Prediktiv analys: är det verkligen så komplicerat?

Av APSIS

2018-01-11

Optimera, skräddarsy och förutspå. Allt eftersom konkurrensen på marknadsplatsen intensifierar ställs högre krav på dig som digital marknadsförare och e-handlare. Vi går igenom varför prediktiv analys kan komma att växa lavinartat under 2018 och svarar på frågan: är det verkligen så svårt som det låter?

Glass ball

Målet: att alltid ligga två steg före

Vår expert på marketing automation, Wilhelm Sahlberg, förutspår i följande inlägg att prediktiv analys kommer vinna mark under 2018.
 
Kunden kräver en felfri, sömlös och smidig kundupplevelse. Samtidigt är marknadsförare i ständig jakt efter data för att optimera kampanjer och maximera sin budget. I gränslandet mellan kraven och behoven äntrar prediktiv analys scenen som en potentiell räddare i nöden.
 
Varför?
 
För att du, med hjälp av prediktiv analys, kan förutse hur dina kunder (eller den specifika kunden) agerar och reagerar i framtiden. Men det kan även användas som ett verktyg för att förstå och förutspå vad kunden behöver för att överträffa förväntningarna. 
 
Prediktiv analys handlar helt enkelt om att ligga två steg före. Det blir likt en sofistikerad spåkula där du kan samla rätt data, dra rätt slutsatser och nå rätt insikter för att optimera dina marknadsföringsaktiviteter och maximera dina resultat.

Från matematiker till marknadsförare

Även om det kanske verkar som om du behöver en armada av dataanalytiker och extremt avancerade system för att lyckas med prediktiv analys så är det inte fullt så komplicerat. Och även om det framställs som en het ny metod så är det inte ett nytt koncept…
 
Labyrinth with chess
 
Men om det inte är ett nytt fenomen, vad har då gett upphov till att det har stigit i popularitet och betydelse? 
 
För att marknadsförare har fått upp ögonen för de obestridliga fördelarna med datadriven marknadsföring i dagens konkurrenskraftiga klimat. Samtidigt har billigare och snabbare datorer och smidiga lösningar som förenklar analysen utvecklats. Detta har gjort att prediktiv analys har övergått från att vara en domän dominerad av matematiker och statistiker till någonting som används av marknadsförare stora som små.

5 exempel på prediktiv analys i digital marknadsföring

Prediktiv analys kan användas på avancerad nivå, men det går även att kickstarta och förbättra din prediktiva analys med små men enkla medel.
 
Precis som med marketing automation och datadriven marknadsföring i allmänhet är det viktigt att lära sig att krypa innan man går. Som med alla typer av teknologier (MarTech) och analysverktyg behövs en hjärna bakom musklerna. Och i detta fallet intar strategin rollen. 
 
Som digital marknadsförare vet du att det skapas en enorm mängd data varje dag. Men utan tydliga målsättningar riskerar du att begravas under Big Data, snarare än att hitta rätt gång mot gyllene kundinsikter.
 
Gold nuggets

1. Ett enkelt steg för att börja med prediktiv data är att ta en titt på kalendern för att mäta vilka veckor, dagar och tider när kundernas slutförda köp når sina toppar respektive dalar. På så vis kan du anpassa dina erbjudanden, event och kampanjer för att maximera dina resultat.
 

2. Prediktiva analyser kan även användas för att ta reda på när, hur och i vilken kanal du bör kommunicera med vilka kunder, men även för att räkna ut vilken typ av innehåll som krävs för att aktivera ett specifikt segment eller kundprofil till att ta nästa steg i kundresan.

3. Använd prediktiv analys för att förutspå det optimala antalet steg i kundresan och mata ditt system för marketing automation med innehåll som skickas till rätt person, i rätt kanal, vid rätt tidpunkt.

4. Ytterligare en smidig strategi som kan boostas med hjälp av prediktiv analys är rekommendationer. Genom att använda kundens eller besökarens besökshistorik och köphistorik kan du förutspå vilka produkter de kan komma att vilja köpa i framtiden.

5. En femte metod är att förutspå när kunden behöver återkomma för ett nytt köp. Om du exempelvis säljer bläckpatroner kan du räkna ut hur lång tid det tar för den genomsnittlige eller specifika kunden att använda upp bläcket. På så vis når du kunden vid rätt tid.


Prediktiv analys är med andra ord en kraftfull metod för att ta smarta beslut utifrån dina kunders behov och önskemål. Oavsett om du känner att din organisation är redo för att implementera en mer komplicerad eller enklare version av prediktiv analys lär du märka av en skillnad i kundnöjdhet - och vinst.

 

Vill du få mer kunskap för att mätta din digitala kunskapshunger? Prenumerera på vårt nyhetsbrev: APSIS More!