ความสำคัญของ Predictive Analytics ในยุคการตลาดดิจิทัล

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ไม่ใช่เรื่องใหม่ในพื้นที่การตลาดดิจิทัล เครื่องมือวิเคราะห์เชิงคาดการณ์วิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากและแปลงเป็นข้อมูลเชิงลึกเพื่อช่วยให้ธุรกิจเพิ่มรายได้สูงสุด อัลกอริทึมเหล่านี้ขับเคลื่อนโดยปัญญาประดิษฐ์ การเรียนรู้ของเครื่อง การทำเหมืองข้อมูล การสร้างแบบจำลองข้อมูล และการวิเคราะห์ทางสถิติ

เธอรู้รึเปล่า?

• ข้อมูลมากกว่า 2.5 quintillion ไบต์ถูกสร้างขึ้นทุกวัน
• ภายในปี 2020 คาดว่าข้อมูล 1.7 MB จะถูกสร้างขึ้นทุก ๆ วินาทีสำหรับทุกคนบนโลก

Predictive Analytics คืออะไร?

เครื่องมือวิเคราะห์ขั้นสูงรวบรวมข้อมูลจากแหล่งที่มานับล้าน เครื่องมือเหล่านี้วิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่และแปลงเป็นข้อมูลเชิงลึกที่เป็นประโยชน์สำหรับธุรกิจ

ฟังก์ชันการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ทำงานเพื่อคาดการณ์แนวโน้มในอนาคตและให้แนวคิดว่าธุรกิจควรปรับเปลี่ยนแผนการตลาดและกลยุทธ์ตามแนวโน้มเหล่านี้อย่างไร การระบุและแนะนำรูปแบบในอดีตเป็นหน้าที่หลักของมัน

ที่มา: AnalyticsVidhya

โมเดลตามการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์นี้ใช้อัลกอริธึมขั้นสูงในการเก็บข้อมูลจากแหล่งข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง อัลกอริทึมเหล่านี้ขับเคลื่อนโดยปัญญาประดิษฐ์ การเรียนรู้ของเครื่อง การทำเหมืองข้อมูล การสร้างแบบจำลองข้อมูล และการวิเคราะห์ทางสถิติ

เหตุใดข้อมูลเชิงลึกจึงมีความสำคัญสำหรับแคมเปญการตลาดดิจิทัล

ยิ่งฉันเรียนรู้ประเด็นสำคัญของภูมิทัศน์การตลาดดิจิทัลมากเท่าไหร่ ฉันก็ยิ่งเข้าใจถึงความสำคัญของข้อมูลได้ดียิ่งขึ้นในทุกวันนี้ ปัจจุบันบริษัทนับล้านรายดำเนินการแคมเปญการตลาดหลายพันล้านครั้ง แต่มีกี่คนที่ขับเคลื่อนแคมเปญได้สำเร็จ? จำนวนน้อย!

ปัญหาคือการวางแผนแคมเปญ!

แคมเปญส่วนใหญ่อิงตามข้อมูลดิบหรือแบบสำรวจและข้อมูลเชิงลึกของบุคคลที่สาม ฉันพูดเสมอว่าการวางแผนแคมเปญเป็นส่วนสำคัญของการตลาดดิจิทัล แคมเปญทั้งหมดควรขับเคลื่อนด้วยข้อมูลและมีการวิจัยมาอย่างดี

เมื่อคุณทราบพฤติกรรม ความตั้งใจ ความสนใจ และการมีอยู่ของผู้ชม คุณจะสามารถออกแบบแคมเปญได้ดีขึ้น นั่นคือเหตุผลที่ข้อมูลเชิงลึกมีบทบาทสำคัญในความสำเร็จของแคมเปญของคุณ

Predictive Analytics มาในรูปของการตลาดดิจิทัลได้อย่างไร

เทคโนโลยีและเครื่องมือวิเคราะห์เชิงคาดการณ์กำลังเกิดขึ้นในพื้นที่การตลาดดิจิทัล และกำลังเปลี่ยนแปลงวิธีที่นักการตลาดใช้ข้อมูลแคมเปญและผู้ชมของตน

