マーケティング予測 101: 分析を使用して将来の洞察を得る

マーケティング予測は、企業が特定のターゲット市場での将来の業績について、知識に基づいた予測を行う方法です。 マーケティング担当者は、市場調査と履歴データを使用して、需要と傾向を予測し、売上をより適切に予測できます。

予測プロセスは、マーケティング戦略の有効性を理解するのに役立ち、今後の取り組みを最適化するためのより良い立場に立つことができます. キャンペーンの長所と短所を理解することで、何が機能し、どの手法を完全に省略できるかをより正確に予測できます。

マーケティング予測とは？

マーケティング予測は、将来の市場特性、販売データ、およびセクター内の成長率を予測することにより、企業が傾向分析を行うのに役立ちます。 予測とは、当て推量を計画への経験的でデータに焦点を当てたアプローチに置き換えることを意味します。 企業が定性的方法と定量的方法の両方を使用してデータを取得できるようにする予測手法には、いくつかの異なる種類があります。

企業は、行動分析、市場調査、履歴データ、および予測方法を使用して、次のような予測を行います。

• ユーザージャーニー全体で予測される顧客の行動
• 期間内に生成される可能性が高いリードの数
• セールス ファネルを通過するリードの割合
• 新規顧客獲得におけるさまざまなマーケティング キャンペーンとチャネルの効果
• 製品の市場潜在力: 特定の市場で製品またはサービスが生み出す可能性のある潜在的な収益の額。
• 将来の販売数と収益への影響
• 獲得、維持、収益化に関する重要な製品指標への影響

マーケティング予測は、これらすべての予測を取り入れて 1 つの分析に統合することで、ビジネスが将来の全体像を把握できるようにします。 これらの洞察により、必要な情報がすべて揃っていることがわかり、より戦略的な計画を立てることができます。

マーケティング予測の主なメリット

マーケティング予測は、マーケティング計画と製品予測の基礎となります。 マーケティングと製品のロードマップがどのように機能するかを理解するのに役立つため、将来を戦略的に計画し、チームの意思決定を導くことができます。

このアプローチには、次のような利点があります。

将来のトレンドへの洞察

トレンド予測には、市場と消費者のデータを使用して、顧客の行動と購買習慣が時間の経過とともにどのように変化するかを予測することが含まれます。 市場の将来の傾向を予測することは、変化の時代に競合他社をしのぐのに役立ちます。

データの一定パターンや線形パターンなど、分析できるさまざまなタイプの傾向予測パターンがあります。 たとえば、特定の製品の需要がいつ増減するかを予測し、それに応じて準備することができます。 傾向予測は、変化する顧客の行動と期待を予測するための洞察も提供します。 この知識を使用して、マーケティングまたは製品戦略を調整できます。

より的を絞ったマーケティング活動

予測顧客分析を使用して、ユーザーの行動を理解し、コンバージョン率が高くなる可能性が高い行動を予測できます。 これらの洞察は、より効果的なメッセージを作成し、価格とパッケージを改良し、クロスセルとアップセルを増やすのに役立ちます。

Amplitude Audiences のような予測分析ツールは、特定の行動とコンバージョンを関連付けるアルゴリズムを活用します。 たとえば、ソーシャル メディア広告からランディング ページにたどり着いた人は、無料トライアルにサインアップする可能性が高いことがわかる場合があります。 この洞察により、ソーシャル メディア マーケティングの取り組みにより多くの投資を行うことができます。

予測は、傾向、市場データ、およびユーザーの行動に基づいて、どのマーケティング チャネルが最も効果的かを理解するのに役立ちます。

顧客維持率の向上

予測分析を利用するもう 1 つの利点は、解約率コホート分析を通じて、解約のリスクがある顧客をターゲットにできることです。 これらのリスクのある顧客を特定したら、最も効果的なマーケティング キャンペーンを試して、定着率を高め、ロイヤルティを高めることができます。 たとえば、逆価格設定を採用して、より大きな割引やインセンティブを解約する可能性が高い顧客を提供できます。

プロアクティブな計画と事後的な計画

考えられるいくつかのシナリオを予測して計画することで、アプローチをより積極的に行うことができます。 コンティンジェンシー プランを実装することで、予期しないイベントに対する回復力を高めることができます。 これらは、経済動向の変化、顧客感情の変化、技術の進歩、または競合他社による顧客の喪失など、外部または内部のイベントである可能性があります。

