Cum să utilizați analiza predictivă a clienților pentru a converti utilizatorii

Analiza predictivă a clienților folosește învățarea automată pentru a analiza datele istorice și pentru a construi un algoritm. Acest algoritm este apoi aplicat datelor curente pentru a prezice ce se va întâmpla în continuare.

Deși aceste predicții nu pot prezice viitorul cu o acuratețe de 100%, ele pot dezvălui tendințe și modele care vă oferă indicii bazate pe date despre cel mai bun mod de a vă îndeplini obiectivele, inclusiv conversiile.

Puteți folosi analiza predictivă pentru a înțelege comportamentul clienților și pentru a crește numărul de conversii. Citiți mai departe pentru a afla cum.

Cât de precisă este analiza predictivă a clienților?

Analiza predictivă a clienților nu este sigură. Algoritmii care produc analize ale clienților se bazează pe o cantitate mare de date de înaltă calitate pentru a scoate predicții fiabile.

Companiile cu peste 100.000 de utilizatori activi lunar au mai multe șanse să se bucure de beneficiile complete ale analizei predictive ale clienților, deoarece au un volum suficient de mare de date pentru a asigura predicții precise. Companiile trebuie, de asemenea, să pună la punct interacțiunile cu clienții pentru ca utilizatorii să le declanșeze pe parcursul călătoriei lor către clienți. Acești declanșatori pot fi puncte de contact precum clicuri, înscrieri, vizionări ale videoclipurilor sau atingerea anumitor etape. Acestea sunt datele comportamentale pe care algoritmul dvs. de analiză predictivă le va analiza.

Un instrument de analiză predictivă precum Amplitude Audiences va măsura acuratețea modelului și vă va oferi un Scor de sănătate bazat pe lucruri precum calitatea și cantitatea datelor. Orice lucru peste 70% este considerat un model utilizabil.

Este util să ne gândim la analizele predictive ale clienților în termeni de tendințe și jocul de cote, mai degrabă decât cifre și procente precise. De exemplu, să presupunem că analiza predictivă arată că 45% dintre clienții dvs. care nu au cântat o melodie în aplicația dvs. de streaming de muzică după două zile se vor retrage. Cu toate acestea, această cifră crește la 65% după trei zile de inactivitate.

În loc să vă faceți griji cu privire la precizia procentelor dintre zilele a doua și a treia, concentrați-vă pe tendința generală. Această perspectivă vă spune că există o etapă importantă în care este esențial să reangajați clienții pentru a vă asigura că le îndepliniți nevoile. De exemplu, puteți trimite o notificare în aplicație invitându-i să asculte un nou single lansat de artistul lor preferat.

Relația dintre analiza predictivă și comportamentul clienților

Analiza predictivă a clienților vă ajută să înțelegeți comportamentul utilizatorilor și modul în care clienții vor reacționa la încercările dvs. de a-i determina să întreprindă acțiuni specifice. Un instrument de analiză predictivă vă ajută să testați diferite posibilități, astfel încât să puteți lua o decizie rentabilă cu o probabilitate mai mare de succes.

Cu un algoritm de analiză predictivă, cum ar fi Predicțiile lui Amplitude, puteți pur și simplu să selectați fila de predicții, să construiți o cohortă sau un grup de utilizatori și să alegeți acțiunea viitoare pe care doriți sau nu doriți să o întreprindă grupul respectiv. Odată ce modelul a terminat de rulat, veți putea vedea care factori sunt cei mai importanți în estimarea conversiei. Acești factori includ atribute — vârsta, tipul dispozitivului, dimensiunea companiei — și comportamentele — redarea unei melodii, partajarea unei liste de redare, utilizarea funcției preferate.

Cunoașterea ce caracteristici și comportamente din produs afectează conversia vă ajută să înțelegeți ce să modificați pentru a îmbunătăți ratele de conversie.

Cazuri de utilizare pentru analiza predictivă a clienților

Puteți utiliza analiza predictivă a clienților pentru:

• Prețuri : analiza predictivă vă ajută să decideți prețul potrivit pentru produsul dvs. S-ar putea să experimentați cu câteva prețuri diferite. Dacă descoperiți că unele persoane își abandonează coșurile de cumpărături la un preț mai mare, puteți opta pentru a trimite un e-mail de continuare cu o ofertă de reducere.
• Vânzare încrucișată și vânzare suplimentară: creșterea valorii pe durata de viață a clienților (CLV) prin vânzare încrucișată și vânzări suplimentare este mai ușoară cu analiza predictivă a clienților. Pe baza datelor istorice, algoritmul vă poate avertiza că jucătorii care cumpără pietre prețioase în joc pentru a crește nivelul le place să cumpere articole noi. Puteți folosi această oportunitate pentru a crea un pachet pentru power-up-uri în joc atunci când clienții cumpără un anumit număr de pietre prețioase.
• Campanii de marketing : Cu analiza predictivă a clienților, s-ar putea să observați că persoanele care ajung pe o pagină de destinație de la TikTok au mai multe șanse să vă descarce aplicația decât cei care fac clic pe Facebook. S-ar putea să iei acele informații și să decizi să investești mai mult din bugetul tău pentru rețelele sociale pe TikTok. Sau, puteți modifica mesajele de pe anunțul Facebook pentru a oferi vizitatori mai calificați și interesați.
• Preț invers : analiza predictivă a clienților vă ajută să direcționați mesajul potrivit către clientul potrivit, în funcție de probabilitatea acestuia de a efectua o acțiune. Luați abonamentele, de exemplu. Algoritmul poate ajuta la determinarea dacă utilizatorii au o probabilitate mare, medie sau scăzută de a se înscrie pentru un abonament lunar. Puteți utiliza aceste informații pentru a plasa utilizatorii în trei cohorte și pentru a vă adapta urmărirea în consecință. De exemplu, un simplu memento prin e-mail sau o notificare în aplicație poate fi suficient pentru cei mai probabil să se înscrie. Pentru cei cu o probabilitate redusă, puteți lua în considerare să le oferiți prima lună gratuită și să le oferiți o reducere de zece procente la a doua lună.

