Prediktivní analýza je často využívána k řízení dodavatelských řetězců, obchodních operací a analýze chování spotřebitelů. Ale co přesně prediktivní analýza znamená a jak může pozitivně ovlivnit vaše podnikání a marketingové strategie? To si pojďme prozkoumat.

Co je prediktivní analýza?

Prediktivní analýza představuje formu obchodní analýzy, která využívá statistiku nebo strojové učení k předvídání výsledků. Tyto výsledky mohou zahrnovat cokoli od záměrů spotřebitelů a celoživotní hodnoty zákazníků po prodejní trendy.

Ve srovnání s jinými typy obchodní analýzy se prediktivní analýza zaměřuje na to, co pravděpodobně nastane, zatímco popisná analýza se věnuje tomu, co se stalo. Preskriptivní analýza pak hledá odpovědi na základě obou předchozích analýz s cílem určit, co by se mělo stát - vycházejíc z toho, co se stalo a co se pravděpodobně stane.

Prediktivní analýza může být úspěšně využita k:

• Předpovídání budoucí míry odchodu zákazníků.
• Přesné předpovědi budoucích prodejních trendů.
• Optimalizaci skladových zásob pro uspokojení poptávky zákazníků.
• Výpočtu celoživotní hodnoty zákazníka (CLV).
• Předpovídání budoucích nákupních preferencí zákazníků.
• Předcházení poruchám logistického nebo skladového vybavení.

Jaké jsou metody prediktivní analýzy?

Prediktivní analýza využívá aktuálních a/nebo historických dat pomocí statistických technik, jako jsou prediktivní modelování, algoritmy hlubokého učení, strojové učení a dolování dat, aby předvídala budoucí pravděpodobné události.

Mezi další techniky prediktivní analýzy patří:

• Datové sklady, jako jsou analytické databáze SQL, které tvoří základ pro rozsáhlé projekty dolování dat.
• Shlukování dat využívá strojové učení ke seskupování objektů do kategorií na základě podobností, například segmentace publika na základě minulé angažovanosti.
• Klasifikace, která je technikou predikce, zahrnuje výpočet pravděpodobnosti, že položka patří do určité kategorie.
• Logistická regrese zkoumá korelace mezi vstupy a výstupy.
• Rozhodovací stromy jsou algoritmy učení pod dohledem, které se používají k určení směrů jednání a pravděpodobností spojených s každým z nich v závislosti na sadách proměnných.
• Neuronové sítě strojového překladu se často používají pro klasifikaci dat prostřednictvím vstupních a výstupních uzlů.
• Analýza časových řad je technika používaná k analýze dat časových řad, například změn v průběhu období.

Co je příklad prediktivní analýzy?

Jedním z dobrých příkladů využití prediktivní analýzy je oblast elektronického obchodu, konkrétně doporučování produktů. Chytré algoritmy vytvářejí přesné prognózy pro spotřebitele na základě jejich minulých nákupů a dalších kontextových faktorů.

Například online prodejci produktů pro renovaci domů mohou předpovědět, kdy zákazníci hledají produkty pro úpravy domácnosti na základě zvýšeného vyhledávání v dané kategorii.

Značky, které usilují o zlepšení zapojení zákazníků a konverzního poměru, často dosahují skvělých výsledků díky doporučovacím algoritmům. Správně provedená marketingová strategie založená na prediktivní analýze podporuje upsell a cross-sell, vytváří loajalitu ke značce a zajistí, že se zákazníci vracejí pro další produkty.

Úloha prediktivní analýzy v marketingu

Personalizované zážitky: Prediktivní analýza tvoří jádro vítězných marketingových strategií. Správné využití dat umožňuje personalizované zážitky zákazníků a podporuje prodej. V oblasti marketingu je předvídání potřeb široce používaným nástrojem prediktivní analýzy, kde firmy předvídají potřeby zákazníků na základě jejich chování na webových stránkách.