正確な予算編成

予算予測を通じて、ビジネスのさまざまな分野に資金をより適切に割り当てることができます。 売上予測を見て、短期と長期の両方の費用予測と照らし合わせて確認してください。 このようにして、次のようなさまざまなコストに対してより賢く予算を立てることができます。

• マーテックツール
• 有料広告
• マーケティング キャンペーン
• 製品発売イベント
• エンジニアリングおよび製品コスト

新製品の開発、より多くの従業員の雇用、デジタル マーケティングの取り組みの強化などに投資することを決定することは、リスクを伴う可能性があります。 しかし、将来的に会社の財務状況がどのようになるかを理解することは、多くの不確実性を取り除くのに役立ちます。

より良い在庫管理

e コマース ビジネスの場合、在庫予測により、デジタル チャネル全体で顧客の需要を満たす適切な供給を確保できます。 e コマースの在庫管理には、在庫の場所、数量、価格、および組み合わせの追跡が含まれます。 正確な予測に基づいて注文することで、オンライン ストアの商品の過剰注文や不足注文について心配する必要がなくなります。

より正確な従業員配置

人事予測により、ビジネスと顧客のニーズを満たすのに適切な数の従業員が確保され、顧客体験が向上します。

たとえば、e コマース ビジネスを運営している場合、休暇中の売り上げの急増を予測し、問い合わせに対応するために追加のカスタマー サービス担当者が必要になる場合があります。 または、B2B SaaS ツールの新製品の発売に合わせてマーケティング イベントを開催する予定で、見込み客や顧客からのインバウンド セールス リクエストの増加を予測しているかもしれません。

一般的なマーケティング予測手法

将来何が起こるかを予測するのは難しいように聞こえるかもしれませんが、いくつかの手法を使用して正確な予測を得ることができます。 それぞれが異なる洞察と指標を提供しますが、混合することで、予測しようとしているもののより包括的な全体像を得ることができます。

相関関係の分析

相関分析は、顧客と製品の関係を理解するのに役立ちます。 分析を通じて、プラットフォームに実装する特定の機能がカスタマー エクスペリエンスにプラスまたはマイナスの影響を与えることがわかる場合があります。

この情報は、製品ラインのどの側面が顧客の維持またはエンゲージメントに貢献する (または妨げる) かについての知識を製品マネージャーに提供し、成長のために製品を最適化するのに役立ちます。

また、マーケティング活動に関連する相関関係を分析することもできます。 紹介プログラムを通じて獲得した顧客コホートは、ソーシャル メディア キャンペーンから得た顧客コホートよりも顧客生涯価値 (CLV) が高くなる傾向があり、それに応じて最適化する場合があります。

予測分析

Audiences' Predictions を使用すると、特定の属性または行動に基づいてコホートを構築できます。これは、コンバージョンを改善するための製品およびマーケティングの調整を特定するのに役立ちます。 予測分析は次のことに役立ちます。

• マーケティング メッセージをパーソナライズする
• ターゲットオーディエンスに適した価格を選択してください
• 過去のデータに基づいたクロスセルとアップセルで CLV を向上
• 逆価格設定手法を使用して、さまざまな対象者が目的のアクションを実行する可能性に基づいて、最も効果的なアクションを開発します。

エグゼクティブおよび専門家の意見を求める

これらは、知識に基づいた単純な意見であり、十分な情報に通じた会社の幹部や業界の外部の専門家から得ることができます。 彼らは自分の意見を「証明」するための確かな数字を持っていないかもしれませんが、彼らの豊富な経験は彼らの見解に大きな重みを与え、予測に役立ちます.

