Mik azok a prediktív modellek, és hogyan lehet őket alkalmazni az online marketingben?

Az online marketingben kulcsfontosságú az ügyfelek viselkedésének megértése és jövőbeli cselekedeteik előrejelzése. Ez az, ahol prediktív modellek Gyere be. Az adatelemzés és a gépi tanulás segítségével lehetővé teszik a marketingszakemberek számára, hogy megalapozott döntéseket hozzanak, amelyek hatékonyabb kampányokhoz, személyre szabott tartalomhoz és nagyobb konverziókhoz vezetnek. Hogyan működnek ezek a modellek, és hogyan használhatja őket marketing stratégiájában? Vessünk egy pillantást.

Mik azok a prediktív modellek?

Prediktív modellek használata történelmi adatok és gépi tanulási algoritmusok a jövőbeli trendek és az ügyfelek viselkedésének előrejelzése. Az adatok mintáinak elemzésével dolgoznak, hogy segítenek megbecsülni egy adott cselekvés valószínűségét. Például, hogy az ügyfél vásárol, leiratkozik egy hírlevélről, vagy rákattint egy hirdetésre.

A prediktív modellek fő típusai

• Vásárlási valószínűségi modell - Becslése annak esélyét, hogy egy adott ügyfél teljesíti a megrendelést.
• Churn előrejelzési modell - Segít azonosítani azokat a felhasználókat, akik valószínűleg elhagyják a szolgáltatást, vagy abbahagyják a vásárlást.
• Szegmentációs modellek - Lehetővé teszi az ügyfelek csoportokra osztását viselkedésük, preferenciáik vagy értékeik alapján.
• Termékajánlási modell - Az e-kereskedelemben az ajánlatok személyre szabására használják a korábbi vásárlások és viselkedés alapján.

Hogyan segítenek a prediktív modellek az online marketingben?

1. Tartalom és hirdetések személyre szabása

‍A prediktív modellek lehetővé teszik a marketingszakemberek számára a hirdetések pontosabb célzását. Ahelyett, hogy ugyanazt a hirdetést minden felhasználónak jelenítenénk meg, a hirdetéseket egy adott ügyfél viselkedése alapján lehet testreszabni. Az eredmény? Nagyobb elkötelezettség és jobb konverziók.

Példa: Az olyan online áruházak, mint az Amazon és a Zalando, az ügyfelek által a múltban megtekintett vagy vásárolt termékek alapján ajánlják a termékeket.

2. Az ügyfél viselkedésének előrejelzése

‍Az adatelemzés segítségével a marketingszakemberek azonosíthatják azokat a potenciális ügyfeleket, akik nagy valószínűséggel vásárolnak, és a megfelelő időben kapcsolatba lépnek velük.

Példa: Ha egy ügyfél rendszeresen vásárol fehérje-kiegészítőket, egy prediktív modell közvetlenül a termék elfogyottatásakor készíthet hirdetést.

3. Az árképzési stratégia optimalizálása

‍A prediktív modellek segítenek a vállalatoknak elemezni az ártrendeket és az ügyfelek viselkedését különböző időpontokban. Ez lehetővé teszi számukra, hogy dinamikus árakat állítsanak be, amelyek maximalizálják a nyereséget

Példa: A légitársaságok és szállodaláncok prediktív modelleket használnak az árak kereslet és szezonalitás alapján történő kiigazítására.

4. Az ügyfelek visszaszorításának csökkentése‍

Az ügyfélmagatartás elemzésével megjósolhatja, hogy ki hagyja el a szolgáltatást, vagy abbahagyja a vásárlást. Ez lehetővé teszi a vállalatok számára, hogy beavatkozásokat célozzanak meg, például különleges ajánlat vagy személyre szabott e-mail küldésével.

Példa: Az olyan streaming platformok, mint a Netflix, elemzik, hogy mely felhasználók hagyják abba a tartalom megtekintését, és személyre szabott ajánlásokat küldenek nekik azok meg

Hogyan alkalmazzuk a prediktív modelleket a gyakorlatban?

1. Használja a rendelkezésre álló adatokat: Először győződjön meg arról, hogy hozzáférhet a releváns adatokhoz, például a vásárlási adatokhoz, a felhasználói viselkedéshez az interneten vagy a marketingkampányokra adott válaszokhoz

2. Válassza ki a megfelelő modellt: Válassza ki a megfelelő típusú prediktív modellt a kampány céljai alapján.

3. Végrehajtás és tesztelés: A prediktív modellek telepítése tesztelést és optimalizálást igényel. Fontos, hogy folyamatosan elemezzük az eredményeket, és igazítsuk a modelleket az aktuális trendeknek megfelelően.

4. Integráció marketing eszközökkel: A prediktív modellek integrálhatók CRM rendszerekkel, hirdetési platformokkal vagy e-mailes eszközökkel az automatizált ügyfélcélzás érdekében.

TIPP: Ha nincs házon belüli adatelemzői csapata, használjon praktikus mesterséges intelligencia-megoldásokat, például a Google Analytics, a Meta Advantage+ vagy más speciális AI eszközöket.

Következtetés

A prediktív modellek hatékony eszközt jelentenek az online piactérítés optimalizálására. Segítenek a marketingszakembereknek jobban megérteni az ügyfelek viselkedését, növelni a konverziókat és minimalizálni a visszaesést. A prediktív elemzések hatékony használatával növelheti hirdetési kampányainak megtérülését, és versenyelőnyt szerezhet a piacon.

Akár online áruházat, Saas platformot vagy digitális ügynökséget üzemeltet, a prediktív modellek segíthetnek a marketingstratégiák jobb megtervezésében és a tartalmak testreszabásában az ügyfelek számára.

‍