นี่เป็นหนึ่งในเทรนด์การตลาดดิจิทัลที่ร้อนแรงที่สุดที่น่าจับตามอง

ด้วยเครื่องมือที่ใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ ตอนนี้คุณสามารถตัดสินใจได้ดีขึ้นด้วยความช่วยเหลือของอัลกอริธึมที่เปิดใช้งาน AI อัลกอริทึมเหล่านี้จะวิเคราะห์พฤติกรรมผู้บริโภคของคุณและแบ่งปันข้อมูลเชิงลึกกับคุณเพื่อดำเนินการที่ถูกต้องในเวลาที่เหมาะสม คุณรู้หรือไม่:

• แคมเปญใดสามารถทำงานได้ดีที่สุด?
• เนื้อหาประเภทใดที่คุณควรเรียกใช้
• ความสนใจที่ผู้ชมของคุณแสดงต่อผลิตภัณฑ์และแบรนด์ของคุณเป็นอย่างไร

ใช่ เครื่องมือวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI กำลังแก้ปัญหาเหล่านี้และทำให้ชีวิตของนักการตลาดง่ายขึ้น

โมเดลการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ทำงานบนการวิเคราะห์ข้อมูลในอดีตของผู้บริโภคของคุณและกำหนดแนวโน้มตามนั้น

อัลกอริทึมจะเข้าใจพฤติกรรมของผู้ชมและคอยเพิ่มประสิทธิภาพแคมเปญตามความสนใจของผู้ชมในแคมเปญของคุณ

ประโยชน์ของการใช้เครื่องมือ Predictive Analytics สำหรับการวางแผนแคมเปญการตลาดดิจิทัลคืออะไร

ทุกคนต้องการ ROI และรายได้ที่ดีที่สุดสำหรับธุรกิจของตน

เทคโนโลยีล่าสุด เช่น AI, ML, การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์, การเรียนรู้เชิงลึก และอื่นๆ จะช่วยขับเคลื่อนการดำเนินการด้านการตลาดดิจิทัลทั้งหมดในอนาคต

บริษัทต่างๆ ควรนำเทคโนโลยีและเครื่องมือการวิเคราะห์ขั้นสูงมาใช้ตั้งแต่เนิ่นๆ เพื่อให้ได้เปรียบในการแข่งขัน

แมชชีนเลิร์นนิงสามารถส่งผลกระทบอย่างลึกซึ้งต่อประสบการณ์ของลูกค้าในทุกขั้นตอนของการเดินทางของลูกค้า เรียนรู้เพิ่มเติมจากคู่มือนักการตลาดด้านปัญญาประดิษฐ์และการวิเคราะห์ลูกค้า

การกระจายเนื้อหาที่ดีขึ้นตามการโต้ตอบของผู้ชม

โดยปกติ เราสร้างเนื้อหาแบบหนึ่งเดียวสำหรับทุกคนที่ด้านบนสุดของช่องทาง แต่มันไม่ได้ผลเมื่อคุณกำลังมองหาลูกค้า เพื่อที่คุณจะต้องปรับแต่งในระดับหนึ่ง นั่นคือเมื่อการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ช่วยคุณ มันจะสร้างคำแนะนำเนื้อหาที่เหมาะสมสำหรับผู้ชมโดยอิงจากการโต้ตอบในอดีตกับเนื้อหา เครื่องมือเหล่านี้ช่วยคุณกำหนด:

1. เราควรกำหนดเป้าหมายใคร
2. เมื่อใดควรกำหนดเป้าหมายคนเหล่านี้
3. เราควรกำหนดเป้าหมายไปที่ใดและช่องทางใด
4. เนื้อหาประเภทใดที่จะเรียกให้ผู้ชมฟัง

ใช้ชุดข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อแนะนำเนื้อหาให้กับผู้ชมตามข้อมูลประชากร ข้อมูลบริษัท ข้อมูลจิตวิทยา ข้อมูลทางภูมิศาสตร์ ฯลฯ

เครื่องมือวิเคราะห์เชิงคาดการณ์อย่าง Kapost ทำการให้คะแนนเนื้อหาที่น่าทึ่งเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพเนื้อหาของคุณ

การจัดการลูกค้าเป้าหมาย การดูแล การเพิ่มยอดขาย การขายต่อเนื่องตามพฤติกรรมในอดีต

การจัดการลูกค้าเป้าหมายหมายถึงการจัดการลูกค้าเป้าหมายที่คุณได้รับจากแคมเปญการตลาดต่างๆ และดูแลเพื่อแปลงให้เป็นลูกค้า

