O cofre de análise preditiva do profissional de marketing B2B: principais fatores e importância comercial para 2021 e além

Prever atividades futuras é importante para os profissionais de marketing B2B, pois os ajuda a planejar a crise que está por vir ou a se adaptar melhor às condições dinâmicas do B2B. Prever com precisão fatores como operações, orçamentos, suprimentos ou demanda de produtos é fundamental para o sucesso de qualquer organização. A capacidade de um profissional de marketing de prever o custo final de uma política determina com que precisão eles comercializam e precificam seu produto e até que ponto uma seleção adversa pode ser evitada.

A análise preditiva evoluiu rapidamente à medida que as melhores práticas do setor e os profissionais de marketing B2B estão usando cada vez mais técnicas de análise preditiva para segmentar clientes em potencial, determinar preços mais precisos e identificar clientes em potencial que mostram uma maior intenção de conversão.

O que é Análise Preditiva?

A análise preditiva é um termo amplo que descreve uma variedade de técnicas estatísticas e analíticas para desenvolver modelos que predizem eventos ou comportamentos futuros. A forma desses modelos preditivos varia dependendo do comportamento ou evento que eles estão prevendo. A maioria dos modelos preditivos gera uma pontuação com uma pontuação mais alta, indicando uma maior probabilidade de ocorrência de determinado comportamento ou evento.

Os exemplos mais preditivos de modelos preditivos usados ​​por três agências de crédito incluem Experian, Equifax e TransUnion para desenvolver pontuações de crédito para indivíduos. Quanto maior a pontuação de crédito, maior a probabilidade de o indivíduo pagar sua dívida.

A mineração de dados é um componente da análise preditiva que envolve a análise de dados para identificar tendências, padrões ou relacionamentos entre os dados. A informação pode então ser usada para desenvolver um modelo preditivo.

A análise preditiva, juntamente com a maioria dos modelos preditivos e técnicas de mineração de dados, contam com métodos estatísticos cada vez mais sofisticados, incluindo técnicas de análise multivariada, como regressão avançada ou modelos de séries temporais. Essas técnicas permitem que as organizações determinem tendências e relacionamentos que podem não ser imediatamente aparentes, mas ainda permitem prever melhor eventos ou comportamentos futuros.

Drivers de análise preditiva

A análise preditiva não é nova para as empresas e, embora as empresas por muitos anos tenham empregado a análise preditiva, vários fatores aumentaram sua prevalência no setor B2B.

Escusado será dizer que, com o avanço das técnicas analíticas digitais e a proliferação da transformação digital, especialmente na era pós-pandemia, as técnicas analíticas preditivas evoluíram em todo o mundo; no entanto, os principais impulsionadores da análise preditiva permanecem os mesmos, incluindo:

• Avanços tecnológicos
• Disponibilidade de dados
• Um desejo de crescimento em mercados lentos e
• Uma busca por vantagem competitiva

Avanços tecnológicos

As técnicas estatísticas usadas na análise preditiva são computacionalmente intensivas. Dependendo da quantidade de dados usados ​​pelas empresas, algumas podem exigir a execução de milhares ou milhões de cálculos.

Os avanços na transformação digital e no design de software levaram ao desenvolvimento de pacotes de software que executam rapidamente esses cálculos, permitindo que os profissionais de marketing analisem efetivamente os dados e produzam e validem novos modelos preditivos.

Disponibilidade de dados

A validade de qualquer modelo preditivo depende da qualidade e quantidade de dados disponíveis para desenvolvê-lo. Converter dados para um formato utilizável pode ser demorado e caro.

Existem inúmeras fontes de dados de terceiros que os profissionais de marketing podem usar para desenvolver modelos preditivos. Essas fontes incluem agências de classificação, empresas de modelagem preditiva e outras organizações de coleta de dados.

Um desejo de conquistar mercados lentos

Mercados lentos às vezes parecem invencíveis para conquistar. Durante esses momentos, alguns insights preditivos podem funcionar. Os profissionais de marketing B2B podem usar análises preditivas para desenvolver preços mais precisos e melhorar a forma como direcionam seus serviços. Assim, os profissionais de marketing B2B que usam análises preditivas podem usar essas informações para reivindicar participação de mercado de seus concorrentes menos eficientes.

