نحوه‌ی استفاده از تحلیل پیشگویانه در بازاریابی

بازاریابان با ظهور کلان‌داده‌ها و هوش مصنوعی، از ابزارهای قدرتمند تجزیه و تحلیل، بهره‌مند گشته‌اند. نیازها و علاقه‌های مشتریان، از مهم‌ترین داده‌هایی هستند که باید برای تجزیه و تحلیل، جمع‌آوری شوند. استفاده از تحلیل پیشگویانه کمک بسزایی در این زمینه به شما خواهد کرد. در این مقاله به بررسی مفاهیم مرتبط با تحلیل پیشگویانه خواهیم پرداخت. با ما همراه باشید.

انواع شیوه‌های تجزیه و تحلیل

انواع شیوه‌های تجزیه و تحلیل را در زیر بررسی شده‌اند:

1. تجزیه و تحلیل توصیفی

 اولین مرحله‌ی تجزیه و تحلیل که در آن، داده‌ها و عملکرد آن‌ها  بررسی می‌شود.

2. تحلیل پیشگویانه

استفاده از داده‌های پیشین و فعلی برای پیش‌بینی فعالیت‌های آینده.

3. تجزیه و تحلیل تجویزی

در این شیوه، بهترین روش عملکرد را تعیین می‌کنند.

تحلیل پیشگویانه چیست؟

در سال 2020، به ازای هر فرد، 7/1 مگابایت داده در هر ثانیه تولید می‌شد. با توجه به حجم زیاد داده‌ها، استفاده از آن‌ها در کمپین‌های بازاریابی، مؤثر خواهد بود. تحلیل پیشگویانه (Predictive Analytics) یکی از شاخه‌های تجزیه و تحلیل پیشرفته است که از کلان‌داده‌ها استفاده می‌کند. این تحلیل از هوش مصنوعی، مدل‌سازی، آمار و ماشین لرنینگ استفاده می‌کند.

مراحل تحلیل پیشگویانه

مراحل تحلیل پیشگویانه به شرح زیر هستند.

1. تعیین نتایج: داده‌ها به کدام یک از سؤالات شما پاسخ خواهند داد.
2. جمع‌آوری داده‌ها: به چه داده‌هایی نیاز دارید؟ از چه شیوه‌ای برای جمع‌آوری آن‌ها استفاده خواهید کرد؟
3. تجزیه و تحلیل داده‌ها: داده‌ها را براساس اطلاعات مفیدی که دارید، بررسی کرده و با توجه به مشتریان، نتیجه‌گیری نمایید.
4. آمار: نتایج را آزمایش کنید.
5. مدل‌سازی: با استفاده از مدل‌سازی، در ارتباط با رفتار احتمالی مشتریان، پیش‌بینی‌هایی انجام دهید.
6. استقرار: از داده‌های به دست آمده در استراتژی‌های خود استفاده نمایید.
7. نظارت: بر نتایج و عملکرد مدل، نظارت داشته باشید.

کاربردهای تحلیل پیشگویانه

می‌توان برای تعیین فاکتورهای متعددی از تحلیل پیشگویانه استفاده کرد. در زیر به معرفی زمینه‌هایی می‌پردازیم که می‌توان برای تجزیه و تحلیل آن‌ها از تحلیل پیشگویانه استفاده کرد.

1. تقسیم‌بندی لید

این کار به مراحل ابتدایی قیف بازاریابی مرتبط می‌شود که شما می‌توانید با استفاده از تحلیل پیشگویانه، لیدها را دسته‌بندی کرده و اقدام به پرورش مناسب آن‌ها نمایید. 

2. ارزش طول عمر مشتری

این فاکتور به معنای ارزش مشتری در طول مدت ارتباط شما با او است. با استفاده از تحلیل پیشگویانه می‌توانید این ارزش را محاسبه نمایید.

3. پیش‌فروشی و فروش مکمل

تحلیل پیشگویانه به شما کمک خواهد کرد تا محصولات خود را طبق علائق مشتری به بازار عرضه نمایید که این کار از طریق بررسی داده‌ها و پیش‌بینی رفتار مشتری صورت می‌گیرد.

4. بهینه‌سازی کمپین بازاریابی

استفاده از تحلیل پیشگویانه به شما کمک خواهد کرد تا با تدوین یک استراتژی مناسب، ریسک شکست را به حداقل برسانید.

5. امتیازبندی لیدها (Lead Scoring)

این فاکتور اقدام به رتبه‌بندی لیدها براساس موقعیت آن‌ها در قیف بازاریابی می‌کند.تحلیل پیشگویانه، امیتازات آینده‌ی هر لید را پیش‌بینی خواهید کرد.

6. توزیع محتوا به صورت هدفمند

تحلیل پیشگویانه به شما کمک خواهد کرد تا بدانید کدام محتوا برای کدام مخاطب و لید مناسب خواهد بود.