• การให้คะแนนและการดูแลลูกค้า เป้าหมาย : เครื่องมือวิเคราะห์เชิงคาดการณ์จะให้คะแนนลีดตามพารามิเตอร์ต่างๆ เช่น จำนวนจุดสัมผัสที่พวกเขามีกับธุรกิจ ก่อนที่จะกรอกแบบฟอร์มบนเว็บไซต์ ซึ่งอยู่ในขั้นตอนการเดินทางของผู้บริโภค จากการที่พวกเขาสร้างข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับความพร้อมของลีดสำหรับการแปลง
• การแบ่งกลุ่มและการกำหนดเป้าหมาย : โอกาสในการขายอยู่ในหมวดหมู่ต่างๆ ตามการโต้ตอบกับธุรกิจ โดยขึ้นอยู่กับว่าลูกค้าเป้าหมายเหล่านี้ควรจัดหมวดหมู่ เครื่องมือวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ช่วยให้คุณสร้างแคมเปญการตลาดดิจิทัลที่วางแผนไว้อย่างดีเพื่อกำหนดเป้าหมายลูกค้าเป้าหมายที่ถูกต้องด้วยช่องทางที่เหมาะสมในเวลาที่เหมาะสมเมื่อพร้อมสำหรับการซื้อ
• การขายต่อยอด และการ ขาย ต่อ : สิ่งที่ลูกค้าของคุณอาจสนใจตามรูปแบบการซื้อของพวกเขา พวกเขาจะซื้อผลิตภัณฑ์ประเภทใดเพื่อเพิ่มการตั้งค่าที่มีอยู่ ข้อมูลเชิงลึกทั้งหมดเหล่านี้สามารถสร้างขึ้นได้ด้วยเครื่องมือวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อช่วยคุณค้นหาผลิตภัณฑ์ที่เหมาะสมในการเพิ่มยอดขายให้กับฐานลูกค้าที่มีอยู่

เครื่องมือวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ เช่น Lattice ช่วยคุณในการจัดการลูกค้าเป้าหมายอย่างมีประสิทธิภาพ และบรรลุอัตราการแปลงที่คาดการณ์ได้ และได้ลูกค้าใหม่

การวางแผนแคมเปญการตลาดและการเพิ่มประสิทธิภาพเพื่อผลลัพธ์ที่ดีขึ้น

กลไกการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ช่วยให้คุณวางแผนแคมเปญการตลาดดิจิทัลได้ดีขึ้นและลดความเสี่ยงของความล้มเหลวของแคมเปญ

ทำไม เนื่องจากแคมเปญทั้งหมดได้รับการออกแบบและวางแผนตามข้อมูลในอดีตและข้อมูลเชิงลึก

ช่วยให้คุณกำหนดกลยุทธ์แคมเปญที่เหมาะสมและการส่งข้อความที่เหมาะสมที่สุดโดยพิจารณาจากพฤติกรรมผู้บริโภคในแคมเปญก่อนหน้า

ตัวอย่างเช่น ผู้นำด้านอีคอมเมิร์ซอย่าง Amazon ยังวางแผนแคมเปญการตลาดดิจิทัลตามข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลด้วย และด้วยเหตุนี้พวกเขาจึงเห็น ROI ที่สำคัญ

การวิเคราะห์ข้อมูลผู้ใช้สำหรับการวางแผนกลยุทธ์แคมเปญ

ข้อมูลของผู้ใช้คือคีย์หรืออินพุตที่ช่วยให้อัลกอริทึมการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ทำงานให้กับธุรกิจของคุณ

• ผู้ใช้โต้ตอบกับธุรกิจของคุณอย่างไร
• พวกเขาใช้เนื้อหาประเภทใดในเว็บไซต์ของคุณ
• หน้าเว็บใดที่ไม่มีประสิทธิภาพสำหรับธุรกิจของคุณ
• เนื้อหาใดที่ทำให้อัตราตีกลับสูงขึ้น

คำถามที่สำคัญเหล่านี้สามารถตอบได้ด้วยเครื่องมือวิเคราะห์เชิงคาดการณ์และอัลกอริธึมข่าวกรองทางการตลาด

