Predictive Analytics چیست و چرا در بازاریابی دیجیتال یک الزام است؟

به گزارش دی‌ام برد، یکی از دلایل اصلی شکست کسب‌وکارهای کوچک، عدم برنامه‌ریزی مناسب است. داشتن برنامه‌های دقیق برای هر بخش حیاتی است تا صاحبان کسب‌وکار بتوانند برای چالش‌ها آماده شوند و آن‌ها را مدیریت کنند. علاوه بر آن جمع‌آوری و تحلیل داده دیگر فقط ابزار ارزیابی نیست، بلکه به قطب‌نما و دفترچه راهنمای تصمیم‌گیری‌ اصولی در کسب‌وکارها مبدل شده است. بنابراین Predictive Analytics برای پیش‌بینی آینده و تحلیل تصمیمات بر اساس داده‌ها اهمیت دارد چرا که ریسک شکست را به حداقل می‌رساند. اما این Predictive Analytics چیست و چه کاری انجام می‌دهد؟

تحلیل پیش‌بینانه (Predictive Analytics) به معنای استفاده از داده‌ها برای پیش‌بینی آینده است و به صاحبان کسب‌وکار امکان می‌دهد تصمیمات آگاهانه‌ای بر اساس داده‌های گذشته اتخاذ کنند. این رویکرد به برندها کمک می‌کند تا به جای تمرکز صرف بر اتفاقات گذشته، نتایج آینده کسب‌وکار را پیش‌بینی کنند؛ از جمله تأثیر انتخاب استراتژی تبلیغاتی، زمان‌بندی کمپین‌ها، تولید محتوا و حتی میزان فروش. به عبارت دیگر، تحلیل پیش‌بینانه به ما نمی‌گوید فقط «کدام کمپین در گذشته بهتر عمل کرده»، بلکه پیش‌بینی می‌کند کدام کمپین در آینده بیشترین بازدهی را خواهد داشت.

مزایا Predictive Analytics

• تصمیم‌گیری داده‌محور و هوشمندتر
• بهینه‌سازی بودجه و افزایش ROI
• هدف‌گیری دقیق‌تر مخاطب (Smart Targeting)
• پیش‌بینی و کاهش نرخ ریزش (Churn Prediction)
• بهبود تجربه مشتری (Customer Experience)
• پیش‌بینی تقاضا و رفتار بازار
• رقابت‌پذیری بیشتر در بازار

فرایند Predictive Analytics

1. تعریف پروژه
2. جمع‌آوری داده‌ها
3. تحلیل داده‌ها
4. استقرار
5. مدل‌سازی
6. آمارها

تاثیر Predictive Analytics در مارکتینگ

 ۱_ پیش‌بینی رفتار مشتری: پیش‌بینی رفتار مشتری به کسب‌وکار کمک می‌کند تا ارتباط مؤثرتری با مشتریان خود برقرر کند. با استفاده از اطلاعات به دست آمده از Predictive Analytics می‌توان درک بهتری از نیازها و ترجیحات مشتری پیدا کرد. علاوه بر جذب مشتری جدید به حفظ و نگهداری مشتریان قدیمی نیز کمک می‌کند.

 به عنوان مثال یک شرکت تولیدکننده محصولات غذایی قصد دارد یک لاین غذایی جدید مطابق با نیازهای روز تولید کند اما می‌خواهد این محصولات به طور همزمان مطابق سلیقه نسل جدید و قدیمی باشد. بنابراین نیاز به آمار و اطلاعاتی از سلایق و میزان خرید محصولات توسط مشتریان در بازه‌های سنی مختلف دارد تا دقیق‌تر پیش‌بینی کند. با این اطلاعات می‌توان محصولات، خدمات و کمپین‌های فراگیرتری را تولید و اجرا کرد.

 ۲_ مدیریت ریسک: مدیریت ریسک مسئولیتی جدایی ناپذیر از بازاریابان است که همیشه دغدغه زیادی درباره آن دارند. تحلیل‌های مدیریت ریسک با استفاده از مدل‌های Predictive Analytics این امکان را به کسب‌وکارها می‌دهد که به‌طور فعال ریسک‌ها را شناسایی، تحلیل و کاهش دهند. هرچند آماده شدن برای همه نوع ریسک ممکن نیست، اما مدل‌های پیش‌بینانه با بهره‌گیری از داده‌های بزرگ (Big Data) می‌توانند از کسب‌وکار در برابر ریسک‌های مالی و قانونی محافظت کنند.