Například online prodejci mohou předvídat potřeby zákazníků na základě jejich vyhledávání produktů, což jim umožňuje vytvářet personalizované nabídky.

Řešení problémů: Prediktivní analýza řeší problémy zákazníků dříve, než si sami uvědomí, že mají problémy. Pomocí údajů o záměrech a chování zákazníků mohou firmy identifikovat zákazníky s vyšším rizikem odchodu a přijmout opatření k udržení těchto zákazníků.

Proaktivní přístup k řešení potenciálních problémů je výhodný pro obchod a minimalizuje negativní vliv na celkovou zákaznickou zkušenost.

Získávání nových zákazníků: Prediktivní analýza může být využita k identifikaci potenciálních zákazníků na základě chování, preferencí a potřeb stávajících zákazníků. Tímto způsobem mohou firmy efektivněji oslovovat nové segmenty publika.

Optimalizace marketingového rozpočtu: Využití prediktivní analýzy umožňuje efektivnější alokaci marketingových rozpočtů. Získávání pochopení o akcích uživatelů, které naznačují jejich záměry konverze, umožňuje vytvářet relevantní marketingové kampaně a stránky, což pozitivně ovlivňuje ekonomické výsledky.

Marketingový proces prediktivní analýzy

Jak by mohl vypadat proces prediktivní analýzy ve vaší firmě?

Definujte otázku: Určete, na jakou otázku chcete odpovědět, například, kteří potenciální zákazníci se pravděpodobně přihlásí k odběru vaší služby během příštích 30 dnů.

Shromažďujte data: Sbírejte potřebná historická data o potenciálních zákaznících, demografických údajích a kanálech.

Proveďte popisnou analýzu: Analyzujte data, abyste zjistili fakta, jako je průměrná doba konverze mezi různými kanály a korelace demografických údajů s časovými rámci.

Využijte statistické techniky: Použijte statistické techniky k ověření vašich teorií.

Vytvořte prediktivní model: Po zjištění výsledků vytvořte prediktivní model, který umožní předpovídat výsledky.

Nasaďte model: Nasaďte prediktivní model a získávejte užitečné poznatky, například o potenciálních zákaznících, kteří se pravděpodobně zaregistrují během příštích 30 dnů.

Vytvořte cílené strategie: Na základě poznatků z modelu vytvořte cílené marketingové strategie s cílem dosáhnout maximálních konverzí.

Pravidelně aktualizujte model: Udržujte prediktivní model aktuální podle nových požadavků a dat.

Nezapomínejte, že vnější vlivy, jako jsou sezónní změny, události ve zpravodajství nebo globální krize, mohou zkreslit vaše data. Je důležité brát tyto faktory v úvahu při analýze a využívání prediktivní analýzy.

Maximalizace úspěchu v marketingu pomocí prediktivní analýzy

Mezi nejdůležitější tipy pro co nejlepší využití prediktivní analýzy patří:

• Shromažďujte co nejvíce správných dat: Kvalitní vstupní data jsou klíčová pro úspěšnou prediktivní analýzu.
• Zvolte vhodné modelovací techniky a algoritmy: Každý projekt může vyžadovat jiné metody, takže se rozhodněte pro ty nejvhodnější pro vaše konkrétní potřeby.
• Vytvořte procesy k omezení zkreslení: Zavedení procesů a kontrol může minimalizovat zkreslení výsledků prediktivní analýzy.

Závěr

Prediktivní analýza se stává klíčovým nástrojem pro perspektivní firmy, umožňujícím přijímání informovaných a ziskových rozhodnutí. Správně využitá, může efektivně optimalizovat marketingové strategie, personalizovat zážitky zákazníků a řešit problémy před jejich vznikem. S ohledem na rostoucí význam dat ve světě podnikání je prediktivní analýza budoucností marketingu a strategického rozhodování.

Zdroj: marketingland.com, facebook.com, cpcstrategy.com

Autor: Vlastimil Malík

Foto zdroj: pixabay.com