مدل تجزیه و تحلیل پیشگویانه در روند بازاریابی دیجیتال

استراتژی بازاریابی دیجیتالی,الگوهای رفتار مشتری در خرید اینترنتی,برنامه ریزی بازاریابی حتما در کانال تلگرام نیوسئو عضو شوید (در کانال محتوایی هست که در سایت نیست!)
لطفا به این مطلب رای دهید
[رای ها : 8 امتیاز : 5]

چگونه یک مدل تجزیه و تحلیل پیشگویانه برای بازاریابی دیجیتالی بسازیم؟

تحلیل پیشگویانه به استفاده از داده های جدید و قدیمی برای پیش بینی رویدادها، گرایش ها و رفتارهای آینده می پردازد.

این علم در صنعت بازاریابی استفاده از تحلیل های آماری، الگوریتم های یادگیری ماشین و جستجو های تحلیلی در رابطه با اطلاعات ساختاربندی شده و فاقد ساختار به منظور ساختن مدل های پیشگیرانه را شامل می شود.

این مدل ها با ارائه ارزش های ارقامی برای نشان دادن احتمال رخ دادن رویدادهایی خاص، فرآیند برنامه ریزی بازاریابی را ساده تر می کنند.

آیا اطلاعات بدست آمده از این روش بیش از حد علمی هستند؟

این فرآیند شاید برای یک بازاریاب دیجیتالی کمی فنی به نظر برسد ولی در حقیقت این چنین نیست. کارشناس تجزیه و تحلیل Jeff Strickland، تحلیل پیشگویانه را ساده کرده و آن را به عنوان بخشی از علم اطلاعات معرفی کرده است؛ رشته ای که به استخراج دانش از اطلاعات به منظور پیش بینی کردن مجموعه ای از نتایج می پردازد.

در این نوشتار به ارائه اطلاعات لازم در زمینه ساختن یک مدل تحلیل پیشگویانه برای برنامه ریزی و اجرای استراتژی بازاریابی دیجیتالی بعدی شما پرداخته شده است.

آسان کردن روند بازاریابی دیجیتال با ساختن یک مدل تحلیل پیشگویانه 

استراتژی بازاریابی دیجیتالی,الگوهای رفتار مشتری در خرید اینترنتی,برنامه ریزی بازاریابی

تجزیه و تحلیل پیشگویانه یک فرآیند ساده نیست ولی با استفاده از یک راهکار قدم به قدم، هر بازاریابی می تواند به نحو زیر آن را اجرا کند:

  • یک هدف مشخص تعیین کنید

یک هدف مشخص را برای خود تعیین کنید. هدفی که خاص، قابل سنجش، دست یافتنی، واقعی و مقید به زمان باشد. مثلا “افزایش فروش محصولات جانبی تا 25 درصد در 100 روز آینده” یک هدف مشخص است.

  • کانال های اطلاعاتی خود را شناسایی کنید

سوالات زیر را از خود بپرسید:

  • منابع اطلاعاتی من چه هستند؟
  • با چه فرمت های اطلاعاتی کار می کنم؟
  • به چه حجمی از اطلاعات گذشته دسترسی دارم؟
  • چگونه می توانم همه کانال های اطلاعاتی را یکپارچه کنم و آنها را به موتور تحلیلی خود انتقال دهم؟
  • با برداشتن قدم های کوچک شروع کنید

با بررسی مدل های تجزیه و تحلیل پیشگویانه ساده شروع کنید تا چالش های احتمالی موجود در این فرآیند را درک کنید و ببینید که آیا نتایج ارائه شده توسط آن ها قابل اعتماد هستند یا خیر.

  • مقیاس سازی کنید و راهکار خود را به تناسب تغییر دهید

زمانی که اطمینان لازم را کسب کردید، فرآیند ساخت مدل واقعی تحلیل پیشگویانه خود را شروع کنید؛ سپس نتایج را بسنجید تا بتوانید عوامل خارجی و متغیرهایی را که باید در مدل تحلیل پیشگویانه خود تعدیل یا حذف کنید، پیدا نمایید. این امر به شما کمک می کند که مطمئن شوید نتایج ارائه شده توسط این مدل، ارتباط دقیق تری با زمان و اطلاعات شما دارند.

پیوند زدن تحلیل پیشگویانه با بازاریابی دیجیتالی

پرسونای خریدار,تجزیه و تحلیل پیشگویانه,تحلیل پیشگویانه

به کار گیری تجزیه و تحلیل پیشگویانه در صنعت بازاریابی دیجیتالی حیرت انگیز است. شما می توانید به راحتی از ابزارهای تحلیلگر پیچیده که مخصوص بازاریابی دیجیتالی ارائه شده اند، استفاده کنید و علاوه بر این تحلیل های پیشگویانه مبتکرانه و کاربردهای مدل سازی شده ای را ارائه کنید؛ البته قبل از خریدن این ابزارها باید ببینید که چگونه می توانید با استفاده از مدل های تحلیل پیشگویانه، استراتژی بازاریابی دیجیتال خود را شکل دهید.

