Ennakoiva analytiikka: onko se todella niin monimutkaista?

Kirjoittanut APSIS

2018-01-23

Optimoi, räätälöi ja ennusta. Kun kilpailu markkinapaikassa kiristyy, myös sinuun digimarkkinoijana ja verkkokauppiaana kohdistuvat vaatimukset kasvavat. Selitämme, miksi ennakoiva analytiikka saattaa kasvaa räjähdysmäisesti vuonna 2018 ja vastaamme kysymykseen: onko se todella niin vaikeaa kuin miltä se kuulostaa?

Glass ball

Tavoite: pysytellä aina kaksi askelta asiakasta edellä

Markkinoinnin automaation asiantuntijamme Wilhelm Sahlberg ennustaa kirjoituksessaan, että ennakoiva analytiikka valtaa alaa vuonna 2018.

Asiakas vaatii virheetöntä, saumatonta ja sujuvaa asiakaskokemusta. Samalla markkinoijat etsivät jatkuvasti dataa, jota he tarvitsevat kampanjoiden optimointiin ja budjettinsa maksimointiin. Vaatimusten ja tarpeiden rajamailla ennakoiva analytiikka astuu näyttämölle tilanteen potentiaalisena pelastajana.

Miksi?
 
Koska ennakoiva analytiikka auttaa sinua ennustamaan, miten asiakkaasi (tai tietty asiakas) tulevaisuudessa toimivat ja reagoivat. Sitä voidaan kuitenkin käyttää myös välineenä asiakkaan tarpeiden ymmärtämiseen ja ennustamiseen hänen odotustensa ylittämiseksi.

Ennakoivassa analytiikassa on yksinkertaisesti kyse pysyttelemisestä kaksi askelta asiakkaan edellä. Siitä tulee ikään kuin kehittynyt kristallipallo, johon voi koota oikeaa dataa, josta voi vetää oikeita johtopäätöksiä ja saada oikeaa ymmärrystä, joita markkinointitoimien optimointi ja tuloksen maksimointi edellyttävät.

Matemaatikosta markkinoijaksi

Saattaa vaikuttaa siltä, että ennakoivan analytiikan onnistumiseen tarvitaan kokonainen komppania data-analyytikkoja ja äärimmäisen edistyneet järjestelmät. Asia ei ole kuitenkaan ole ihan niin monimutkainen. Ja vaikka voi saada käsityksen, että kyseessä on kuuma uusi menetelmä, konsepti ei ole uusi.
 
Labyrinth with chess
 
Mutta ellei ilmiö ole uusi, mikä sitten on aiheuttanut sen suosion ja merkityksen kasvun?

Se, että nykyinen kilpailun leimaama ilmapiiri on saanut markkinoijat kiinnostumaan datalähtöisen markkinoinnin kiistattomista eduista. Samalla on kehitetty entistä halvempia ja nopeampia tietokoneita sekä analyysia helpottavia käteviä ratkaisuja. Tämä on johtanut ennakoivan analytiikan siirtymiseen matemaatikoiden ja tilastotieteilijöiden alueelta kenen tahansa markkinoijan välineeksi.

5 esimerkkiä ennakoivan analytiikan käytöstä digimarkkinoinnissa

Ennakoivaa analytiikkaa voidaan käyttää kehittyneellä tasolla, mutta on yhtä lailla mahdollista päästä vauhtiin ennakoivassa analytiikassa ja parantaa sitä pienillä mutta tehokkailla keinoilla.

Kuten markkinoinnin automaatiossa ja datalähtöisessä markkinoinnissa yleisestikin, on tärkeää nousta tyvestä puuhun. Kaikentyyppiset markkinointiteknologiat (MarTech) ja analytiikkatyökalut vaativat aivoja muskeleiden ohjaajaksi. Tässä tapauksessa aivojen roolissa on strategia.

Gold nuggets
 
Digimarkkinoijana tiedät, että dataa syntyy valtavia määriä joka päivä. Ilman selkeitä tavoitteita on olemassa vaara hautautua Big dataan sen sijaan, että löytyisi oikea tie kullanarvoiseen asiakasymmärrykseen.
 
1. Ennakoivan analytiikan helppo ensiaskel on vilkaista kalenteriin ja mitata, minä viikkoina, päivinä ja kellonaikoina asiakkaiden loppuun suorittamat ostokset ovat huipussaan ja pohjalla. Siten pystyt mukauttamaan tarjouksesi, tapahtumasi ja kampanjasi tavalla, joka maksimoi tuloksesi.
 
2. Ennakoivaa analytiikkaa voidaan käyttää myös selvittämään, milloin, miten ja missä kanavassa sinun kannattaa viestiä keidenkin asiakkaiden kanssa. Lisäksi sen avulla voidaan päätellä, millaista sisältöä vaaditaan, jotta tietty segmentti tai asiakasprofiili ottaa seuraavan askelen asiakasmatkallaan.
 
3. Käytä ennakoivaa analytiikkaa ennustamaan asiakasmatkan ihanteellista askelmäärää ja syötä markkinoinnin automaatiojärjestelmääsi sisältöä, joka lähetetään oikealle henkilölle oikeassa kanavassa oikeaan aikaan.


4. Yksi näppärä strategia, jota voidaan tehostaa ennakoivalla analytiikalla, ovat tuotesuositukset Tarkastelemalla asiakkaan tai kävijän käynti- ja ostohistoriaa voit ennustaa, mitä tuotteita he saattavat haluta ostaa tulevaisuudessa.

5. Viides menetelmä on ennustaa, milloin asiakkaan tarvitsee palata ostoksille. Jos esimerkiksi myyt mustepatruunoita, voit laskea, missä ajassa tyypillinen tai tietty asiakas käyttää musteen loppuun. Siten tavoitat asiakkaan oikeaan aikaan.

Ennakoiva analytiikka on toisin sanoen tehokas menetelmä fiksujen päätösten tekemiseen asiakkaiden tarpeiden ja toiveiden pohjalta. Olipa organisaatiosi mielestäsi valmis ottamaan käyttöön monimutkaisemman tai yksinkertaisemman version ennakoivasta analytiikasta, huomaat eron asiakastyytyväisyydessä – ja voitoissa.

Haluatko kuulla lisää ja helpottaa digitaalista tiedonnälkääsi? Tilaa APSIS More -uutiskirjeemme!