Хранилище предиктивной аналитики B2B Marketer: ключевые факторы и значение для бизнеса на 2021 год и далее

Прогнозирование будущей деятельности важно для маркетологов B2B, поскольку это помогает им планировать кризис или лучше адаптироваться к динамичным условиям B2B. Точное прогнозирование таких факторов, как операции, бюджет, поставки или спрос на продукцию, имеет решающее значение для успеха любой организации. Способность маркетолога прогнозировать окончательную стоимость полиса определяет, насколько точно он продает и оценивает свой продукт, а также в какой степени можно избежать неблагоприятного выбора.

Предиктивная аналитика быстро превратилась в передовую отраслевую практику, и маркетологи B2B все чаще используют методы прогнозной аналитики для нацеливания на потенциальных клиентов, определения более точных цен и выявления потенциальных клиентов, проявляющих более высокие намерения к конверсии.

Что такое предиктивная аналитика?

Прогнозная аналитика — это широкий термин, описывающий множество статистических и аналитических методов для разработки моделей, которые предсказывают будущие события или поведение. Форма этих прогностических моделей варьируется в зависимости от поведения или события, которое они предсказывают. Большинство прогностических моделей генерируют оценку с более высокой оценкой, указывающей на более высокую вероятность возникновения данного поведения или события.

Наиболее прогностические примеры прогностических моделей, используемых тремя кредитными бюро, включают Experian, Equifax и TransUnion для разработки кредитных рейтингов для физических лиц. Чем выше кредитный рейтинг, тем больше вероятность того, что человек погасит свой долг.

Интеллектуальный анализ данных — это компонент прогнозной аналитики, который влечет за собой анализ данных для выявления тенденций, закономерностей или взаимосвязей между данными. Затем эту информацию можно использовать для разработки прогностической модели.

Прогнозная аналитика, наряду с большинством прогнозных моделей и методов интеллектуального анализа данных, опирается на все более сложные статистические методы, включая методы многомерного анализа, такие как расширенная регрессия или модели временных рядов. Такие методы позволяют организациям определять тенденции и взаимосвязи, которые могут быть неочевидными, но тем не менее позволяют лучше прогнозировать будущие события или поведение.

Драйверы прогнозной аналитики

Прогнозная аналитика не нова для бизнеса, и хотя компании уже много лет используют прогнозную аналитику, несколько факторов увеличили ее распространенность в секторе B2B.

Излишне говорить, что с развитием цифровых аналитических методов и распространением цифровой трансформации, особенно в постпандемическую эпоху, во всем мире развились методы прогнозного анализа; однако ключевые факторы прогнозной аналитики остаются прежними, в том числе:

• Технологические достижения
• Доступность данных
• Стремление к росту на медленных рынках и
• Поиск конкурентного преимущества

Технологические достижения

Статистические методы, используемые в прогнозной аналитике, требуют больших вычислительных ресурсов. В зависимости от объема данных, используемых предприятиями, некоторым может потребоваться выполнение тысяч или миллионов вычислений.

Достижения в области цифровой трансформации и разработки программного обеспечения привели к разработке пакетов программного обеспечения, которые быстро выполняют такие расчеты, позволяя маркетологам эффективно анализировать данные, а также создавать и проверять новые прогностические модели.

Доступность данных

Достоверность любой прогностической модели зависит от качества и количества данных, доступных для ее разработки. Преобразование данных в пригодный для использования формат может занять много времени и средств.

Существует множество сторонних источников данных, которые маркетологи могут использовать для разработки прогностических моделей. Эти источники включают рейтинговые бюро, компании по прогнозному моделированию и другие организации по сбору данных.

Желание победить медленные рынки

Временами медленные рынки кажутся непобедимыми. В такие времена могут сработать некоторые прогностические идеи. Маркетологи B2B могут использовать прогнозную аналитику для разработки более точных цен и улучшения ориентации на свои услуги. Таким образом, маркетологи B2B, использующие прогнозную аналитику, могут использовать эту информацию, чтобы отобрать долю рынка у своих менее эффективных конкурентов.

Поиск конкурентного преимущества

Использование предиктивной аналитики еще больше подпитывается из-за поиска маркетологами конкурентных преимуществ. Предиктивная аналитика предоставляет маркетологам информацию о группах целевой аудитории, которой нет у их конкурентов.