  • ارتباط خود را با مشتری بهبود بخشید

مدل های تحلیل پیشگویانه می توانند اطلاعات مربوط به چندین متغیر مرتبط با رفتار مشتری، مانند الگوهای رفتار مشتری در خرید اینترنتی را ارائه کنند. این اطلاعات درک عمیقی را از نحوه تعامل و جذب کاربر برای سایت، از طریق کامپیوتر های دسکتاپ و گوشی های همراه در اختیار شرکت ها می گذارند. شما می توانید این حجم وسیع از اطلاعات را به منظور کشف و نشان دادن الگوهای زیر دسته بندی کنید:

  • زمان بندی موقعیت هایی که در آن سودآورترین فعالیت ها انجام می شوند.
  • شناسایی انواع دکمه هایی که بیشترین کلیک را دارند.
  • شناسایی انواع آگهی ها و بنرهای ستون کناری سایت که بیشترین کلیک را دریافت میکنند.
  • نرخ استفاده از صفحات و ویژگی های وب سایت ها

مثلا ابزارهایی مانند Mixpanel، بازاریاب ها را قادر می سازند تا تحلیل هایی چند متغیری را به منظور شناسایی روش های حفظ مشتریان جذب شده با استفاده از کمپین های بازاریابی خاص انجام دهند.

  • شاخص های ROI بازاریابی محتوا را بهتر از گذشته بسنجید

ممکن است که یک مدل تحلیل پیش بینی، بتواند اطلاعات مربوط به محتوا را دنبال و کشف کند؛ اطلاعاتی که یک مشتری قبل از خریدن کالایی، با آن ها در تعامل است. یک مدل می تواند به منظور محاسبه شاخص های ROI، تعداد خریدهای انجام شده توسط یک مشتری را نیز بسنجد.

ابزارهایی مانند Content Scoring چنین کاری را انجام می دهند. Content Scoring با استفاده از CRM و اتوماسیون بازاریابی، رفتار یک مشتری را دنبال و سپس ویژگی های مهم یک محتوا را ارزشیابی می کند تا به شما در درک این که کدام استراتژی بازاریابی کارآمد یا غیرکارآمد است، کمک کند.

شما می توانید از طریق این ابزار پیشرفته، کانال های محتوایی پیچیده، هدفمند و بهینه سازی شده را برای ایجاد ارتباط بین چشم اندازهایتان و محصولات مختلف بسازید.

  • پرسونای مشتری دقیقی ترسیم کنید

اگر چه مدل های پیش بینی، می توانند نرخ های پاسخگویی قابل پیش بینی را ارائه کنند ولی توضیحی را در مورد این که چرا نرخ پاسخ (response rate) به فاکتورهای خاصی وابسته است، ارائه نمی کنند.

این مدل ها می توانند از منابع مختلف اطلاعات مشتری، برای ساختن پرسونای مشتریان (Customer Persona) استفاده کنند. این پرسونا به بازاریاب ها کمک می کنند تا با هدف گیری مشتریان درست با استفاده از ابزارهای بازاریابی شان نرخ تبدیل بالاتری را کسب کنند. مشخصاتی که این مدل ها برای رسم پرسونای خریداران به کار می گیرند، عبارتند از:

  • اطلاعات شرکت های سازمانی (تعداد مشتریان، منطقه جغرافیایی و …)
  • اطلاعات روانشناسی (ارزش ها، نگرش ها، منافع و ویژگی های افراد)
  • اطلاعات دموگرافیک (جمعیت، نژاد، درآمد، تحصیلات، اشتغال و …)
  • اطلاعات جغرافیایی (نقشه، جدول، تصاویر ماهواره ای، موقعیت یاب و … )
  • استفاده از مدل های تحلیل پیشگیری برای افزایش فروش

تحلیل پیشگویانه و مدل های آن، اساس دو ویژگی مهم ارتباط با مشتری در یک فرایند فروش شامل بیش فروشی (upselling) و فروش مکمل (cross-selling) است. مدل های پیش بینی برای کسب پیشنهادهای بسیار خوب احتمالی در زمینه بیش فروشی و فروش مکمل با نرخ تبدیل بالا، پارامترها و داده های زیر را در نظر می گیرند:

  • پرسونای خریدار و انطباق آن با ویژگی های محصول
  • خریدهای قبلی، دسته بندی و مدت بازپرداخت آن ها
  • تاریخچه جستجو و خرید
  • خریدهای انجام شده برای یک محصول در بخشی یکسان

آمازون در استفاده مفید از مدل های تجزیه و تحلیل پیشگویانه برای دسته بندی محصولاتش و جذب پیشنهادهای بیش فروشی و فروش مکمل پیشرو است.

داستانی موفق از Editialis (یک ناشر فرانسوی)

Léonard Gaya از شرکت انتشاراتی Editialis، از به کار گیری و درک تحلیل های پیشگویانه، برای جذب کارآمد مشتری دفاع می کند. Gaya اعتراف می کند که شرکت Editialis، ابتدا از هیچ مدل پشتیبانی اطلاعاتی برای هدفمند سازی کمپین بازاریابی ایمیلی مشتریان استفاده نکرده است.

اما در نهایت به استفاده از ابزارهای تحلیل پیشگویانه روی آوردند. این ابزارها که توسط شرکت Sailthru ارائه شده اند، به Editialis کمک کردند تا به میزان تعامل هر مشتری پی ببرد و در نهایت بازاریابی محتوایی را به منظور کسب بالاترین نرخ تبدیل سازماندهی کند.

حرف آخر

مدل های تحلیل پیشگویانه می توانند در تغییر هر جنبه از بازاریابی دیجیتالی، از تبدیل مشتریان هدایت شونده به مشتریان واقعی، و از بازاریابی ایده ها و محصولات مناسب برای مشتریان گرفته تا افزایش تعامل مشتریان با برند شما و از حداکثر رساندن سودهای دو طرفه گرفته تا کاهش نرخ های برگشت، به شما کمک کنند.

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *