4 modi per migliorare le vostre strategie di marketing con l’analisi predittiva

Se state già sfruttando tecniche di analisi predittiva nella vostra organizzazione, saprete certamente quanto l’impatto di una tale analisi sia strategica per le decisioni aziendali.

Se invece la predictive analytics non fa ancora parte del vostro modello aziendale ma volete iniziare ad approcciarvi a tale tematica, in questo articolo vi offriremo alcuni interessanti spunti, con uno sguardo particolare al settore marketing.

Cosa è la Predictive Analytics?

L’analisi predittiva è una tecnica che combina statisticamente dati storici con algoritmi, al fine di identificare la probabilità di risultati futuri. Non ci dirà quindi cosa accadrà nel futuro, ma cosa potrebbe accadere con un certo grado di probabilità.

Essa comprende una serie di tecniche cosiddette di data mining, che sfruttano l’analisi statistica, machine learning e anche la modellazione dei dati con query, tipiche dei sistemi database.

Da tempo gli analisti sfruttano le sue potenzialità. Ma se ambiti come la previsione e avversione al rischio e la fraud detection sono territori già esplorati con successo da tale metodologia, il mondo del marketing digitale rappresenta uno scenario sul quale l’analisi predittiva si è affacciata solo in tempi recenti.

I vantaggi dell’analisi predittiva nel settore marketing

I big data provenienti dal digital marketing e la grande capacità di elaborazione di cui si stanno dotando le aziende, rendono l’applicazione della predictive analysis al marketing una sfida particolarmente esaltante.

Dalla prospettiva del cliente, essa può assolvere alle seguenti funzioni:

• Predire il lifetime customer value (LCV) , cioè un indicatore che misura i profitti prevedibili in base alla relazione con i clienti, a partire dal loro comportamento d’acquisto;
• Predire la customer loyalty , ossia la fidelizzazione del cliente, che rappresenta un fattore che consente un reale ritorno d’investimento per l’azienda, specie sul lungo periodo;
• Prevedere il customer churn, che misura la percentuale di abbandono di clienti.

In definitiva, l’applicazione delle tecniche predittive al marketing è utile per ottenere utili informazioni sull’ allocazione del budget di marketing o sulla probabile efficacia delle campagne promozionali.

Qui di seguito, ci concentreremo su alcuni utilizzi concreti.

Migliorare la Customer Intelligence

Attuando un modello di analisi predittiva, potrà beneficiarne di certo il vostro sistema CRM (Customer Relationship Management). Questo risulterà infatti più significativo, grazie alla varietà di dati provenienti da reparti di marketing, finanza, vendite. Il risultato sarà quello di ottenere informazioni incrociate sul consumatore. Non solo: potrete disporre di una vista unica del cliente (“single view of the client”). In un unico database avrete a disposizione cioè tutte le informazioni – personali o di esperienza di acquisto – del cliente, provenienti sia dai canali digitali che da quelli fisici.

Profilare i vostri clienti migliori

Una volta estratti i dati provenienti dalle varie fonti, si è in grado di rispondere ad alcune delle seguenti domande sui clienti top:

• Hanno mai partecipato ad un’iniziativa di offerta limitata di un prodotto?
• A quale tecnica di marketing hanno reagito meglio?
• In quale modo sono diventati clienti fidelizzati?
• Quali motivazioni sono stati determinanti nel loro acquisto di un prodotto?

Le risposte ci daranno informazioni sulla correlazione tra i migliori clienti e, sulla base di queste, prevedere con un certo grado di probabilità le sue prospettive, i suoi bisogni e comportamenti futuri.

Creare campagne di marketing più incisive

Una volta individuato il customer journey (il percorso che il cliente compie verso l’acquisto),  l’analisi predittiva aiuta ad individuare la prossima mossa migliore per:

• proporre la migliore offerta al cliente
• individuare la data più adatta per inviare una comunicazione al cliente

Ridurre il rischio di perdita dei clienti e ottimizzare la fidelizzazione

Si tratta di due obiettivi di fondamentale importanza. Sappiamo tutti che ingaggiare nuovi clienti è molto più dispendioso che mantenere i clienti attuali. La predictive analytics può aiutare la vostra azienda ad individuare non solo i migliori clienti ma anche i clienti che rischiate di perdere. Una volta individuati quelli “a rischio”, è bene attuare nei loro confronti delle azioni proattive, mirate a mantenerli.

In definitiva, la predictive marketing analytics è una sfida alla quale non conviene rinunciare, per ragioni strategiche (migliorare la competitività e ottimizzare il R.O.I. aziendale) e perché consente di avere clienti più felici.

Lo step successivo all’analisi predittiva

E per chi non fosse ancora soddisfatto dell’analisi predittiva e volesse approcciarsi all’ultima frontiera dell’analisi dei dati, vi è la prescriptive analytics.

Di nascita relativamente recente, prende le mosse dalla predictive analytics, ma in più offre la capacità di spiegare il perché di un certo evento. In sintesi, mentre i modelli predittivi ci dicono cosa è probabile che avvenga, i modelli prescrittivi ne spiegano le motivazioni (attraverso un insieme di regole). Con il presente grafico, Gartner perfettamente i vari step di analisi, con le rispettive differenze. Sostanzialmente le tecniche prescrittive rispondono a domande sul perché delle previsioni estrapolate, fornendo un vero e proprio risultato sull’azione migliore da intraprendere.