Seiful de analiză predictivă a agentului de marketing B2B: factori cheie și importanță comercială pentru 2021 și mai departe

Prezicerea activităților viitoare este importantă pentru agenții de marketing B2B, deoarece îi ajută să planifice criza care va veni sau să se adapteze mai bine la condițiile dinamice B2B. Prevederea cu acuratețe a factorilor precum operațiunile, bugetele, consumabilele sau cererea de produse este esențială pentru succesul oricărei organizații. Capacitatea unui agent de marketing de a prognoza costul final al unei politici determină cât de precis își comercializează și prețurile produsului și măsura în care o selecție adversă poate fi evitată.

Analiza predictivă a evoluat rapid ca cea mai bună practică a industriei, iar agenții de marketing B2B folosesc din ce în ce mai mult tehnici de analiză predictivă pentru a viza clienții potențiali, pentru a determina prețuri mai precise și pentru a identifica clienții potențiali care prezintă o intenție mai mare de conversie.

Ce este Predictive Analytics?

Analiza predictivă este un termen larg care descrie o varietate de tehnici statistice și analitice pentru a dezvolta modele care prezic evenimente sau comportamente viitoare. Forma acestor modele predictive variază în funcție de comportamentul sau evenimentul pe care îl prezic. Cele mai multe modele predictive generează un scor cu un scor mai mare care indică o probabilitate mai mare de apariție a comportamentului sau evenimentului dat.

Cele mai predictive exemple de modele predictive utilizate de trei birouri de credit includ Experian, Equifax și TransUnion pentru a dezvolta scoruri de credit pentru persoane fizice. Cu cât scorul de credit este mai mare, cu atât este mai probabil ca individul să-și plătească datoria.

Exploatarea datelor este o componentă a analizei predictive care implică analiza datelor pentru a identifica tendințele, modelele sau relațiile dintre date. Informațiile pot fi apoi utilizate pentru a dezvolta un model predictiv.

Analiza predictivă, împreună cu cele mai multe modele predictive și tehnici de extragere a datelor, se bazează pe metode statistice din ce în ce mai sofisticate, inclusiv tehnici de analiză multivariată, cum ar fi regresia avansată sau modelele cu serii de timp. Astfel de tehnici permit organizațiilor să determine tendințe și relații care pot să nu fie ușor evidente, dar le permit totuși să prezică mai bine evenimentele sau comportamentele viitoare.

Factorii de analiză predictivă

Analiza predictivă nu este nouă pentru companii și, deși companiile au folosit de mulți ani analiza predictivă, mai mulți factori și-au crescut prevalența în sectorul B2B.

Inutil să spun că, odată cu progresul tehnicilor de analiză digitală și proliferarea transformării digitale, în special în era post-pandemie, tehnicile de analiză predictivă de pe tot globul au evoluat; cu toate acestea, factorii cheie ai analizei predictive rămân aceleași, inclusiv:

• Progrese tehnologice
• Disponibilitatea datelor
• O dorință de creștere pe piețele lente și
• Căutarea unui avantaj competitiv

Progrese tehnologice

Tehnicile statistice utilizate în analiza predictivă sunt intensive din punct de vedere computațional. În funcție de cantitatea de date utilizate de companii, unele pot necesita efectuarea de mii sau milioane de calcule.

Progresele în transformarea digitală și proiectarea software-ului au condus la dezvoltarea unor pachete software care efectuează rapid astfel de calcule, permițând marketerilor să analizeze eficient datele și să producă și să valideze noi modele predictive.

Disponibilitatea datelor

Valabilitatea oricărui model predictiv depinde de calitatea și cantitatea datelor disponibile pentru a-l dezvolta. Convertirea datelor într-un format utilizabil poate fi consumatoare de timp și costisitoare.

Există numeroase surse terțe de date pe care agenții de marketing le pot folosi pentru a dezvolta modele predictive. Aceste surse includ birouri de rating, companii de modelare predictivă și alte organizații de colectare a datelor.

O dorință de a câștiga peste piețele lente

Piețele lente par uneori invincibile pentru a câștiga. În astfel de perioade, unele perspective predictive pot funcționa. Specialiștii în marketing B2B pot folosi analizele predictive pentru a dezvolta prețuri mai precise și pentru a îmbunătăți modul în care își țintesc serviciile. Astfel, agenții de marketing B2B care folosesc analiza predictivă pot folosi aceste informații pentru a revendica cota de piață de la concurenții mai puțin eficienți.

O căutare a unui avantaj competitiv

Utilizarea analizei predictive este alimentată în continuare din cauza căutării unui avantaj competitiv de către marketer. Analiza predictivă oferă agenților de marketing informații despre grupurile de public țintă pe care concurenții lor nu le posedă.

