Jak korzystać z predykcyjnej analizy klientów do konwersji użytkowników

Predykcyjna analityka klienta wykorzystuje uczenie maszynowe do analizy danych historycznych i budowania algorytmu. Algorytm ten jest następnie stosowany do bieżących danych, aby przewidzieć, co będzie dalej.

Chociaż te prognozy nie mogą przepowiadać przyszłości ze stuprocentową dokładnością, mogą ujawnić trendy i wzorce, które oferują poparte danymi wskazówki dotyczące najlepszego sposobu osiągnięcia celów, w tym konwersji.

Możesz użyć analityki predykcyjnej, aby zrozumieć zachowania klientów i zwiększyć konwersje. Czytaj dalej, aby dowiedzieć się, jak.

Jak dokładna jest predykcyjna analityka klienta?

Predykcyjna analiza klientów nie jest niezawodna. Algorytmy, które generują analizy klientów, opierają się na dużej ilości wysokiej jakości danych, aby wytworzyć wiarygodne prognozy.

Firmy mające ponad 100 000 aktywnych użytkowników miesięcznie są bardziej skłonne do czerpania pełnych korzyści z predykcyjnych analiz klientów, ponieważ dysponują wystarczająco dużą ilością danych, aby zapewnić dokładne prognozy. Firmy muszą również wykreślić interakcje z klientami, które użytkownicy będą uruchamiać na całej ich ścieżce zakupowej. Tymi wyzwalaczami mogą być punkty styku, takie jak kliknięcia, rejestracje, wyświetlenia filmów lub osiągnięcie określonych kamieni milowych. Są to dane behawioralne, które Twój algorytm analizy predykcyjnej złamie.

Narzędzie do analizy predykcyjnej, takie jak Amplitude Audiences, zmierzy dokładność modelu i poda wynik zdrowotny w oparciu o takie elementy, jak jakość i ilość danych. Wszystko powyżej 70% jest uważane za model użytkowy.

Pomocne jest myślenie o predykcyjnej analityce klientów w kategoriach trendów i liczenia szans, a nie dokładnych liczb i procentów. Załóżmy na przykład, że analiza predykcyjna pokazuje, że 45 procent Twoich klientów, którzy nie odtworzyli utworu w Twojej aplikacji do strumieniowego przesyłania muzyki po dwóch dniach, odejdzie. Jednak liczba ta skacze do 65 procent po trzech dniach bezczynności.

Zamiast martwić się o precyzję wartości procentowych między drugim a trzecim dniem, skup się na nadrzędnym trendzie. Te informacje wskazują, że jest ważny kamień milowy, w którym konieczne jest ponowne zaangażowanie klientów, aby upewnić się, że spełniasz ich potrzeby. Na przykład możesz wysłać powiadomienie w aplikacji, zapraszając ich do wysłuchania nowego singla wydanego przez ich ulubionego artystę.

Związek między analityką predykcyjną a zachowaniem klientów

Analityka predykcyjna klienta pomaga zrozumieć zachowanie użytkowników i sposób, w jaki klienci zareagują na próby skłonienia ich do podjęcia określonych działań. Narzędzie do analizy predykcyjnej pomaga testować różne możliwości, dzięki czemu możesz podjąć opłacalną decyzję z większym prawdopodobieństwem sukcesu.

Dzięki algorytmowi analizy predykcyjnej, takiemu jak Prognozy Amplitudy, możesz po prostu wybrać kartę przewidywania, zbudować kohortę lub grupę użytkowników i wybrać przyszłe działanie, które chcesz – lub nie – podjąć ta grupa. Po zakończeniu działania modelu będziesz mógł zobaczyć, które czynniki są najważniejsze w przewidywaniu konwersji. Czynniki te obejmują atrybuty — wiek, typ urządzenia, wielkość firmy — i zachowania — odtwarzanie utworu, udostępnianie listy odtwarzania, korzystanie z ulubionej funkcji.

Wiedza o tym, jakie funkcje i zachowania w produkcie wpływają na konwersję, pomaga zrozumieć, co poprawić, aby poprawić współczynniki konwersji.

Przypadki użycia do predykcyjnej analizy klientów

Możesz użyć analityki predykcyjnej klienta do:

• Ceny : analizy predykcyjne pomagają określić odpowiednią cenę produktu. Możesz poeksperymentować z kilkoma różnymi cenami. Jeśli odkryjesz, że niektórzy ludzie porzucają swoje koszyki po wyższej cenie, możesz zdecydować się na wysłanie kolejnej wiadomości e-mail z ofertą rabatową.
• Sprzedaż krzyżowa i sprzedaż dodatkowa : zwiększenie wartości życiowej klienta (CLV) dzięki sprzedaży krzyżowej i dodatkowej jest łatwiejsze dzięki predykcyjnej analizie klientów. Na podstawie danych historycznych algorytm może ostrzegać, że gracze, którzy kupują klejnoty w grze, aby awansować, również lubią kupować nowe przedmioty. Możesz skorzystać z tej okazji, aby stworzyć pakiet doładowań w grze, gdy klienci kupią określoną liczbę klejnotów.
• Kampanie marketingowe : dzięki predykcyjnej analizie klientów możesz zauważyć, że osoby, które trafiają na stronę docelową z TikTok, są bardziej skłonne do pobrania Twojej aplikacji niż osoby, które klikają z Facebooka. Możesz wziąć te informacje i zdecydować się zainwestować więcej swojego budżetu na media społecznościowe w TikTok. Możesz też dostosować komunikaty w reklamie na Facebooku, aby dostarczać bardziej wykwalifikowanych i zainteresowanych odwiedzających.
• Odwrotna wycena : predykcyjna analiza klientów pomaga kierować właściwy komunikat do właściwego klienta na podstawie jego prawdopodobieństwa wykonania działania. Weźmy na przykład subskrypcje. Algorytm może pomóc określić, czy użytkownicy mają wysokie, średnie lub niskie prawdopodobieństwo wykupienia miesięcznej subskrypcji. Możesz wykorzystać te informacje, aby umieścić użytkowników w trzech kohortach i odpowiednio dostosować swoje działania następcze. Na przykład zwykłe przypomnienie e-mailem lub powiadomienie w aplikacji może wystarczyć osobom, które są najbardziej skłonne do rejestracji. W przypadku osób z niskim prawdopodobieństwem możesz rozważyć przyznanie im pierwszego miesiąca za darmo i podarowanie dziesięcioprocentowej zniżki w drugim miesiącu.

