다.

예측 분석이란 무엇입니까?

예측 분석은 미래의 사건이나 행동을 예측하는 모델을 개발하기 위한 다양한 통계 및 분석 기술을 설명하는 광범위한 용어입니다. 이러한 예측 모델의 형태는 예측하는 행동이나 이벤트에 따라 다릅니다. 대부분의 예측 모델은 주어진 행동이나 이벤트가 발생할 가능성이 더 높음을 나타내는 더 높은 점수로 점수를 생성합니다.

3개의 신용 조사 기관에서 사용하는 예측 모델의 가장 예측 가능한 예는 Experian, Equifax 및 TransUnion을 포함하여 개인의 신용 점수를 개발합니다. 신용 점수가 높을수록 개인이 빚을 갚을 가능성이 높아집니다.

데이터 마이닝은 데이터 간의 추세, 패턴 또는 관계를 식별하기 위한 데이터 분석을 수반하는 예측 분석의 구성 요소입니다. 그런 다음 정보를 사용하여 예측 모델을 개발할 수 있습니다.

대부분의 예측 모델 및 데이터 마이닝 기술과 함께 예측 분석은 고급 회귀 또는 시계열 모델과 같은 다변수 분석 기술을 포함하여 점점 더 정교해지는 통계 방법에 의존합니다. 이러한 기술을 통해 조직은 쉽게 명확하지 않을 수 있는 추세와 관계를 결정할 수 있지만 여전히 미래의 이벤트나 행동을 더 잘 예측할 수 있습니다.

예측 분석의 동인

예측 분석은 기업에 새로운 것이 아니며 기업이 수년 동안 예측 분석을 사용했지만 여러 동인이 B2B 부문에서 그 보급을 증가시켰습니다.

말할 필요도 없이, 특히 포스트 팬데믹 시대에 디지털 분석 기술의 발전과 디지털 트랜스포메이션의 확산으로 전 세계적으로 예측 분석 기술이 진화했습니다. 그러나 다음을 포함하여 예측 분석의 주요 동인은 동일하게 유지됩니다.

• 기술 발전
• 데이터 가용성
• 느린 시장에서의 성장에 대한 열망,
• 경쟁우위 추구

기술 발전

예측 분석에 사용되는 통계 기술은 계산 집약적입니다. 비즈니스에서 사용하는 데이터의 양에 따라 일부는 수천 또는 수백만 개의 계산을 수행해야 할 수 있습니다.

디지털 변환 및 소프트웨어 설계의 발전으로 이러한 계산을 신속하게 수행하는 소프트웨어 패키지가 개발되어 마케터가 데이터를 효과적으로 분석하고 새로운 예측 모델을 생성 및 검증할 수 있습니다.

데이터 가용성

모든 예측 모델의 유효성은 이를 개발하는 데 사용할 수 있는 데이터의 품질과 양에 따라 다릅니다. 데이터를 사용 가능한 형식으로 변환하는 것은 시간과 비용이 많이 소요될 수 있습니다.

마케터가 예측 모델을 개발하는 데 사용할 수 있는 수많은 타사 데이터 소스가 있습니다. 이러한 출처에는 평가 기관, 예측 모델링 회사 및 기타 데이터 수집 조직이 포함됩니다.

슬로우 마켓에서 승리하려는 열망

느린 시장은 때때로 승자가 될 수 없는 것처럼 보입니다. 이러한 시간 동안 일부 예측 통찰력이 작동할 수 있습니다. B2B 마케터는 예측 분석을 사용하여 보다 정확한 가격 책정을 개발하고 서비스 타겟팅 방법을 개선할 수 있습니다. 따라서 예측 분석을 사용하는 B2B 마케터는 이 정보를 사용하여 덜 효율적인 경쟁업체로부터 시장 점유율을 주장할 수 있습니다.

경쟁 우위를 위한 탐색

예측 분석의 사용은 경쟁 우위에 대한 마케터의 탐색으로 인해 더욱 가속화됩니다. 예측 분석은 경쟁업체가 소유하지 않은 대상 고객 그룹에 대한 정보를 마케터에게 제공합니다.

마케터는 목표 시장을 효율적으로 정의하고 가격을 보다 정확하게 개발할 수 있으며 예측 분석을 사용하지 않는 경쟁자보다 경쟁 우위를 제공하는 수많은 다른 작업을 수행할 수 있습니다.