Reducerea pierderii clienților cu analize predictive

Nu contează cât de bun este motorul tău de achiziții; dacă nu puteți păstra clienții existenți, este greu să vă dezvoltați afacerea.

Analiza predictivă a clienților ajută companiile să identifice clienții care prezintă un risc ridicat de retragere. Pentru a identifica uzura clienților înainte ca aceasta să se întâmple, uitați-vă la trăsăturile clienților care au evoluat în trecut utilizând analiza cohortei ratei de abandon. Puteți, de asemenea, să vă uitați la ciclul de viață al unui client pentru a găsi indicii despre cine se va retrage probabil. S-ar putea să găsiți indicatori bazați pe cât timp persoana a fost client, cât a trecut de când a interacționat ultima dată cu produsul dvs. înainte de a-ți fi prelucrat și ce caracteristici au folosit sau nu au folosit înainte de a-și lua rămas bun.

Apoi puteți testa diferite mesaje și stimulente pentru a afla ce este cel mai probabil să păstreze acești clienți în viitor.

În cele din urmă, aplicați acele lecții clienților actuali care prezintă semne similare de agitare. Intervinând devreme, aveți șanse mai mari de a recăpăta încrederea și loialitatea clienților.

Patru companii care folosesc analiza predictivă (modul corect)

Piața de analiză predictivă este de așteptat să crească la 41,5 miliarde de dolari până în 2028. Companiile care nu încep să folosească aceste instrumente de prognoză riscă acum să rămână în urmă concurenței. Iată câteva cazuri de utilizare care demonstrează modul în care liderii din industrie folosesc analiza predictivă a clienților pentru a-și dezvolta afacerile.

1. Jumbo și-a transformat afacerea într-o mașină profitabilă de upselling și cross-selling cu ajutorul Publicului. Algoritmul Amplitude învață din comportamentul de cumpărare din trecut și identifică ce produse doresc clienții să cumpere în continuare. Cu cât includ mai multe date pentru predicțiile despre produse, cu atât fac mai multe vânzări atunci când clienții merg să verifice.
2. Amazon își folosește seturile de date masive pentru a maximiza valoarea fiecărei achiziții pe care o fac clienții. Schimbă prețul produselor la fel de frecvent la fiecare zece minute. Clienții văd prețuri diferite în funcție de ceea ce concurenții își vând produsele, de inventarul disponibil, de cât de popular este articolul și de comportamentul trecut al clientului și al persoanelor cu preferințe similare.
3. Stitch Fix folosește analize predictive pentru a potrivi stilurile cu clienții. Ei folosesc un amestec de informații explicite furnizate de client, plus comportamentele unor cohorte similare de clienți și modul în care au reacționat la aceste stiluri.
4. Chick-fil-A facilitează selectarea rapidă a articolului preferat, deoarece prezintă diferite aspecte de meniu. Ei bazează fiecare aspect pe preferințele cunoscute ale clienților și pe preferințele clienților similari. Analiza predictivă ajută, de asemenea, Chick-fil-A să ia decizii UX în aplicația lor, cum ar fi mutarea butonului de livrare la primul ecran de comandă. Această mișcare a dus la o creștere cu 23% a comenzilor de livrare.

Puneți în practică analiza predictivă a clienților

Un sondaj Harvard Business Review din 2019 a arătat că 77% dintre directori au considerat că implementarea datelor mari este o corvoadă. Dar nu este tehnologia de care s-au ferit – 93% au considerat că adaptarea oamenilor și a proceselor ar fi adevăratul obstacol.

În timp ce matematica care stă la baza analizei predictive a clienților poate fi complexă, procesul de creare a unei predicții nu trebuie să fie. Instrumentele de analiză digitală, cum ar fi Amplitude, sunt self-service și pun știința datelor în mâinile managerilor de produse și agenților de marketing care au nevoie de ea pentru luarea deciziilor zilnice, fără a implica echipa de știință a datelor. Transformă mai mulți oameni din compania ta în analiști de date care pot crea predicții despre comportamentul clienților – rapid și singuri – și pot lua măsuri bazate pe date.

Solicitați astăzi o demonstrație a Amplitude Audiences și aflați cât de ușor poate fi să faceți predicții care să vă informeze prețurile, personalizările produselor, campaniile de marketing și multe altele.

Referințe

• Piața globală de analiză predictivă 2028, Statista
• Cum a folosit Amazon Big Data pentru a controla comerțul electronic, în interiorul Big Data, 2019
• Algoritmi Tur, Stitch Fix
• Companiile eșuează în eforturile lor de a deveni bazate pe date, Harvard Business Review, 2019