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Come marketer, hai mai desiderato poter predire il futuro?
Se solo potessi capire quali acquirenti avevano maggiori probabilità di acquistare qualcosa nel prossimo mese, ad esempio, sapresti quali di loro scegliere come target con gli annunci.
Se solo potessi identificare a quali clienti è probabile che si trasformino in un prossimo futuro, sapresti a quali clienti prestare maggiore attenzione.

Anche se sembra fantastico, non è solo un sogno. È una realtà con modelli predittivi.

Utilizzando la modellazione predittiva, è possibile sfruttare l’apprendimento automatico per prevedere un evento futuro in base alla comprensione degli eventi passati.
Lasciami spiegare di più sull’utilizzo della modellazione predittiva per il marketing in questo post.

Come funziona la modellazione predittiva?

Quando un modello predittivo ha accesso a grandi volumi di input di dati, inclusi i risultati reali di situazioni simili a quelle che sperate di prevedere, ed identifica i modelli e predice ciò che accadrà quando riceveranno nuovi input.

Ad esempio, supponiamo che tu volessi prevedere quale dei tuoi clienti in abbonamento probabilmente cambieranno, per fare ciò, dovresti dare al tuo modello una comprensione di quali clienti hanno agitato in passato, nonché di tutti i dati che hai a disposizione su quei clienti. Ciò include dati come i loro dettagli firmografici o demografici, il loro livello di piano, il loro comportamento di accesso e il modo in cui hanno interagito con il vostro servizio, come hanno interagito con le vostre e-mail nel tempo e molto altro.

Il modello può contenere tutte queste informazioni per identificare i modelli nei clienti agitati rispetto ai clienti fidelizzati. Quindi, puoi fornire i dati su tutti i tuoi clienti esistenti in modo che possano prevedere quali clienti attuali hanno maggiori probabilità di sfornare.

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Pertanto, il modello prende tutto ciò che apprende sulle situazioni passate per prevedere cosa accadrà nelle situazioni future.

Cosa puoi prevedere?

Puoi prevedere qualsiasi cosa ritieni possa essere utile per la tua azienda, a condizione che tu abbia abbastanza dati pertinenti per formare il modello.
Alcune delle principali previsioni che le aziende potrebbero trovare utili includono quelle di una persona:

Probabilità di acquisto
Probabilità di richiedere una demo o completare una domanda
Probabilità di abbandono (in un’azienda basata su abbonamento)
Probabilità di acquistare nuovamente (in un’azienda al dettaglio)
Probabilità di apertura o clic da un’e-mail
Probabilità di annullare l’iscrizione a un elenco di e-mail
Valorizza la tua attività in un determinato periodo di tempo
Valore di durata totale previsto
Risposta prevista a qualsiasi promozione o campagna
Probabilità di qualificarsi per uno qualsiasi dei tuoi segmenti
Alcuni di questi sono ancora più preziosi se previsti in tempo reale. Ad esempio, se vuoi sapere quale promozione attirerà ogni singolo visitatore del sito Web, puoi utilizzare un modello per prevedere come ogni persona risponderà a ciascuna promozione e quindi visualizzare quella promozione in quel momento!

Oppure, se vuoi sapere se dovresti offrire un piccolo sconto per incoraggiare un acquirente impegnato a convertire, puoi utilizzare un modello per prevedere se è probabile che si converta in questa visita. Se c’è un’alta probabilità che si convertirà, non è necessario perdere entrate offrendo uno sconto (poiché è probabile che acquisti senza uno).

Altre previsioni sono meno importanti su cui agire in tempo reale, ma possono avere un grande impatto sulla tua attività. Quando puoi prevedere quale dei tuoi clienti è suscettibile di sfornare, puoi eseguire campagne di marketing progettate per incentivare loro a rimanere o lavorare per risolvere immediatamente qualsiasi problema. Quando puoi prevedere quali dei tuoi precedenti rivenditori al dettaglio difficilmente potranno tornare e acquistare di nuovo, puoi inviare loro e-mail più mirate per incoraggiarli a tornare.

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Utilizzo dei dati nella modellazione predittiva

Le applicazioni della modellazione predittiva basata sull’apprendimento automatico sono infinite, tuttavia è importante notare che questi modelli possono essere efficaci solo se hanno accesso a molti dati precisi. Quando dico “molti” dati, intendo i dati di molti individui diversi (ampiezza), nonché molti punti di dati diversi per ciascun individuo (profondità).

Senza una vasta gamma di dati, il modello non avrà abbastanza situazioni da cui imparare. E senza una profondità di dati, al modello mancheranno grandi sezioni dell’immagine.

Ad esempio, se si desidera prevedere il valore della vita di un individuo, ma si stanno solo addestrando i propri modelli predittivi con i dati del sito Web, la previsione sarà comprensibilmente meno accurata di quella che sarebbe se si addestrassero i modelli con i dati in-store, mobile , call center, e-mail, ecc. In un altro esempio, se il modello non sa che un cliente ha appena chiamato la tua azienda con un reclamo, mancherà un indicatore di abbandono chiave.

In altre parole, i modelli predittivi possono essere più precisi quando hanno accesso a una piattaforma di dati dei clienti ben popolata . E un banco di lavoro per la scienza dei dati è importante anche per la costruzione e l’adattamento di diversi modelli.

Considerazioni finali

Gran parte del lavoro svolto dagli esperti di marketing è volto a comprendere e rispondere alle esigenze e alle preferenze attuali dei loro clienti . Questo rimane importante, ma ci sono occasioni in cui è utile utilizzare la modellazione predittiva per scoprire lo stato futuro dei tuoi clienti per aiutarti a prendere migliori decisioni di marketing nel presente . Per tali situazioni, la modellazione predittiva può essere un valore inestimabile.

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