Skarbiec analiz predykcyjnych B2B Marketer: kluczowe czynniki i znaczenie biznesowe na rok 2021 i później

Opublikowany: 2022-04-12

Przewidywanie przyszłych działań jest ważne dla marketerów B2B, ponieważ pomaga im zaplanować nadchodzący kryzys lub lepiej dostosować się do dynamicznych warunków B2B. Dokładne prognozowanie czynników, takich jak operacje, budżety, dostawy lub zapotrzebowanie na produkty, ma kluczowe znaczenie dla sukcesu każdej organizacji. Zdolność marketera do przewidzenia ostatecznego kosztu polisy decyduje o tym, jak dokładnie reklamuje i wycenia swój produkt oraz w jakim stopniu można uniknąć niekorzystnej selekcji.

Analityka predykcyjna szybko ewoluowała, ponieważ najlepsze praktyki branżowe i marketingowcy B2B coraz częściej wykorzystują techniki analizy predykcyjnej, aby dotrzeć do potencjalnych klientów, określić dokładniejsze ceny i zidentyfikować potencjalnych klientów wykazujących wyższy zamiar konwersji.

Co to jest analiza predykcyjna?

Analityka predykcyjna to szerokie pojęcie opisujące różnorodne techniki statystyczne i analityczne służące do opracowywania modeli przewidujących przyszłe zdarzenia lub zachowania. Forma tych modeli predykcyjnych różni się w zależności od przewidywanego zachowania lub zdarzenia. Większość modeli predykcyjnych generuje wynik z wyższym wynikiem wskazującym na większe prawdopodobieństwo wystąpienia danego zachowania lub zdarzenia.

Najbardziej predykcyjne przykłady modeli predykcyjnych używanych przez trzy biura kredytowe obejmują Experian, Equifax i TransUnion do opracowywania ocen kredytowych dla osób fizycznych. Im wyższa ocena kredytowa, tym większe prawdopodobieństwo, że dana osoba spłaci swój dług.

Eksploracja danych to element analizy predykcyjnej, który obejmuje analizę danych w celu zidentyfikowania trendów, wzorców lub relacji między danymi. Informacje można następnie wykorzystać do opracowania modelu predykcyjnego.

Analityka predykcyjna, wraz z większością modeli predykcyjnych i technik eksploracji danych, opiera się na coraz bardziej wyrafinowanych metodach statystycznych, w tym technikach analizy wielowymiarowej, takich jak zaawansowana regresja lub modele szeregów czasowych. Takie techniki umożliwiają organizacjom określanie trendów i relacji, które mogą nie być od razu widoczne, ale nadal umożliwiają lepsze przewidywanie przyszłych wydarzeń lub zachowań.

Czynniki analiz predykcyjnych

Analityka predykcyjna nie jest nowością dla firm i chociaż firmy od wielu lat stosują analitykę predykcyjną, kilka czynników zwiększyło ich rozpowszechnienie w sektorze B2B.

Nie trzeba dodawać, że wraz z postępem cyfrowych technik analitycznych i rozprzestrzenianiem się cyfrowej transformacji, zwłaszcza w erze po pandemii, predyktywne techniki analityczne na całym świecie ewoluowały; jednak kluczowe czynniki napędzające analitykę predykcyjną pozostają takie same, w tym:

  • Postęp technologiczny
  • Dostępność danych
  • Chęć wzrostu na wolnych rynkach oraz
  • Poszukiwanie przewagi konkurencyjnej

Postęp technologiczny

Techniki statystyczne stosowane w analityce predykcyjnej są intensywne obliczeniowo. W zależności od ilości danych wykorzystywanych przez firmy, niektóre mogą wymagać wykonania tysięcy lub milionów obliczeń.

Postępy w transformacji cyfrowej i projektowaniu oprogramowania doprowadziły do ​​opracowania pakietów oprogramowania, które szybko wykonują takie obliczenia, umożliwiając marketerom skuteczną analizę danych oraz tworzenie i walidację nowych modeli predykcyjnych.

Dostępność danych

Ważność każdego modelu predykcyjnego zależy od jakości i ilości danych dostępnych do jego opracowania. Konwersja danych do użytecznego formatu może być czasochłonna i kosztowna.

Istnieje wiele zewnętrznych źródeł danych, które marketerzy mogą wykorzystać do opracowania modeli predykcyjnych. Źródła te obejmują biura ratingowe, firmy zajmujące się modelowaniem predykcyjnym i inne organizacje zbierające dane.

Chęć wygrania nad wolnymi rynkami

Powolne rynki czasami wydają się nie do pokonania. W takich momentach mogą działać pewne przewidywania. Marketerzy B2B mogą korzystać z analiz predykcyjnych, aby opracowywać dokładniejsze ceny i poprawiać sposób kierowania swoich usług. W ten sposób marketerzy B2B, którzy korzystają z analiz predykcyjnych, mogą wykorzystać te informacje, aby uzyskać udział w rynku od swoich mniej wydajnych konkurentów.

Poszukiwanie przewagi konkurencyjnej

Wykorzystanie analiz predykcyjnych jest dodatkowo napędzane przez poszukiwanie przewagi konkurencyjnej przez marketerów. Analityka predykcyjna dostarcza marketerom informacji o docelowych grupach odbiorców, których nie posiadają ich konkurenci.