Маркетологи могут эффективно определять целевой рынок, более точно разрабатывать ценообразование и выполнять множество других задач, обеспечивающих конкурентное преимущество перед конкурентами, не использующими предиктивную аналитику.

Как прогнозная аналитика приносит пользу организациям B2B

Независимо от того, является ли организация фирмой по управлению капиталом или активами или технологическим предприятием B2B, предиктивная аналитика представляет собой инновационный способ извлечь выгоду из данных, которые бизнес имеет о своих перспективах и клиентах. Эти данные можно использовать для создания предсказуемой и прибыльной цепочки нового бизнеса.

Исследование Forrester подтверждает, что маркетинговые инициативы по прогнозированию осуществляются уже некоторое время и приносят исключительные результаты:

1. 97% пользователей прогнозной аналитики получают пользу от прогнозной аналитики
2. 83% пользователей прогнозной аналитики заявляют, что они испытали значительное или значительное влияние на бизнес, используя прогнозную аналитику, и
3. 58% респондентов превзошли свои маркетинговые цели.

Возможности прогнозной аналитики все чаще становятся операционным приоритетом для маркетологов, особенно во время пандемического кризиса. Вот некоторые из преимуществ, которые методы предиктивной аналитики предлагают маркетологам B2B:

1. Приоритизация потенциальных клиентов: прогнозный анализ способствует двузначному увеличению конверсии продаж за счет анализа и расшифровки возникающих потребностей и интересов покупателей по мере того, как они исследуют и потребляют контент на клиентских сайтах. Можно подключиться к сигналам лиц, принимающих решения, и предсказать, когда они собираются покупать и что они собираются покупать.
2. Чистые новые лиды: Понимая общие атрибуты наиболее успешных и ценных лидов, прогностическая аналитика помогает маркетологам анализировать некоторые атрибуты любой новой аудитории, которая взаимодействует с их маркетинговым сообщением. Этот метод особенно полезен для улучшения потенциальных клиентов от внешнего поставщика данных о клиентах.
3. Расширенные данные о клиентах: чем больше информации доступно о покупателях, тем легче им адаптировать свои сообщения и коммуникации к болевым точкам покупателей.

Объединение информации о покупателях с прогнозной аналитикой позволяет маркетологам отслеживать правильные модели или черты, включая возникающие потребности или черты покупателей.

4. Сегментация CRM в режиме реального времени: данные CRM для предприятий растут день ото дня, переходят от фирмографических деталей к потребностям в реальном времени. Это позволяет проводить более сложную сегментацию, которая затем приводит к лазерному фокусу на нужных лидах с правильным сообщением. Сегментация в реальном времени делает кампании более успешными, поскольку бюджет и ресурсы сосредоточены на том, кого готовы купить все участники рынка.
5. Рекомендация по контенту: Предиктивная аналитика позволяет компаниям анализировать следующий лучший контент, который можно показать группам целевой аудитории. Рекомендация по контенту исходит из алгоритмической персонализации — путем прохождения несложных и трудоемких предустановленных правил автоматизации, которые обычно обеспечивают автоматизацию маркетинга и рекомендации по контенту.
6. Ретаргетинг: ретаргетинг на основе прогнозных данных означает, что организации могут осуществлять ремаркетинг для своей интернет-аудитории на основе их вероятного намерения совершить покупку, а не просто работать на основе прогнозных данных.
7. Определите потребности покупателей: знание того, где находятся ваши покупатели, позволяет вам планировать свой бюджет для достижения оптимальных результатов. Прогнозные события позволяют вам определить, в каких событиях участвовать, куда двигаться дальше с вашей стратегией контента и даже как улучшить результаты цифрового маркетинга.

Заворачивать

Прогнозирование будущего может фактически дать вам больше контроля над ним, что позволит вам достичь новых высот в бизнесе, особенно в неопределенные времена после пандемического кризиса.

Это поможет вам устойчиво развивать свой бизнес, а также оптимизировать свои цели по доходам. Маркетологи B2B должны использовать прогностические данные в своих интересах, чтобы увеличить вовлечение покупателей и покупателей при одновременном снижении сложности маркетинга.