ข้อมูลส่วนใหญ่ในปัจจุบันเป็นข้อมูลดิบหรือเป็นเพียงชุดของอักขระที่เป็นตัวอักษรและตัวเลขคละกัน เครื่องมือวิเคราะห์และข่าวกรองเหล่านี้จะรวบรวมข้อมูลดิบนี้และเปลี่ยนเป็นเครื่องมือแนะนำที่มีประโยชน์เพื่อเพิ่ม ROI ของคุณเป็นสองเท่า

จะเริ่มต้นด้วย Predictive Analytics ได้อย่างไร

คุณต้องมีวัตถุประสงค์และเป้าหมายทางธุรกิจเพื่อให้บรรลุด้วยการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อให้แน่ใจว่าและเปิดใช้งานความสำเร็จของแคมเปญการตลาดดิจิทัล

ต้องกำหนดเป้าหมายที่ชัดเจนก่อน

เริ่มต้นด้วยการสร้างแบบจำลองขนาดเล็กเพื่อทดสอบด้วยการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สำหรับการตลาดดิจิทัลของคุณ เช่น การเรียกใช้แคมเปญโฆษณาสำหรับเนื้อหาที่มีการมีส่วนร่วมของผู้ชมสูงสุด ดูว่าผู้คนโต้ตอบกับเนื้อหานี้อย่างไรตอนนี้ มันยังดำเนินการอยู่หรือไม่? ถ้าไม่ คุณควรเปลี่ยนแปลงอะไรเพื่อให้เนื้อหาประสบความสำเร็จ

รวบรวมข้อมูล เรียนรู้จากข้อมูลเชิงลึกตามการโต้ตอบของผู้ใช้กับแคมเปญที่คุณกำลังดำเนินการ ใช้การเปลี่ยนแปลงเล็กๆ น้อยๆ และเพิ่มประสิทธิภาพแคมเปญของคุณต่อไปตามรูปแบบการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ที่คุณกำลังทดสอบ

คุณสามารถทดสอบชุดคำสั่งบางชุดได้เช่น

• กิจกรรมประเภทใดให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่า
• ปุ่มประเภทใดที่ได้รับการคลิกมากขึ้น
• อุปกรณ์ประเภทใดที่ดึงดูดลูกค้าเป้าหมายได้ดีกว่า
• คุณลักษณะใดของเว็บไซต์ที่มีส่วนร่วมกับผู้ชมมากที่สุด?

เครื่องมือที่น่าทึ่งบางอย่าง เช่น Adobe Analytics, MixPanel, Google Analytics, Firebase, AppAnnie ทำให้นักการตลาดดิจิทัลและชีวิตของผู้ลงโฆษณาง่ายขึ้นด้วยการให้ข้อมูลเชิงลึกในระดับสูงเพื่อปรับปรุงแคมเปญการตลาดของพวกเขา

อินพุตข้อมูลสำหรับเครื่องมือวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ของคุณ

คุณสามารถเชื่อมต่อแหล่งข้อมูลของคุณกับเครื่องมือวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ เช่น:

• ข้อมูลแคมเปญการตลาดทางอีเมล
• ข้อมูลแคมเปญโฆษณา
• ข้อมูลการวิเคราะห์โซเชียลมีเดีย
• ข้อมูลวิเคราะห์เว็บไซต์
• ข้อมูล CRM

ยิ่งคุณให้ข้อมูลมากเท่าไร คุณก็จะได้รับข้อมูลเชิงลึกที่ดีขึ้นเท่านั้น ยิ่งมีความเกี่ยวข้องมากขึ้นสำหรับผู้ชมของคุณ

บทสรุป

เทคโนโลยีการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ได้เปลี่ยนกระบวนการทั้งหมดที่เรากำลังติดตามสำหรับการตลาดดิจิทัล ตั้งแต่การโต้ตอบของผู้ชมกับแบรนด์ของคุณไปจนถึงการเพิ่มประสิทธิภาพอัตราการเลิกใช้งาน การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เป็นรูปแบบที่ยอดเยี่ยมที่จะช่วยธุรกิจของคุณ

เครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วย AI และ ML เหล่านี้สร้างข้อมูลเชิงลึกที่มีประโยชน์มากมายและขับเคลื่อนความสำเร็จให้กับผู้ใช้ในช่วงแรกๆ ธุรกิจที่ไม่ได้ใช้เทคโนโลยีเหล่านี้มีแนวโน้มที่จะเห็นอัตราการเติบโตที่ลดลงในระยะยาว