Uma Busca por Vantagem Competitiva

O uso de análises preditivas é ainda mais impulsionado devido à busca do profissional de marketing por vantagem competitiva. A análise preditiva fornece aos profissionais de marketing informações sobre os grupos de público-alvo que seus concorrentes não possuem.

Os profissionais de marketing podem definir com eficiência um mercado-alvo, desenvolver preços com mais precisão e realizar várias outras tarefas que fornecem vantagem competitiva sobre os concorrentes que não usam análises preditivas.

Como a análise preditiva beneficia as organizações B2B

Seja uma organização uma empresa de gestão de patrimônio ou de ativos ou uma empresa de tecnologia B2B, a análise preditiva apresenta uma maneira inovadora de capitalizar os dados que uma empresa possui sobre seus clientes potenciais e clientes. Esses dados podem ser usados ​​para fornecer um pipeline previsível e lucrativo de novos negócios.

A pesquisa da Forrester comprova que as iniciativas de marketing preditivo estão em andamento há algum tempo e estão apresentando resultados excepcionais:

1. 97% dos usuários de análise preditiva se beneficiam da análise preditiva
2. 83% dos usuários preditivos afirmam que experimentaram um impacto comercial considerável ou alto usando a análise preditiva e
3. 58% dos entrevistados superaram suas metas de marketing de negócios

Os recursos analíticos preditivos estão se tornando cada vez mais uma prioridade operacional para os profissionais de marketing, especialmente em tempos de crise pandêmica. Aqui estão alguns dos benefícios que as técnicas analíticas preditivas oferecem para os profissionais de marketing B2B:

1. Priorização de leads: a inteligência preditiva facilita o aumento de dois dígitos nas conversões de vendas, analisando e descriptografando as necessidades e interesses emergentes dos compradores à medida que pesquisam e consomem conteúdo nos sites dos clientes. Pode-se explorar os sinais dos tomadores de decisão e prever quando eles vão comprar e o que vão comprar.
2. Novos leads líquidos: ao entender os atributos comuns dos leads mais bem-sucedidos e de alto valor, a análise preditiva ajuda os profissionais de marketing a analisar alguns atributos em qualquer novo público que se envolva com sua mensagem de marketing. Essa técnica é particularmente útil para melhorar os leads de um fornecedor externo de dados do cliente.
3. Dados de clientes aumentados: quanto mais informações estiverem disponíveis sobre os compradores, mais fácil será para eles adaptarem suas mensagens e comunicações aos pontos problemáticos dos compradores.

A fusão das informações dos compradores com a análise preditiva permite que os profissionais de marketing rastreiem os padrões ou características corretas, incluindo as necessidades emergentes ou as características dos compradores.

4. Segmentação de CRM em tempo real: Os dados de CRM estão crescendo para as empresas dia a dia, transcendendo os detalhes firmográficos para as necessidades em tempo real. Isso permite uma segmentação mais sofisticada que resulta em um foco a laser nos leads certos com a mensagem certa. A segmentação em tempo real torna as campanhas mais bem-sucedidas, pois o orçamento e os recursos estão focados em quem todos no mercado estão dispostos a comprar.
5. Recomendação de conteúdo: a análise preditiva permite que as empresas analisem o próximo melhor conteúdo que pode ser exibido aos grupos de público-alvo. A recomendação de conteúdo vem da personalização algorítmica – passando pelas regras de automação predefinidas não sofisticadas e árduas que normalmente alimentam a automação de marketing e a recomendação de conteúdo.
6. Retargeting: Retargeting com base em dados preditivos significa que as organizações podem fazer o remarketing para seus públicos da Internet com base em sua provável intenção de compra, em vez de apenas trabalhar com base em dados preditivos.
7. Identifique as necessidades dos compradores: saber onde estão seus compradores permite que você direcione seu orçamento para obter os melhores resultados. Os eventos preditivos permitem que você determine os eventos dos quais participar, para onde ir a seguir com sua estratégia de conteúdo e até como melhorar seus resultados de marketing digital.

Embrulhar

Prever o futuro pode realmente dar a você mais controle sobre ele, fazendo com que você alcance novos patamares de negócios, especialmente durante os tempos incertos após a crise da pandemia.

Isso ajudará você a desenvolver seus negócios de forma sustentável, bem como a otimizar suas metas de receita. Os profissionais de marketing B2B devem usar dados preditivos para suas respectivas vantagens para aumentar o pipeline e o engajamento dos compradores, reduzindo as complexidades do marketing.