B2B Pazarlamacının Tahmine Dayalı Analitik Kasası: 2021 ve Ötesi için Temel Sürücüler ve İş Önemi

Gelecekteki faaliyetleri tahmin etmek, gelecek krizi planlamalarına veya dinamik B2B koşullarına daha iyi uyum sağlamalarına yardımcı olduğu için B2B pazarlamacıları için önemlidir. Operasyonlar, bütçeler, sarf malzemeleri veya ürün talebi gibi faktörlerin doğru bir şekilde tahmin edilmesi, herhangi bir organizasyonun başarısı için kritik öneme sahiptir. Bir pazarlamacının bir politikanın nihai maliyetini tahmin etme yeteneği, ürünlerini ne kadar doğru bir şekilde pazarladıklarını ve fiyatlandırdıklarını ve ters bir seçimden ne ölçüde kaçınılabileceğini belirler.

Tahmine dayalı analitik, endüstrinin en iyi uygulaması olarak hızla gelişti ve B2B pazarlamacıları, potansiyel müşterileri hedeflemek, daha doğru fiyatlandırma belirlemek ve daha yüksek dönüşüm niyeti gösteren potansiyel müşterileri belirlemek için tahmine dayalı analitik tekniklerini giderek daha fazla kullanıyor.

Tahmine Dayalı Analitik Nedir?

Tahmine dayalı analitik, gelecekteki olayları veya davranışları tahmin eden modeller geliştirmek için çeşitli istatistiksel ve analitik teknikleri tanımlayan geniş bir terimdir. Bu tahmine dayalı modellerin biçimi, tahmin ettikleri davranışa veya olaya bağlı olarak değişir. Tahmine dayalı modellerin çoğu, verilen davranışın veya olayın meydana gelme olasılığının daha yüksek olduğunu gösteren daha yüksek puanlı bir puan üretir.

Üç kredi bürosu tarafından kullanılan tahmine dayalı modellerin en tahmine dayalı örnekleri, bireyler için kredi puanları geliştirmek için Experian, Equifax ve TransUnion'dur. Kredi notu ne kadar yüksek olursa, kişinin borcunu ödeme olasılığı o kadar yüksek olur.

Veri madenciliği, veriler arasındaki eğilimleri, kalıpları veya ilişkileri belirlemek için verilerin analizini gerektiren bir tahmine dayalı analitik bileşenidir. Bilgi daha sonra tahmine dayalı bir model geliştirmek için kullanılabilir.

Tahmine dayalı analitik, çoğu tahmine dayalı model ve veri madenciliği teknikleriyle birlikte, gelişmiş regresyon veya zaman serisi modelleri gibi çok değişkenli analiz teknikleri de dahil olmak üzere giderek daha karmaşık istatistiksel yöntemlere dayanır. Bu tür teknikler, kuruluşların kolayca görünmeyebilecek eğilimleri ve ilişkileri belirlemesine olanak tanır, ancak yine de gelecekteki olayları veya davranışları daha iyi tahmin etmesini sağlar.

Tahmine Dayalı Analitiğin Sürücüleri

Tahmine dayalı analitik, işletmeler için yeni değildir ve işletmeler uzun yıllardır tahmine dayalı analitik kullansalar da, birçok etken B2B sektöründeki yaygınlıklarını artırmıştır.

Söylemeye gerek yok, dijital analitik tekniklerin ilerlemesi ve özellikle pandemi sonrası dönemde dijital dönüşümün yaygınlaşmasıyla birlikte, dünya genelinde tahmine dayalı analitik teknikler gelişti; ancak, aşağıdakiler dahil, tahmine dayalı analitiğin temel itici güçleri aynı kalır:

• Teknolojik gelişmeler
• Veri kullanılabilirliği
• Yavaş pazarlarda büyüme arzusu ve
• Rekabet avantajı arayışı

Teknolojik gelişmeler

Tahmine dayalı analitikte kullanılan istatistiksel teknikler, hesaplama açısından yoğundur. İşletmeler tarafından kullanılan veri miktarına bağlı olarak, bazıları binlerce veya milyonlarca hesaplama yapmayı gerektirebilir.

Dijital dönüşüm ve yazılım tasarımındaki gelişmeler, bu tür hesaplamaları hızlı bir şekilde gerçekleştiren yazılım paketlerinin geliştirilmesine yol açarak pazarlamacıların verileri etkin bir şekilde analiz etmelerine ve yeni tahmine dayalı modeller üretip doğrulamalarına olanak tanır.

Veri kullanılabilirliği

Herhangi bir tahmine dayalı modelin geçerliliği, onu geliştirmek için mevcut verilerin kalitesine ve miktarına bağlıdır. Verileri kullanılabilir bir biçime dönüştürmek zaman alıcı ve maliyetli olabilir.

Pazarlamacıların tahmine dayalı modeller geliştirmek için kullanabileceği çok sayıda üçüncü taraf veri kaynağı vardır. Bu kaynaklar, derecelendirme bürolarını, tahmine dayalı modelleme şirketlerini ve diğer veri toplama kuruluşlarını içerir.

Yavaş Piyasaları Kazanma Arzusu

Yavaş piyasalar bazen kazanmak için yenilmez görünüyor. Böyle zamanlarda bazı tahmine dayalı içgörüler işe yarayabilir. B2B pazarlamacılar, daha doğru fiyatlandırma geliştirmek ve hizmetlerini nasıl hedeflediklerini iyileştirmek için tahmine dayalı analitiği kullanabilir. Böylece, tahmine dayalı analitiği kullanan B2B pazarlamacıları, daha az verimli rakiplerinden pazar payı talep etmek için bu bilgileri kullanabilir.

