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3 maneiras de usar análise preditiva para expandir seus negócios

por Elcio Santos - 11/12/2019

Uma das profissionais que mais admiramos no campo da Inteligência em CRM e do marketing multicanal é Adriana Lynch, que faz parte do grupos de CMOs da Chief Outsiders, uma organização que dá suporte ao crescimento de empresas de médio porte.

Ela trabalha especificamente para diferenciar essas empresas, impulsionar a fidelidade do cliente e garantir um crescimento lucrativo.

Adriana publicou recentemente, um artigo muito interessante, cujo principais takeaways quero compartilhar com vocês.

analise-preditiva

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Para começar, Adriana lembra que vivemos em um mundo conectado, onde a interação digital está presente praticamente em todos os momentos da vida de um indivíduo.

E que isso cria para os profissionais de marketing oportunidades inestimáveis de enxergar o futuro, usando ferramentas e dados, e assim perceber mais claramente para onde nossos negócios estão caminhando.

Não se trata de usar uma bola de cristal, alerta.

A análise preditiva é o processo de usar dados novos e históricos para prever o resultado, a atividade, o comportamento e as tendências de nossa base de consumidores – eis a chave que está tornando os negócios bem-sucedidos.

As empresas preparadas para crescer no mercado hipercompetitivo de hoje estão usando análises preditivas para obter um entendimento profundo da base de clientes para maximizar a receita, a eficácia dos orçamentos de marketing e, é claro, os lucros.

A questão, portanto, é como se pode desbloquear os benefícios da análise preditiva para seu negócio em particular?

(Não é complicado. Se duvida, fale com um dos especialistas da AlwaysOn.)

Em seguida, Adriana analisou algumas das principais ferramentas preditivas e como elas podem ser implantadas para ajudar as empresas:

1 Modelagem preditiva do comportamento do cliente

Usando dados recolhidos de campanhas anteriores (particularmente aqueles que nos ajudam a entender o que funcionou e o que não funcionou), além de todas as informações demográficas conhecidas sobre sua base de clientes, pode-se criar modelos preditivos para desenhar correlações, vinculando comportamentos e dados demográficos passados.

2 Qualificação e priorização de leads

Ir atrás de um lead que provavelmente não será convertido pode ser caro.

A aplicação de análises preditivas à modelagem de leads pode proporcionar mais benefícios para seus investimentos.

Geralmente, usa-se um algoritmo para classificar leads com base em interesse conhecido, autoridade para comprar, necessidade, urgência e fundos disponíveis.

O algoritmo da AlwaysOn, por exemplo, usa informações públicas e proprietárias para analisar, comparar e segmentar os clientes que se converteram e, em seguida, encontrar os “look-alike” entre os leads recebidos.

Quanto maior a pontuação, mais qualificado o lead.

Os prospects com maior pontuação devem ser direcionados para vendas ou oferecer incentivos imediatos à conversão; pontuações médias merecem uma campanha de gotejamento; pontuações baixas… esqueça-os!

3 Segmentação e customização de clientes

Nesse campo, há três formas básicas:

  • A análise de afinidade refere-se ao processo de agrupar/segmentar a base de clientes de acordo com os atributos que eles têm em comum, facilitando o ajuste fino da segmentação;
  • A modelagem de respostas analisa os estímulos sugeridos ​​ aos clientes, bem como a resposta gerada (convertida ou não) para prever a probabilidade de uma determinada abordagem obter uma resposta positiva;
  • A taxa de atrito (ou análise de churn) permite um olhar à porcentagem de clientes perdidos durante um determinado período de tempo, bem como no custo de oportunidade / receita potencial perdida.

Com o uso deliberado dessas ferramentas de análise preditiva (e outras), uma empresa pode prever o valor da vida útil do cliente (CLV).

Essa medida analisa vários aspectos do comportamento histórico para identificar:

  • clientes mais rentáveis ​​ao longo do tempo,
  • tendências de despesas com aquisição em torno das quais as atividades geram o melhor ROI, e
  • tipos de clientes fiéis (características de retenção).

Esse modelo adiciona uma estimativa da retenção esperada à equação como um meio de estimar o valor futuro.

Depois de entender o CLV, você pode dimensionar corretamente o custo de aquisição e seu orçamento de marketing para atingir o ROI desejado.

A importância da aplicação de testes – e da ética

Ao aplicar análises preditivas, é absolutamente crítico realizar testes A/B das abordagens para entender de fato o resultado.

Conhecido como inferência causal, o teste A/B do mesmo público-alvo nos permite inferir o porquê do que os clientes estão fazendo.

Finalmente, o futuro da análise preditiva repousa na ética.

Em vez de se infiltrar na tecnologia das pessoas para seguir seus comportamentos e interromper seus padrões de compra para aumentar a participação de mercado, o futuro da análise preditiva é envolver os consumidores para que COMPARTILHEM suas preferências.

Segundo Adriana, foi isso que levou a Nike a adquirir a AI Platform Company Celect, com sede em Boston.

Ao incorporar algoritmos preditivos em seus próprios sites e aplicativos, a Nike poderá prever melhor quais modelos estão gerando tração, onde os consumidores querem comprá-los e quando é provável que comprem.

Resumindo, eis o que Adriana buscou chamar a atenção em seu artigo:

  • a modelagem preditiva do comportamento do cliente ajuda a educar campanhas para gerar fidelidade ou leads;
  • a modelagem de qualificação de leads ajuda a equipe de vendas a se concentrar nos clientes mais prováveis para comprar / fechar as transações;
  • os dois juntos ajudam as finanças a entender o CLV e a educar toda a organização sobre o custo aceitável de aquisição de clientes para impulsionar o ROI desejado.

Em outras palavras, se você não estiver prevendo os próximos passos, vai perder terreno.

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