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.
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analise-preditiva
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.
A fim de 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.