このアプローチが正確であるためには、実証済みの定性的な方法を使用して意見を収集し、分析する必要があります。 1 つの例として、インタビューの書き起こしなどの生の質的データから共通のテーマを抽出するテーマ分析があります。

顧客調査の実施

顧客調査では、新製品について潜在的な顧客を対象に調査を実施したり、既存の製品について現在の顧客がどのように感じているかを調べたりします。 現在および潜在的な顧客から直接情報を収集して、次のことに役立てることができます。

• 顧客の意図を理解する
• ターゲット顧客に関する人口統計データを収集する
• 希望する価格帯を把握する

生データを取得したら、それを分析して顧客の感情を把握できます。 次に、これらの感情をマーケティング予測に使用する必要があります。 顧客の 90% があなたの新製品を気に入っていると言う場合、売上は高くなる可能性があります。

営業チームから情報を収集する

営業チームは、マーケティング活動の最前線にいます。 彼らは、日々の経験から、製品のパフォーマンス、マーケティング活動の効果、および顧客の感情に関する洞察を持っています。 インタビューや調査を行ったり、フォーカス グループを主催したりすることで、この情報を収集できます。

制限の 1 つは、販売チームが提供できるのは、既存の製品と現在のマーケティング活動に関する情報のみであるということです。 ただし、彼らが提供する情報と販売ファネルからの洞察を使用して、他のマーケティング活動がどのように機能するかを理解できます. たとえば、間もなく更新される製品の特定の広告に顧客が良い反応を示す場合、新しいバージョンを展開するときに同様の広告を使用する必要があることがわかります。 はい、新製品と広告はまだありませんが、営業担当者は貴重な洞察を提供できます。

時系列手法の実装

時系列手法では、さまざまな期間の販売パターンを調べます。 それらを使用して、将来の売上を予測する過去 1 か月、四半期、または 1 年のパターンを明らかにすることができます。 たとえば、過去 3 年間の売上高が毎年 3% 成長した場合、翌年も同様の成長が見られると想定しても問題ありません。

より大きな市場シェアを獲得するのに役立つ、より戦略的な製品およびマーケティングの決定を下すために、特定の期間に何が起こるかを知ることは役に立ちます。 たとえば、e コマース チャネルを通じて販売するアイテムの数や、デジタル製品のプレミアム バージョンにアップグレードする顧客の数を予測できます。

マーケティング予測の実施方法

企業が分析を実行するために使用できるいくつかの異なる予測ツールがありますが、従うべき基本的な方法論があります。

1. 収益サイクルの段階をプロットします。 カスタマージャーニー分析を使用して、開始から購入までの顧客の典型的なジャーニーを追跡します。 これにより、カスタマー ジャーニーに関する基本的な知識が得られます。
2. 追跡するリードを特定します。 ジャーニーを最適化したい価値の高い顧客コホートをいくつか選びます。 これらは、市場調査中に最も価値があると特定した市場セグメントです。
3. すべての顧客がライフサイクルをどのように経験しているかについての情報を入手します。 e コマース企業の場合は、コンバージョン率やカート放棄率などの指標を使用して、購入を行うオンライン ストア訪問者の割合と、商品をカートに入れても購入を完了しない人の割合を把握します。
4. 特定の期間にセールス ファネルを移動する見込み客の数を決定します。 B2B SaaS 企業の場合、見込み客の数を知ることで、期待できる新規顧客の数を大まかに把握でき、予測の良いスタートを切ることができます。 最近の販売目標到達プロセスの傾向を見て、販売チームと話すことで、見込み客の数を判断できます。
5. カスタマー ジャーニーの各段階を通じて、新規および現在のリードの流れをモデル化します。 前のステップからすべての情報を収集したら、顧客ライフサイクルの典型的なジャーニーを計画できます。 これにより、実証済みのカスタマー エクスペリエンスに基づいて、より適切な予測を行うことができます。
6. 顧客の行動データに基づいて予測を行います。 Audiences のようなツールは、過去の顧客行動からの洞察を使用して、AI と機械学習技術を使用して将来の行動を予測できます。
7. 結果を分析し、マーケティング予測を完成させます。 この情報を使用すると、将来の売上、傾向、および一般的な消費者行動を予測するための強力な立場に立つことができます。
8. インサイトに基づいてアクションを実行します。 将来何が起こるかを予測することは、行動を起こす場合にのみ役に立ちます。 予測を使用して、新しいマーケティング キャンペーン、製品のパーソナライズ、価格戦略などをテストします。

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参考文献

• eコマース在庫管理とは?, ビッグコマース
• トレンド予測とは?, Chron
• 顧客獲得と顧客維持、Invesp