Zmniejszenie rotacji klientów dzięki analizom predykcyjnym

Nie ma znaczenia, jak dobry jest twój silnik pozyskiwania; jeśli nie możesz utrzymać dotychczasowych klientów, trudno jest rozwijać firmę.

Predykcyjna analiza klientów pomaga firmom identyfikować klientów o wysokim ryzyku odejścia. Aby zidentyfikować utratę klientów, zanim to nastąpi, przyjrzyj się cechom klientów, którzy w przeszłości odeszli, korzystając z analizy kohortowej wskaźnika rezygnacji. Możesz także spojrzeć na cykl życia klienta, aby dowiedzieć się, kto prawdopodobnie odejdzie. Możesz znaleźć wskaźniki oparte na tym, jak długo dana osoba była klientem, ile czasu minęło od ostatniej interakcji z Twoim produktem przed odejściem oraz z jakich funkcji korzystała lub nie korzystała przed pożegnaniem.

Następnie możesz przetestować różne komunikaty i zachęty, aby dowiedzieć się, co najprawdopodobniej zatrzyma tych klientów w przyszłości.

Na koniec stosujesz te lekcje do obecnych klientów, którzy wykazują podobne oznaki odejścia. Dzięki wczesnej interwencji masz większą szansę na odzyskanie zaufania i lojalności klientów.

Cztery firmy korzystające z analityki predykcyjnej (właściwy sposób)

Oczekuje się, że do 2028 r. rynek analiz predykcyjnych wzrośnie do 41,5 miliarda dolarów. Firmy, które nie zaczną korzystać z tych narzędzi prognostycznych, ryzykują teraz pozostanie w tyle za konkurencją. Oto kilka przypadków użycia, które pokazują, w jaki sposób liderzy branży wykorzystują predykcyjną analizę klientów do rozwijania swojej działalności.

1. Jumbo przekształciło swoją działalność w lukratywną maszynę do upsellingu i cross-sellingu z pomocą Audiences. Algorytm Amplitude uczy się na podstawie wcześniejszych zachowań zakupowych i identyfikuje, jakie produkty klienci chcą kupić w następnej kolejności. Im więcej danych zawierają prognozy produktów, tym więcej sprzedaży osiągają, gdy klienci idą do kasy.
2. Amazon wykorzystuje swoje ogromne zbiory danych, aby zmaksymalizować wartość każdego zakupu dokonywanego przez klientów. Zmienia ceny produktów nawet co dziesięć minut. Klienci widzą różne ceny w zależności od tego, za co konkurenci sprzedają swoje produkty, dostępny asortyment, popularność produktu oraz wcześniejsze zachowania klientów i osób o podobnych preferencjach.
3. Stitch Fix wykorzystuje analizę predykcyjną, aby dopasować style do klientów. Wykorzystują mieszankę wyraźnych informacji dostarczonych przez klienta, a także zachowań podobnych grup klientów i sposobu, w jaki reagowali na te style.
4. Chick-fil-A ułatwia szybki wybór ulubionej pozycji, ponieważ prezentuje różne układy menu. Opierają każdy układ na znanych preferencjach klientów i preferencjach podobnych klientów. Analityka predykcyjna pomaga również Chick-fil-A podejmować decyzje dotyczące UX w swojej aplikacji, takie jak przeniesienie przycisku dostawy na pierwszy ekran zamówienia. Ten ruch doprowadził do 23-procentowego wzrostu zamówień na dostawy.

Zastosuj w praktyce predykcyjną analitykę klienta

Ankieta przeprowadzona przez Harvard Business Review z 2019 r. wykazała, że ​​77% menedżerów uważa, że ​​wdrażanie dużych zbiorów danych jest przykrym obowiązkiem. Ale to nie technologia, której obawiali się — 93% uważało, że dostosowanie ich ludzi i procesów będzie prawdziwą przeszkodą.

Chociaż matematyka leżąca u podstaw predykcyjnej analizy klienta może być złożona, proces tworzenia prognozy nie musi taki być. Narzędzia do analityki cyfrowej, takie jak Amplitude, są samoobsługowe i oddają analitykę danych w ręce menedżerów produktów i marketerów, którzy potrzebują jej do codziennego podejmowania decyzji — bez angażowania zespołu zajmującego się analizą danych. Przekształć więcej osób w Twojej firmie w analityków danych, którzy mogą szybko i samodzielnie tworzyć prognozy dotyczące zachowań klientów i podejmować działania oparte na danych.

Już dziś poproś o demo Amplitude Audiences i dowiedz się, jak łatwo można przewidywać ceny, personalizacje produktów, kampanie marketingowe i nie tylko.

Bibliografia

• Globalny rynek analiz predykcyjnych 2028, Statista
• Jak Amazon wykorzystał Big Data, aby rządzić e-commerce, wewnątrz Big Data, 2019
• Przewodnik po algorytmach, naprawa ściegu
• Firmy zawodzą w swoich wysiłkach, aby stać się opartymi na danych, Harvard Business Review, 2019