 ۳_ بهینه‌سازی عملیاتی: با توجه به حجم وسیع داده‌های موجود در تمام بخش‌های عملیاتی، راهکارهایی برای بهینه‌سازی آن‌ها برای مدیران بازاریابی از اهمیت بالایی برخوردار است. در این میان تحلیل داده‌ها می‌تواند راهکارهایی برای افزایش سودآوری ارائه دهد و مدیریت ریسک، زمان و انرژی را به همراه داشته باشد. بنابراین کسب‌وکارها با استفاده از Predictive Analytics به راحتی می‌توانند بهینه سازی‌های مورد نیاز را انجام دهند.

 ۴_ پیش‌بینی ترندهای آینده: پیش‌بینی ترندهای روز می‌تواند به کسب‌وکارها کمک کند تا تصمیمات بهتری اتخاذ کنند، کارایی عملیاتی خود را بهبود دهند و مطابق با سلیقه جدید مخاطبان خود که به دلیل شبکه‌های اجتماعی مدام در حال تغییر است، رفتار کنند. چنینی رویکردی به موفقیت پی‌درپی یک برند منجر می‌شود و نشان دهنده مدرن بودن و وفاداری به مشتری است؛ چیزی که مخاطبان همیشه به دنبال آن هستند.

انواع مدل‌های Predictive Analytics

 Predictive Analytics یا تحلیل‌های پیش‌بینانه به ۵ مورد تقسیم می‌شوند که هر کدام دربردارنده روش‌هایی برای تحلیل آینده کسب‌وکار بر اساس داده است:

 ۱_ مدل طبقه‌بندی (Classification Model): مدل طبقه‌بندی از ساده‌ترین تحلیل‌های پیش‌بینانه است که بر اساس آن چه از داده‌های گذشته دارد، پیش‌بینی آینده را طراحی می‌کند. این مدل بهترین کاربرد را برای پاسخ به سؤالات بله یا خیر دارد و تحلیلی کلی ارائه می‌دهند که در هدایت تصمیمات مؤثر مفید است. مزیت این مدل، قابل‌استفاده برای همه کسب‌وکارها، امکان بازآموزی و انطباق این مدل بر اساس داده‌های جدید است.

 ۲_ مدل خوشه‌بندی (Clustering Model): در این مدل داده‌ها بر اساس ویژگی‌های مشترک، دسته‌بندی می‌شوند. به طور مثال یک برند لباس ورزشی قصد دارد کمپینی با هدف ریتارگتینگ اجرا کند. بنابراین نیاز به اطلاعات مشتریان قدیمی خود دارد و با استفاده از مدل طبقه‌بندی می‌تواند مخاطبان هدف خود را به درستی انتخاب کند. این مدل به اثربخشی بالاتر کمپین، صرف جویی در زمان و هزینه کمک می‌کند.

۳_مدل نقاط دورافتاده (Outliers Model): این مدل بر شناسایی داده‌های غیرمعمول یا خارج از الگو متمرکز است. این داده‌ها می‌توانند نشان‌دهنده مشکل، ریسک یا فرصت پنهان باشند که به‌صورت معمول در تحلیل‌های عادی دیده نمی‌شوند. در واقع مدل Outliers مانند یک ردیاب عمل می‌کند.

۴_مدل سری زمانی (Time Series Model): این مدل با استفاده از زمان، پیش‌بینی‌ها را انجام می‌دهد. به عنوان مثال از داده‌های سال گذشته کسب‌وکار، یک شاخص عددی در نظر می‌گیرد. بر اساس آن، داده‌های ماه‌ها آینده را پیش‌بینی می‌کند. مدل سری زمانی یک مدل قدرتمند برای درک شاخص‌های مشخص در یک بازه زمانی است. دقت آن از میانگین بالاتر است و قابلیت تشخیص فصل‌ها یا رویدادهایی که می‌تواند بر شاخص اثرگذار باشد را نیز دارد.

 برای مثال، اگر صاحب یک فروشگاه بخواهد پیش‌بینی کند در هفته‌های آینده چند نفر از فروشگاه او خرید خواهند کرد، ممکن است از روش ساده میانگین تعداد بازدیدکنندگان در ۹۰ روز گذشته استفاده کند. اما رشد همیشه ثابت یا خطی نیست و مدل سری زمانی می‌تواند رشد نمایی را بهتر شبیه‌سازی کند و روند مدل را با روند واقعی کسب‌وکار هماهنگ‌تر کند. این مدل همچنین می‌تواند پیش‌بینی چند پروژه را به‌طور هم‌زمان انجام دهد.