تجزیهوتحلیل پیش‌بینی‌کننده (Predictive analytic) در بازاریابی چیست؟
بازاریابی همیشه درمورد شناخت مشتریان و پیش‌بینی نیازهای آنان صحبت می‌کند. شاید اشاره به سخن Kevin Stirtz در ابتدای این محتوا ایدۀ خوبی باشد:
بدانید که مشتریان شما چه می‌خواهند و شرکت شما چه کاری را به بهترین شکل ممکن انجام می‌دهد؛ نقطۀ تلاقی جواب این دو سؤال، رمز موفقیت شماست.
حال تصور کنید که یک برند پیشرو جهانی چگونه می‌تواند با ترندهای جدید هماهنگ بوده و جواب‌گوی نیازهای مختلف افراد در سال‌ها و ماه‌های متفاوت باشد؟ غیر از این است که آن‌ها به‌درستی مخاطب خود را شناخته و روی تحقیق و توسعۀ محصولاتی مطابق میل آن‌ها تمرکز می‌کنند؟ درحقیقت اکثر برندهای مطرح جهانی دائماً در حال جمع‌آوری داده‌های مرتبط بوده و آن‌ها را تحلیل می‌کنند تا شاید بتوانند بر ذهن مخاطب خود مسلط شده و دنیا را از چشمان آن‌ها بنگرند.
در ادامه به توضیح این روش تحت عنوان تجزیهوتحلیل پیش‌بینی‌کننده پرداخته و مزیت‌ها، چگونگی استفاده از آن و مثال‌های مربوطه را بیان می‌کنیم:
تجزیهوتحلیل پیش‌بینی‌کننده (Predictive analytic) چیست؟
بازاریابان به‌وسیلۀ آمار، داده‌های گذشته، تکنیک‌های مدل‌سازی و هوش مصنوعی، رفتار کاربران و درآمد آینده را پیش‌بینی می‌کنند که به آن تجزیهوتحلیل پیش‌بینی‌کننده می‌گویند. همچنین، بازاریابان در این روش الگوهای داده‌های فعلی و گذشته را به دست آورده و احتمال تکرار آن‌ها را مشخص می‌کنند.
درحقیقت، تجزیهوتحلیل پیش‌بینی‌کننده به سرمایه‌گذاران، بازاریابان و صاحبان کسب‌وکار کمک می‌کند که از منابع خود در بهینه‌ترین زمان ممکن در آینده استفاده کنند، کارایی برند خود را بهبود داده و ریسک را کاهش دهند.
۵ مزیت استفاده از تجزیهوتحلیل پیش‌بینی‌کننده در بازاریابی
استفاده از این روش مزایای زیادی دارد که بازاریابان هنگام توسعۀ استراتژی بازاریابی خود باید آن را با دقت به کار ببرند. در ادامه به ۵ مزیت این روش در بازاریابی می‌پردازیم:
۱) خلق بهترین پیام
این روش به بازاریابان این امکان را می‌دهد که با استفاده از تجزیهوتحلیل داده‌های بازاریابی مختلف، رفتار خریداران را در مراحل مختلف سفر خریدار بیازمایند. با این روش، بازاریابان می‌توانند مخاطبان هدف خود را به‌درستی شناسایی کرده و پیام مناسبی را برای جذب آنان ایجاد کنند. تشکیل پیام مناسب به حفظ مشتریان در بلندمدت کمک کرده و درآمد را افزایش خواهد داد.
۲) کاهش سوء‌برداشت‌های تبلیغاتی
گاهی به‌صورت ناخودآگاه و بدون غرض بعضی تبعیض‌ها حتی در مفهوم کمپین‌های تبلیغاتی موفق نیز به وجود می‌آیند. تجزیهوتحلیل پیش‌بینی‌کننده با کمک به شناخت بهتر از مخاطبان هدف و نقاط‌ضعف آن‌ها، به ما در تشخیص و ازبین‌بردن زودهنگام این سوء‌برداشت‌های تبلیغاتی کمک می‌کند.
۳) بالابردن نرخ بازگشت مشتری
مشتریان وفادار و متعهد برای یک کسب‌وکار ارزشمند بوده و با وجود تورم موجود در اقتصاد، ایجاد روابط محکم‌تر با مشتریان فعلی مهم‌تر شده است. این روش به تیم شما کمک می‌کند تا این مشتریان را هدف قرار داده و تجربیات شخصی‌سازی‌شده‌‌ای را به آن‌ها ارائه دهند.
۴) بهبود عملکرد تیم
بازاریابان با استفاده از تجزیهوتحلیل پیش‌بینی‌کننده می‌توانند منابع و هزینه‌های خود را به‌درستی مشخص و عملیات‌ها را ساده‌سازی کنند، سپس با استخدام تعداد مناسب و بهینۀ کارمندان، عملکرد تیم را نیز بهبود دهند.
۵) افزایش تعامل مشتریان
در این روش شما به‌راحتی علایق مخاطبان هدف خود را یافته و رفتار آنان را پیش‌بینی می‌کنید؛ بنابراین، می‌توانید مناسب‌ترین تبلیغات را در بهترین زمان ممکن به آن‌ها نشان داده و تعامل دل‌خواه خود را از آنان دریافت کنید.
بازاریابان چگونه از Predictive analytic در بازاریابی استفاده می‌کنند؟
همان‌طور که در بالا گفته شد، این نوع تحلیل به تشخیص پیام مناسب و مخاطبان درست در کمپین‌های بازاریابی کمک می‌کند؛ برای مثال، زمانی که یک مشتری یک بلیت سینما تهیه می‌کند، تراکنش توسط سیستم فروشنده ضبط شده و سپس وارد پایگاه داده‌ها می‌شود. این الگوریتم در آینده می‌تواند براساس معیارهایی مانند زمان خرید در هر روز و پیش‌بینی آب‌وهوا، نوع فیلم‌های پرفروش و زمان ارجح‌تر برای خرید بلیت را مشخص کند. در ادامه برخی استفاده‌های دیگر بازاریابان از استخراج داده‌ها و انجام تجزیهوتحلیل پیش‌بینی‌کننده را بیان می‌کنیم:
- پیش‌بینی رفتار فصلی مشتریان: آب‌وهوا با تأثیری که بر احساس مصرف‌کنندگان می‌گذارد، می‌تواند متغیری تعیین‌کننده در خرید باشد. با استفاده از داده‌های دقیق آب‌وهوایی، تیم شما می‌تواند فروش و درآمد را در آینده پیش‌بینی کند.
- توسعه‌دادن پیام ترغیب‌کننده: تجزیهوتحلیل پیش‌بینی‌کننده می‌تواند بهترین پیام را برای ترغیب مخاطبان به خرید و بالابردن نرخ تعامل مشخص کند.
- انتخاب استراتژی بازاریابی مؤثرتر: اگر زمان‌بندی پیام‌های تبلیغاتی‌تان یا خلاقیت شما درست نباشد، هدف‌قرار‌دادن مخاطب مناسب تأثیرگذار نخواهد بود. درحقیقت، استراتژی بازاریابی شما باید در تمام اجزای تبلیغاتی شما منسجم بوده و داده‌ها را به بهترین شکل ممکن ترکیب کند.
- بهبود تجربۀ کاربری مشتریان: با این روش، می‌توانید یک تجربۀ شخصی‌سازی‌شده در تبلیغات خود ایجاد کنید. شما با این روش می‌توانید زمان مناسب برای نمایش انواع تبلیغات خود اعم از تبلیغات همسان، تبلیغات کلیکی و… را مشخص کنید (گفتنی است که اگر به دنبال یک آژانس تبلیغاتی آنلاین برای سپردن انواع خدمات تبلیغاتی خود می‌گردید، پیشنهاد می‌کنیم به صباویژن سری بزنید).
۴ مثال از کارکرد Predictive analytic در بازاریابی
در سال‌های اخیر ما شاهد پیشرفت عظیمی در علم داده‌ها و تحلیل بوده‌ایم که با توسعۀ فناوری‌هایی همچون محاسبات ابری همراه بوده و استفاده از آن را برای هر کسب‌وکاری دردسترس و مقرون‌به‌صرفه کرده است. در ادامه با ۴ مثال به کارکردهای این روش در دنیای واقعی می‌پردازیم:
۱) توسعۀ محصول برای L’Oréal
صنایع پیشرو از تجزیهوتحلیل پیش‌بینی‌کننده برای پیشروی در مقابل رقبای خود بهره می‌برند. درحقیقت، با استفاده از این روش می‌توان پیش‌بینی کرد که در آینده چه محصولی با تقاضای بالاتری مواجه خواهد شد، سپس بر تولید یا بهبود آن تمرکز کرد.
مثال: L’Oréal و Synthesio
برای مثال، L’Oréal که برند پیشروی جهانی در صنعت لوازم آرایش است، از پلتفرم هوش مصنوعی Synthesio برای پیش‌بینی ترندهای آرایشی روز دنیا در ۶ تا ۱۸ ماه آینده استفاده کرده و محصولات خود را براساس آن توسعه می‌دهد. درحقیقت، پلتفرم هوش مصنوعی Synthesio با استفاده از داده‌های بیش از ۳۵۰۰ منبع آنلاین ازجمله تمام پلتفرم‌های رسانه‌های اجتماعی محبوب، یوتیوب، وبلاگ‌های مد و انجمن‌های زیبایی، ترندهای آینده را شناسایی می‌کند.
۲) تقسیم‌بندی مشتریان Aydinli
با وجود تجزیهوتحلیل پیش‌بینی‌کننده، به‌راحتی و بدون به‌کار‌گرفتن بازاریابان می‌توان مشتریان را تقسیم‌بندی کرد.
مثال: Aydinli و Acquia
برای مثال، Aydinli که یک توزیع‌کنندۀ بزرگ در آسیا و اروپاست، از شرکت تجربۀ دیجیتال Acquia برای شناسایی مخاطبان هدف خود و به دنبال آن، اجرای کمپین‌های هدفمند کمک گرفت.
۳) مدل‌سازی برای IDT
امروزه پیش‌بینی دقیق نتیجۀ کمپین‌های بازاریابی به دانش و مهارت بالایی نیاز داشته و به‌شدت به خرد‌کردن داده‌ها متکی است. زمانی که با حجم زیادی از داده‌ها روبه‌رو هستیم، می‌توان با استفاده از Predictive analytic زمان لازم برای مدل‌سازی نتایج کمپین‌ها را کاهش داد.
مثال: IDT و Optimove
برای مثال، IDT که یک برند تجارت خدمات مالی است، با شرکت Optimove همکاری کرد و توانست پیام‌های مشتریان خود را با استفاده از هوش مصنوعی و براساس تاریخچه، زبان و پاسخ‌های کمپین قبلی شخصی‌سازی کند.
۴) سیستم‌های توصیه‌گر برای شرکت تجارت الکترونیک
سیستم‌های توصیه‌گر یکی از رایج‌ترین موارد استفاده برای تجزیهوتحلیل پیش‌بینی‌کننده هستند. برخی از بزرگ‌ترین شرکت‌های جهان مانند آمازون و اسپاتیفای با پیش‌بینی دقیق ترجیحات مشتریان، صنایع مربوطه را تسخیر کرده‌اند.
مثال: Itransition
برای مثال، شرکت Itransition که یک شرکت تهیه‌کنندۀ سیستم‌های توصیه‌گر است، به یک شرکت بزرگ تجارت الکترونیک کمک کرد تا با راه‌اندازی سیستم توصیه‌گر، با مشتریان تعامل کرده و تجربیات شخصی‌سازی‌شده را به آنان ارائه دهد.