Rekabet Avantajı Arayışı

Tahmine dayalı analitik kullanımı, pazarlamacının rekabet avantajı arayışı nedeniyle daha da güçleniyor. Tahmine dayalı analitik, pazarlamacılara rakiplerinin sahip olmadığı hedef kitle grupları hakkında bilgi sağlar.

Pazarlamacılar, bir hedef pazarı verimli bir şekilde tanımlayabilir, fiyatlandırmayı daha doğru bir şekilde geliştirebilir ve tahmine dayalı analitik kullanmayan rakiplere göre rekabet avantajı sağlayan tonlarca başka görev yapabilir.

Tahmine Dayalı Analitik B2B Kuruluşlarına Nasıl Fayda Sağlar?

Bir kuruluş ister bir varlık veya varlık yönetimi firması isterse bir B2B teknoloji kuruluşu olsun, tahmine dayalı analitik, bir işletmenin beklentileri ve müşterileri hakkında sahip olduğu verilerden yararlanmanın yenilikçi bir yolunu sunar. Bu veriler, öngörülebilir ve karlı bir yeni iş akışı sağlamak için kullanılabilir.

Forrester araştırması, tahmine dayalı pazarlama girişimlerinin bir süredir devam ettiğini ve olağanüstü sonuçlar verdiğini doğrulamaktadır:

1. Tahmine dayalı analitik kullanıcılarının %97'si tahmine dayalı analitikten yararlanıyor
2. Tahmine dayalı kullanıcıların %83'ü, tahmine dayalı analitik kullanarak önemli veya yüksek bir iş etkisi yaşadıklarını belirtiyor ve
3. Katılımcıların %58'i ticari pazarlama hedeflerini aştı

Tahmine dayalı analitik yetenekler, özellikle pandemi krizi döneminde pazarlamacılar için giderek daha fazla operasyonel bir öncelik haline geliyor. Tahmine dayalı analitik tekniklerin B2B pazarlamacılar için sunduğu avantajlardan bazıları şunlardır:

1. Lider Önceliklendirme: Tahmine dayalı zeka, müşteri sitelerinde içerik araştırırken ve tüketirken alıcıların ortaya çıkan ihtiyaçlarını ve ilgi alanlarını analiz edip şifresini çözerek satış dönüşümlerinde çift haneli artışı kolaylaştırır. Karar vericilerin sinyallerine dokunulabilir ve ne zaman ve ne alacakları tahmin edilebilir.
2. Net yeni müşteri adayları: En başarılı ve yüksek değere sahip olası satışların ortak özelliklerini anlayarak, tahmine dayalı analitik, pazarlamacıların pazarlama mesajlarıyla etkileşime giren herhangi bir yeni hedef kitledeki bazı nitelikleri analiz etmesine yardımcı olur. Bu teknik, özellikle harici bir müşteri veri tedarikçisinden gelen müşteri adaylarını geliştirmek için kullanışlıdır.
3. Artırılmış müşteri verileri: Alıcılar hakkında ne kadar fazla bilgi mevcutsa, mesajlaşmalarını ve iletişimlerini alıcıların acı noktalarına göre uyarlamaları o kadar kolay olur.

Alıcıların bilgilerini tahmine dayalı analitikle birleştirmek, pazarlamacıların ortaya çıkan ihtiyaçlar veya alıcıların özellikleri dahil olmak üzere doğru kalıpları veya özellikleri izlemesine olanak tanır.

4. Gerçek Zamanlı CRM Segmentasyonu: CRM verileri, firmalar için firmaografik ayrıntıları gerçek zamanlı ihtiyaçlara dönüştürerek gün geçtikçe büyüyor. Bu, doğru mesajla doğru uçlara bir lazer odaklanmasıyla sonuçlanan daha karmaşık segmentasyona izin verir. Gerçek zamanlı segmentasyon, bütçe ve kaynaklar pazardaki herkesin satın almak istediği kişilere odaklandığından kampanyaları daha başarılı hale getirir.
5. İçerik Önerisi: Tahmine dayalı analitik, şirketlerin hedef kitle gruplarına gösterilebilecek en iyi içeriği analiz etmesine olanak tanır. İçerik önerisi, algoritmik kişiselleştirmeden gelir - tipik olarak pazarlama otomasyonunu ve içerik önerisini destekleyen karmaşık olmayan ve zorlu önceden ayarlanmış otomasyon kurallarını geçerek.
6. Yeniden Hedefleme: Tahmine dayalı verilere dayalı yeniden hedefleme, kuruluşların yalnızca tahmine dayalı veriler temelinde çalışmak yerine, olası satın alma amaçlarına dayalı olarak internet izleyicilerine muhtemelen yeniden pazarlama yapabilecekleri anlamına gelir.
7. Alıcıların İhtiyaçlarını Belirleyin: Alıcılarınızın nerede olduğunu bilmek, optimum sonuçlar için bütçenizi hedeflemenize olanak tanır. Tahmine dayalı etkinlikler, katılacağınız etkinlikleri, içerik stratejinizde nereye gideceğinizi ve hatta dijital pazarlama sonuçlarınızı nasıl iyileştireceğinizi belirlemenize olanak tanır.

Sarmak

Geleceği tahmin etmek aslında size onun üzerinde daha fazla kontrol sağlayabilir ve özellikle pandemi krizini takip eden belirsiz zamanlarda yeni iş zirveleri elde etmenizi sağlayabilir.

Bu, işinizi sürdürülebilir bir şekilde geliştirmenize ve gelir hedeflerinizi optimize etmenize yardımcı olacaktır. B2B pazarlamacıları, pazarlama karmaşıklıklarını azaltırken boru hattını ve alıcıların katılımını artırmak için tahmine dayalı verileri kendi avantajları için kullanmalıdır.