Marketerzy mogą skutecznie definiować rynek docelowy, dokładniej opracowywać ceny i wykonywać mnóstwo innych zadań, które zapewniają przewagę konkurencyjną nad konkurentami, którzy nie korzystają z analiz predykcyjnych.

W jaki sposób analityka predykcyjna przynosi korzyści organizacjom B2B

Niezależnie od tego, czy organizacja jest firmą zarządzającą majątkiem, firmą zarządzającą aktywami, czy też przedsiębiorstwem technologicznym B2B, analityka predykcyjna stanowi innowacyjny sposób na wykorzystanie danych, które firma posiada na temat jej potencjalnych klientów i klientów. Dane te można wykorzystać do stworzenia przewidywalnego i zyskownego potoku nowych przedsięwzięć.

Badania firmy Forrester potwierdzają, że predyktywne inicjatywy marketingowe są prowadzone już od jakiegoś czasu i przynoszą wyjątkowe wyniki:

  1. 97% użytkowników analiz predykcyjnych korzysta z analiz predykcyjnych
  2. 83% użytkowników predykcyjnych twierdzi, że doświadczyło znacznego lub dużego wpływu na biznes dzięki korzystaniu z analiz predykcyjnych, oraz
  3. 58% respondentów przekroczyło swoje biznesowe cele marketingowe

Predykcyjne możliwości analityczne stają się coraz bardziej priorytetem operacyjnym dla marketerów, zwłaszcza w czasie kryzysu pandemicznego. Oto niektóre z korzyści, jakie predyktywne techniki analityczne oferują marketerom B2B:

  1. Priorytetyzacja potencjalnych klientów: Predykcyjna inteligencja ułatwia dwucyfrowy wzrost konwersji sprzedaży, analizując i odszyfrowując pojawiające się potrzeby i zainteresowania kupujących, którzy badają i konsumują treści w witrynach klientów. Można sięgnąć do sygnałów decydentów i przewidzieć, kiedy i co kupią.
  2. Pozyskuj nowych potencjalnych klientów: dzięki zrozumieniu wspólnych atrybutów najskuteczniejszych i najbardziej wartościowych potencjalnych klientów, analityka predykcyjna pomaga marketerom przeanalizować niektóre atrybuty w każdej nowej grupie odbiorców, która angażuje się w ich przekaz marketingowy. Ta technika jest szczególnie przydatna do ulepszania potencjalnych klientów od zewnętrznego dostawcy danych o klientach.
  3. Rozszerzone dane klientów: im więcej informacji o kupujących jest dostępnych, tym łatwiej jest im dostosować komunikaty i komunikację do problemów kupujących.

Łączenie informacji o kupujących z analizami predykcyjnymi pozwala marketerom śledzić właściwe wzorce lub cechy, w tym pojawiające się potrzeby lub cechy kupujących.

  1. Segmentacja CRM w czasie rzeczywistym: Dane CRM rosną z dnia na dzień, przenosząc szczegóły firmograficzne do potrzeb czasu rzeczywistego. Pozwala to na bardziej zaawansowaną segmentację, która następnie skutkuje skupieniem lasera na właściwych leadach z odpowiednim komunikatem. Segmentacja w czasie rzeczywistym sprawia, że ​​kampanie są bardziej skuteczne, ponieważ budżet i zasoby są skoncentrowane na tym, kogo wszyscy na rynku chcą kupić.
  2. Zalecenie dotyczące treści: Analizy predykcyjne umożliwiają firmom analizowanie kolejnych najlepszych treści, które można wyświetlić docelowym grupom odbiorców. Rekomendacja treści pochodzi z personalizacji algorytmicznej – poprzez przekazywanie niewyszukanych i żmudnych wstępnie ustawionych reguł automatyzacji, które zazwyczaj wspomagają automatyzację marketingu i rekomendacje treści.
  3. Retargeting: Retargeting oparty na danych predykcyjnych oznacza, że ​​organizacje mogą prowadzić remarketing dla swoich odbiorców internetowych w oparciu o ich prawdopodobny zamiar zakupu, a nie tylko na podstawie danych predykcyjnych.
  4. Identyfikuj potrzeby kupujących: wiedza o tym, gdzie znajdują się Twoi nabywcy, pozwala na ukierunkowanie budżetu w celu uzyskania optymalnych wyników. Zdarzenia predykcyjne pozwalają określić, w jakich wydarzeniach chcesz wziąć udział, gdzie iść dalej ze strategią treści, a nawet jak poprawić wyniki marketingu cyfrowego.

Zakończyć

Przewidywanie przyszłości może w rzeczywistości dać ci większą kontrolę nad nią, dzięki czemu osiągniesz nowe wyżyny biznesowe, szczególnie w niepewnych czasach po kryzysie pandemicznym.

Pomoże to w zrównoważonym rozwoju firmy, a także zoptymalizowaniu celów związanych z przychodami. Marketerzy B2B muszą wykorzystywać dane predykcyjne w celu uzyskania odpowiednich korzyści, aby zwiększyć lejek sprzedaży i zaangażowanie kupujących, jednocześnie zmniejszając złożoność marketingu.