Predictive Analytics Vault ของนักการตลาด B2B: ตัวขับเคลื่อนหลักและความสำคัญทางธุรกิจสำหรับปี 2564 และปีต่อ ๆ ไป
เผยแพร่แล้ว: 2022-04-12การคาดการณ์กิจกรรมในอนาคตเป็นสิ่งสำคัญสำหรับนักการตลาด B2B เนื่องจากช่วยให้พวกเขาวางแผนสำหรับวิกฤตที่จะมาถึงหรือปรับให้เข้ากับสภาวะ B2B แบบไดนามิกได้ดีขึ้น การคาดการณ์ปัจจัยต่างๆ อย่างแม่นยำ เช่น การดำเนินงาน งบประมาณ วัสดุสิ้นเปลือง หรือความต้องการผลิตภัณฑ์มีความสำคัญต่อความสำเร็จขององค์กรใดๆ ความสามารถของนักการตลาดในการคาดการณ์ต้นทุนสูงสุดของนโยบายหนึ่งๆ เป็นตัวกำหนดว่าพวกเขาทำการตลาดและกำหนดราคาผลิตภัณฑ์ของตนได้แม่นยำเพียงใด และขอบเขตที่สามารถหลีกเลี่ยงการเลือกที่ไม่พึงประสงค์ได้
การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ได้พัฒนาขึ้นอย่างรวดเร็วตามแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดของอุตสาหกรรม และนักการตลาดแบบ B2B กำลังใช้เทคนิคการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อกำหนดเป้าหมายลูกค้าที่มีศักยภาพมากขึ้น เพื่อกำหนดราคาที่แม่นยำยิ่งขึ้น และเพื่อระบุผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าที่แสดงความตั้งใจในการแปลงที่สูงขึ้น
Predictive Analytics คืออะไร?
การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เป็นคำศัพท์กว้างๆ ที่อธิบายเทคนิคทางสถิติและการวิเคราะห์ที่หลากหลายเพื่อพัฒนาแบบจำลองที่ทำนายเหตุการณ์หรือพฤติกรรมในอนาคต รูปแบบของแบบจำลองการคาดการณ์เหล่านี้จะแตกต่างกันไปตามพฤติกรรมหรือเหตุการณ์ที่พวกเขากำลังคาดการณ์ แบบจำลองการคาดการณ์ส่วนใหญ่สร้างคะแนนด้วยคะแนนที่สูงกว่า ซึ่งบ่งชี้ถึงแนวโน้มที่พฤติกรรมหรือเหตุการณ์ที่กำหนดจะเกิดสูงขึ้น
ตัวอย่างที่คาดการณ์ได้มากที่สุดของแบบจำลองการคาดการณ์ที่ใช้โดยสำนักงานสินเชื่อสามแห่ง ได้แก่ Experian, Equifax และ TransUnion เพื่อพัฒนาคะแนนเครดิตสำหรับบุคคล ยิ่งคะแนนเครดิตสูงเท่าไร บุคคลก็ยิ่งมีแนวโน้มที่จะชำระหนี้ของตนมากขึ้นเท่านั้น
การทำเหมืองข้อมูลเป็นส่วนประกอบของการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ซึ่งเกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อระบุแนวโน้ม รูปแบบ หรือความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูล ข้อมูลดังกล่าวจะนำไปใช้ในการพัฒนาแบบจำลองการคาดการณ์ได้
การวิเคราะห์เชิงทำนายพร้อมกับแบบจำลองการคาดการณ์และเทคนิคการทำเหมืองข้อมูลส่วนใหญ่ อาศัยวิธีการทางสถิติที่ซับซ้อนมากขึ้น รวมถึงเทคนิคการวิเคราะห์หลายตัวแปร เช่น การถดถอยขั้นสูงหรือแบบจำลองอนุกรมเวลา เทคนิคดังกล่าวช่วยให้องค์กรสามารถกำหนดแนวโน้มและความสัมพันธ์ที่อาจไม่ชัดเจนในทันที แต่ยังช่วยให้สามารถคาดการณ์เหตุการณ์หรือพฤติกรรมในอนาคตได้ดียิ่งขึ้น
ตัวขับเคลื่อนของการวิเคราะห์เชิงทำนาย
การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ไม่ใช่เรื่องใหม่สำหรับธุรกิจ และแม้ว่าธุรกิจต่างๆ จะใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์มาหลายปี แต่ตัวขับเคลื่อนหลายตัวได้เพิ่มความแพร่หลายในภาคธุรกิจ B2B
จำเป็นต้องพูดด้วยความก้าวหน้าของเทคนิคการวิเคราะห์ทางดิจิทัลและการแพร่กระจายของการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัล โดยเฉพาะอย่างยิ่งในยุคหลังการระบาดของโรค เทคนิคการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ทั่วโลกได้พัฒนาขึ้น อย่างไรก็ตาม ตัวขับเคลื่อนหลักของการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ยังคงเหมือนเดิม ซึ่งรวมถึง:
- ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยี
- ความพร้อมใช้งานของข้อมูล
- ความปรารถนาที่จะเติบโตในตลาดที่ช้าและ
- การค้นหาความได้เปรียบในการแข่งขัน
ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยี
เทคนิคทางสถิติที่ใช้ในการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์นั้นใช้การคำนวณอย่างเข้มข้น ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับปริมาณข้อมูลที่ธุรกิจใช้ บางส่วนอาจต้องดำเนินการคำนวณเป็นพันๆ หรือล้านครั้ง
ความก้าวหน้าในการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลและการออกแบบซอฟต์แวร์ได้นำไปสู่การพัฒนาแพ็คเกจซอฟต์แวร์ที่ทำการคำนวณดังกล่าวได้อย่างรวดเร็ว ทำให้นักการตลาดสามารถวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพและผลิตและตรวจสอบแบบจำลองการคาดการณ์ใหม่ ๆ
ความพร้อมใช้งานของข้อมูล
ความถูกต้องของแบบจำลองการคาดการณ์ใดๆ ขึ้นอยู่กับคุณภาพและปริมาณของข้อมูลที่มีอยู่เพื่อพัฒนา การแปลงข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบที่ใช้งานได้อาจใช้เวลานานและมีค่าใช้จ่ายสูง
มีแหล่งข้อมูลบุคคลที่สามมากมายที่นักการตลาดสามารถใช้เพื่อพัฒนาแบบจำลองการคาดการณ์ได้ แหล่งข้อมูลเหล่านี้รวมถึงสำนักจัดอันดับ บริษัทสร้างแบบจำลองการคาดการณ์ และองค์กรรวบรวมข้อมูลอื่นๆ
ความปรารถนาที่จะเอาชนะตลาดที่ช้า
ตลาดที่ช้าในบางครั้งดูเหมือนจะอยู่ยงคงกระพันที่จะเอาชนะได้ ในช่วงเวลาดังกล่าว การคาดการณ์เชิงลึกบางอย่างอาจใช้ได้ นักการตลาด B2B สามารถใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อพัฒนาการกำหนดราคาที่แม่นยำยิ่งขึ้น และปรับปรุงวิธีการกำหนดเป้าหมายบริการของตน ดังนั้น นักการตลาด B2B ที่ใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สามารถใช้ข้อมูลนี้เพื่ออ้างสิทธิ์ส่วนแบ่งการตลาดจากคู่แข่งที่มีประสิทธิภาพน้อยกว่า
การค้นหาความได้เปรียบในการแข่งขัน
การใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ได้รับแรงผลักดันเพิ่มเติมจากการค้นหาความได้เปรียบในการแข่งขันของนักการตลาด การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ให้ข้อมูลนักการตลาดเกี่ยวกับกลุ่มเป้าหมายที่คู่แข่งไม่มี
นักการตลาดสามารถกำหนดตลาดเป้าหมายได้อย่างมีประสิทธิภาพ พัฒนาการกำหนดราคาได้แม่นยำยิ่งขึ้น และสามารถทำงานอื่นๆ ได้มากมายซึ่งให้ความได้เปรียบในการแข่งขันเหนือคู่แข่งที่ไม่ได้ใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์
การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์มีประโยชน์ต่อองค์กร B2B อย่างไร
ไม่ว่าองค์กรจะเป็นบริษัทบริหารจัดการความมั่งคั่งหรือสินทรัพย์ หรือองค์กรเทคโนโลยี B2B การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์จะนำเสนอวิธีที่สร้างสรรค์ในการใช้ประโยชน์จากข้อมูลที่ธุรกิจมีเกี่ยวกับผู้มีแนวโน้มจะเป็นลูกค้าและลูกค้าของตน ข้อมูลนี้สามารถนำไปใช้เพื่อนำเสนอธุรกิจใหม่ที่สามารถคาดการณ์และทำกำไรได้
การวิจัยของ Forrester ยืนยันว่าโครงการการตลาดเชิงคาดการณ์ได้ดำเนินการมาระยะหนึ่งแล้วและกำลังให้ผลลัพธ์ที่ยอดเยี่ยม:
- 97% ของผู้ใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ได้รับประโยชน์จากการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์
- 83% ของผู้ใช้ที่คาดการณ์ได้ระบุว่าพวกเขาได้รับผลกระทบทางธุรกิจอย่างมากหรือสูงโดยใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์และ
- 58% ของผู้ตอบแบบสอบถามบรรลุเป้าหมายทางการตลาดของธุรกิจ
ความสามารถในการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์กำลังกลายเป็นสิ่งสำคัญในการปฏิบัติงานสำหรับนักการตลาดโดยเฉพาะในช่วงวิกฤตการแพร่ระบาด นี่คือประโยชน์บางประการที่เทคนิคการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์นำเสนอสำหรับนักการตลาดแบบ B2B:
- การ จัดลำดับความสำคัญของโอกาสในการขาย: ระบบคาดการณ์ล่วงหน้าช่วยให้ Conversion การขายเพิ่มขึ้นเป็นตัวเลขสองหลักโดยการวิเคราะห์และถอดรหัสความต้องการและความสนใจที่เกิดขึ้นใหม่ของผู้ซื้อในขณะที่พวกเขาค้นคว้าและใช้เนื้อหาบนไซต์ของลูกค้า เราสามารถใช้ประโยชน์จากสัญญาณของผู้มีอำนาจตัดสินใจและคาดการณ์ได้ว่าพวกเขาจะซื้ออะไร และพวกเขาจะซื้ออะไร
- โอกาสในการ ขายใหม่สุทธิ: ด้วยการทำความเข้าใจคุณลักษณะทั่วไปของลีดที่ประสบความสำเร็จและมีมูลค่าสูงที่สุด การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์จะช่วยให้นักการตลาดวิเคราะห์คุณลักษณะบางอย่างในผู้ชมใหม่ ๆ ที่มีส่วนร่วมกับข้อความทางการตลาดของพวกเขา เทคนิคนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งในการปรับปรุงลีดจากซัพพลายเออร์ข้อมูลลูกค้าภายนอก
- ข้อมูลลูกค้าที่เพิ่มขึ้น: ยิ่งมีข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับผู้ซื้อมากเท่าไหร่ พวกเขาก็จะยิ่งปรับแต่งข้อความและการสื่อสารให้เข้ากับจุดที่ผู้ซื้อลำบากได้ง่ายขึ้นเท่านั้น
การรวมข้อมูลของผู้ซื้อเข้ากับการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ช่วยให้นักการตลาดสามารถติดตามรูปแบบหรือลักษณะที่เหมาะสม รวมถึงความต้องการที่เกิดขึ้นใหม่หรือลักษณะของผู้ซื้อ
- การแบ่งส่วน CRM แบบเรียลไทม์: ข้อมูล CRM เติบโตขึ้นสำหรับธุรกิจในแต่ละวัน เหนือกว่ารายละเอียดเชิงบริษัทไปสู่ความต้องการแบบเรียลไทม์ ซึ่งจะช่วยให้แบ่งส่วนที่ซับซ้อนมากขึ้น ซึ่งส่งผลให้เลเซอร์โฟกัสที่ลีดที่ถูกต้องพร้อมกับข้อความที่ถูกต้อง การแบ่งส่วนตามเวลาจริงทำให้แคมเปญประสบความสำเร็จมากขึ้น เนื่องจากงบประมาณและทรัพยากรมุ่งเน้นไปที่ผู้ที่ทุกคนในตลาดยินดีที่จะซื้อ
- การแนะนำเนื้อหา: การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ช่วยให้บริษัทต่างๆ วิเคราะห์เนื้อหาที่ดีที่สุดลำดับถัดไปที่สามารถแสดงต่อกลุ่มเป้าหมายได้ การแนะนำเนื้อหามาจากการปรับเปลี่ยนอัลกอริธึมในแบบของคุณ โดยผ่านกฎการทำงานอัตโนมัติที่กำหนดไว้ล่วงหน้าที่ไม่ซับซ้อนและยากลำบาก ซึ่งโดยทั่วไปแล้วจะขับเคลื่อนระบบอัตโนมัติทางการตลาดและการแนะนำเนื้อหา
- การ กำหนดเป้าหมายใหม่: การกำหนดเป้าหมายใหม่โดยอิงตามข้อมูลที่คาดการณ์ได้หมายความว่าองค์กรสามารถทำรีมาร์เก็ตติ้งกับผู้ชมทางอินเทอร์เน็ตของตนได้โดยพิจารณาจากความตั้งใจในการซื้อที่น่าจะเป็นไปได้ แทนที่จะทำงานโดยใช้ข้อมูลเชิงคาดการณ์เพียงอย่างเดียว
- ระบุความต้องการของผู้ซื้อ: การ รู้ว่าผู้ซื้อของคุณอยู่ที่ไหน ช่วยให้คุณกำหนดเป้าหมายงบประมาณเพื่อผลลัพธ์ที่ดีที่สุด เหตุการณ์ที่คาดคะเนช่วยให้คุณสามารถกำหนดเหตุการณ์ที่จะเข้าร่วม จะไปที่ใดต่อไปด้วยกลยุทธ์เนื้อหาของคุณ และแม้แต่วิธีปรับปรุงผลลัพธ์ทางการตลาดดิจิทัลของคุณ
สรุป
การคาดคะเนอนาคตจริง ๆ แล้วสามารถช่วยให้คุณควบคุมอนาคตได้มากขึ้น ทำให้คุณบรรลุความสูงของธุรกิจใหม่ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในช่วงเวลาที่ไม่แน่นอนหลังวิกฤตการแพร่ระบาด
ซึ่งจะช่วยให้คุณพัฒนาธุรกิจได้อย่างยั่งยืน ตลอดจนเพิ่มประสิทธิภาพเป้าหมายรายได้ของคุณ นักการตลาด B2B ต้องใช้ข้อมูลที่คาดการณ์เพื่อประโยชน์ตามลำดับเพื่อเพิ่มไปป์ไลน์และการมีส่วนร่วมของผู้ซื้อในขณะที่ลดความซับซ้อนทางการตลาด