Specialiștii în marketing pot defini eficient o piață țintă, pot dezvolta prețurile mai precis și pot face o mulțime de alte sarcini care oferă avantaj competitiv față de concurenții care nu folosesc analiza predictivă.

Cum beneficiază Analytics predictiv organizațiile B2B

Indiferent dacă o organizație este o firmă de gestionare a averii sau a activelor sau o întreprindere tehnologică B2B, analiza predictivă prezintă o modalitate inovatoare de a valorifica datele pe care o companie le are despre clienții și potențialele lor. Aceste date pot fi folosite pentru a oferi o conductă previzibilă și profitabilă de noi afaceri.

Cercetările Forrester dovedesc că inițiativele de marketing predictiv sunt în desfășurare de ceva timp și oferă rezultate excepționale:

1. 97% dintre utilizatorii de analiză predictivă beneficiază de analiză predictivă
2. 83% dintre utilizatorii predictivi declară că au experimentat un impact considerabil sau mare asupra afacerii prin utilizarea analizei predictive și
3. 58% dintre respondenți și-au depășit obiectivele de marketing de afaceri

Capacitățile analitice predictive devin din ce în ce mai mult o prioritate operațională pentru marketeri, în special în perioada crizei pandemice. Iată câteva dintre beneficiile pe care tehnicile de analiză predictivă le oferă pentru agenții de marketing B2B:

1. Prioritizarea clienților potențiali: inteligența predictivă facilitează creșterea cu două cifre a conversiilor vânzărilor prin analizarea și decriptarea nevoilor și intereselor emergente ale cumpărătorilor pe măsură ce cercetează și consumă conținut pe site-urile clienților. Se poate accesa semnalele factorilor de decizie și se poate prezice când vor cumpăra și ce vor cumpăra.
2. Noi clienți potențiali net: prin înțelegerea atributelor comune ale celor mai de succes și mai valorosi clienți potențiali, analiza predictivă îi ajută pe specialiștii în marketing să analizeze unele atribute în orice public nou care se implică în mesajul lor de marketing. Această tehnică este deosebit de utilă pentru îmbunătățirea clienților potențiali de la un furnizor extern de date despre clienți.
3. Date sporite ale clienților: cu cât sunt disponibile mai multe informații despre cumpărători, cu atât le este mai ușor să își adapteze mesajele și comunicările la punctele dureroase ale cumpărătorilor.

Amalgamarea informațiilor cumpărătorilor cu analiza predictivă permite marketerilor să urmărească modelele sau trăsăturile potrivite, inclusiv nevoile emergente sau trăsăturile cumpărătorilor.

4. Segmentarea CRM în timp real: Datele CRM cresc pentru afaceri zi de zi, transcenzând detaliile firmografice la nevoile în timp real. Acest lucru permite o segmentare mai sofisticată, care apoi are ca rezultat o focalizare laser asupra clienților potențiali potriviti cu mesajul potrivit. Segmentarea în timp real face campaniile mai de succes, deoarece bugetul și resursele sunt concentrate pe cine sunt dispuși să cumpere toți cei de pe piață.
5. Recomandare de conținut: analiza predictivă permite companiilor să analizeze următorul cel mai bun conținut care poate fi afișat grupurilor de public țintă. Recomandarea conținutului provine din personalizarea algoritmică - prin trecerea regulilor de automatizare prestabilite nesofisticate și dificile care de obicei alimentează automatizarea marketingului și recomandarea de conținut.
6. Retargeting: redirecționarea bazată pe date predictive înseamnă că organizațiile pot realiza remarketing către publicul lor de pe internet pe baza intenției lor probabile de cumpărare, mai degrabă decât să lucreze doar pe baza datelor predictive.
7. Identificați nevoile cumpărătorilor: cunoașterea unde sunt cumpărătorii vă permite să vă vizați bugetul pentru rezultate optime. Evenimentele predictive vă permit să determinați evenimentele la care să participați, unde să mergeți mai departe cu strategia de conținut și chiar cum să vă îmbunătățiți rezultatele de marketing digital.

Învelire

Prezicerea viitorului vă poate oferi de fapt mai mult control asupra acestuia, făcându-vă să atingeți noi culmi în afaceri, mai ales în vremurile incerte care au urmat crizei pandemice.

Acest lucru vă va ajuta să vă dezvoltați în mod durabil afacerea, precum și să vă optimizați obiectivele de venituri. Specialiștii în marketing B2B trebuie să folosească datele predictive în avantajele lor respective pentru a crește canalul și implicarea cumpărătorilor, reducând în același timp complexitățile de marketing.