7. پیش‌بینی نرخ ریزش مشتری

این نرخ، نشان‌دهنده‌ی تعداد کاربرانی است که ارتباط خود را با شما قطع می‌کنند. تحلیل پیشگویانه به شما کمک خواهد کرد تا رخ دادن ریزش را از قبل پیش‌بینی نموده و اقدامات لازم را جهت پیش‌گیری از وقوع آن انجام دهید.

8. شناخت محصول مناسب

استفاده از تحلیل پیشگویانه به شما کمک خواهد کرد تا محصولات خود را طبق سلیقه و رفتار آینده مشریان، تعیین و انتخاب نمایید.

اندازه‌گیری تحلیل پیشگویانه

ابزار متنوعی مانند گوگل آنالیتیکس برای تجزیه و تحلیل داده‌ها وجود دارند. در بازاریابی، 6 معیار زیر، معمولا به منظور محاسبه‌ی عملکرد و نرخ بازگشت سرمایه، مورد تجزیه و تحلیل قرار می‌گیرند.

1. شاخص هزینه‌ی جذب مشتری (CAC)

شاخص هزینه‌ی جذب مشتری، از مجموع هزینه‌های بازاریابی و فروش تقسیم بر تعداد مشتریان در یک دوره‌ی خاص به دست می‌آید. شما میتوانید از دو شاخص استفاده کنید. 100 درصد آنلاین و یا مخلوطی از آنلاین و آفلاین.

2. درصد بازاریابی CAC

از تقسیم کل هزینه‌ی بازاریابی بر هزینه‌های فروش و بازاریابی به دست می‌آید.

3. زمان بازگشت CAC

منظور از این فاکتور، کل زمانی است که طول می‌کشد تا هزینه‌ای را که برای جذب مشتری صرف کرده‌اید، به شما بازگردد.

4. نسبت CLV و CAC

این نسبت، از تقسیم ارزش طول عمر مشتری (CLV) بر شاخص هزینه‌ی جذب مشتری به دست می‌آید.

5. درصد تأثیر بازاریابی بر مشتریان

برای به دست آوردن این فاکتور باید تعداد مشتریان فعلی را بر تعداد کل مشتریانی که مورد هدف بازاریابی شما واقع شده‌بودند، تقسیم نمایید.

6. درصد تولید مشتری از بازاریابی

این معیار نشان می‌دهد که چه میزان از توسعه‌های کنونی شرکت شما مرتبط با لیدهای تولیدشده توسط بازاریابی اجراشده هستند. برای به دست آوردن این فاکتور باید تعداد لیدهای یک ماه را بر تعداد کل مشتریان جدید تقسیم نمایید.

نحوه‌ی اجرای تحلیل پیشگویانه

استفاده از معیارهای مبتنی بر اهداف بازاریابی به شما کمک خواهد کرد تا یک مدل بازاریابی کارا و قابل اجرا را پیاده‌سازی نمایید. قبل از اجرای هر کمپین بازاریابی باید نسبت به تجزیه و تحلیل داده‌های در دسترس، اقدام کرد. در تحلیل پیشگویانه، این داده‌ها به عنوان بخش گذشته عمل می‌کنند. این بخش، نقش مستقیمی بر پیش‌بینی شما از آینده خواهند داشت. همانطور که ذکر شد، تحلیل پیشگویانه از داده‌ها و روش‌های مختلفی برای تحلیل آن‌ها استفاده می‌کند. زمانی که این کار انجام شد، باید اقدام به مدل‌سازی کرد. سه نوع ابتدایی برای مدل‌های پیشگویانه وجود دارد. مدل‌سازی خوشه‌ای، مدل‌سازی گرایشی و فیلترینگ براساس مشارکت، انواع ابتدایی مدل‌های پیشگویانه را تشکیل می‌دهند. همچنین تحلیل رگرسیون، نقش مهمی در تحلیل پیشگویانه ایفا می‌کند. استفاده از ضرایب رگرسیون به منظور تعیین میزان همبستگی بین مشتری و خریدهایش، انجام می‌شود. این ضرایب، کمک بسزایی به شما خواهند کرد چرا که با استفاده از امتیازاتی که با بهره‌مندی از نتایج این روش، به هر محصول می‌دهید می‌توانید خریدهای آینده را پیش‌بینی نمایید.

سخن آخر

استفاده از تحلیل پیشگویانه باعث می‌شود تا نسبت به رقبای خود، چندین قدم جلوتر باشید. برای استفاده از تحلیل پیشگویانه نیاز است تا به فاکتورها و نکات متعددی توجه نمایید. از آن جایی که این تحلیل، برای آینده‌ی کسب و کار شما انجام می‌شود، باید فاکتورهایی که بر محاسبات شما تأثیرگذار هستند را با دقتی لازم، مورد بررسی قرار دهید.