예측 분석이 B2B 조직에 미치는 이점

조직이 자산 관리 회사이든 B2B 기술 기업이든 관계없이 예측 분석은 비즈니스가 잠재 고객과 고객에 대해 보유하고 있는 데이터를 활용하는 혁신적인 방법을 제시합니다. 이 데이터는 예측 가능하고 수익성 있는 신규 비즈니스 파이프라인을 제공하는 데 사용할 수 있습니다.

Forrester 연구는 예측 마케팅 이니셔티브가 한동안 진행되어 왔으며 탁월한 결과를 제공하고 있음을 입증합니다.

1. 예측 분석 사용자의 97%가 예측 분석의 이점을 얻습니다.
2. 예측 사용자의 83%는 예측 분석을 사용하여 비즈니스에 상당한 또는 높은 영향을 미쳤다고 말합니다.
3. 응답자의 58%가 비즈니스 마케팅 목표를 초과 달성했습니다.

예측 분석 기능은 특히 팬데믹 위기 상황에서 마케터의 운영 우선 순위가 점점 더 커지고 있습니다. 예측 분석 기술이 B2B 마케터에게 제공하는 이점은 다음과 같습니다.

1. 리드 우선 순위 지정: 예측 인텔리전스는 고객 사이트에서 콘텐츠를 조사하고 소비하는 구매자의 새로운 요구와 관심을 분석하고 해독하여 판매 전환율을 두 자릿수 증가로 촉진합니다. 의사 결정자의 신호를 활용하여 언제 구매하고 무엇을 구매할지 예측할 수 있습니다.
2. 순 신규 리드: 가장 성공적이고 가치가 높은 리드의 공통 속성을 이해함으로써 예측 분석은 마케팅 담당자가 마케팅 메시지에 참여하는 새로운 잠재고객의 일부 속성을 분석하는 데 도움이 됩니다. 이 기술은 외부 고객 데이터 공급업체의 리드를 개선하는 데 특히 유용합니다.
3. 증강된 고객 데이터: 구매자에 대해 더 많은 정보를 사용할 수 있을수록 구매자의 고충에 맞게 메시지와 커뮤니케이션을 더 쉽게 조정할 수 있습니다.

구매자의 정보를 예측 분석과 결합하면 마케터가 새로운 요구 사항이나 구매자의 특성을 포함하여 올바른 패턴이나 특성을 추적할 수 있습니다.

4. 실시간 CRM 세분화: CRM 데이터는 기업의 세부 정보를 넘어 실시간 요구 사항에 이르기까지 비즈니스를 위해 날로 증가하고 있습니다. 이를 통해 보다 정교한 세분화가 가능하여 올바른 메시지와 함께 올바른 리드에 레이저 초점이 맞춰집니다. 실시간 세분화는 시장의 모든 사람들이 기꺼이 구매할 의향이 있는 사람에게 예산과 리소스가 집중되기 때문에 캠페인을 보다 성공적으로 만듭니다.
5. 콘텐츠 추천: 기업은 예측 분석을 통해 대상 고객 그룹에 표시할 수 있는 차선책 콘텐츠를 분석할 수 있습니다. 콘텐츠 추천은 일반적으로 마케팅 자동화 및 콘텐츠 추천을 지원하는 복잡하지 않고 사전 설정된 자동화 규칙을 통과하여 알고리즘 개인화에서 나옵니다.
6. 리 타게팅: 예측 데이터를 기반으로 하는 리타게팅은 조직이 예측 데이터를 기반으로 작업하는 것이 아니라 가능한 구매 의도를 기반으로 인터넷 잠재고객에게 리마케팅할 수 있음을 의미합니다.
7. 구매자의 요구 사항 식별: 구매자가 어디에 있는지 알면 최적의 결과를 위해 예산을 타겟팅할 수 있습니다. 예측 이벤트를 통해 참여할 이벤트, 콘텐츠 전략으로 다음 단계, 디지털 마케팅 결과를 개선하는 방법을 결정할 수 있습니다.

마무리

미래를 예측하면 실제로 미래를 더 잘 통제할 수 있어 특히 전염병 위기 이후 불확실한 시기에 새로운 비즈니스 높이를 달성할 수 있습니다.

이를 통해 비즈니스를 지속 가능하게 개발하고 수익 목표를 최적화할 수 있습니다. B2B 마케터는 예측 데이터를 각각의 이점에 맞게 사용하여 파이프라인과 구매자의 참여를 늘리고 마케팅 복잡성을 줄여야 합니다.