A análise preditiva no marketing é uma excitante esfera de oportunidades para o setor. Se você não estiver usando, você deveria estar. Neste artigo, vamos ajudá-lo a entender melhor o potencial da tecnologia e dar uma olhada no poder da análise preditiva no marketing e por que você deve utilizar também.
O artigo está dividido nos seguintes tópicos:
- O que é Análise Preditiva
- Tendências na Análise Preditiva
- Prever e Otimizar Conversões
- Análise Preditiva no Marketing
- Segmentar os Clientes Certos no Momento Certo
- Aplicando a Análise Preditiva no Marketing
Então, o que é Análise Preditiva?
“A análise preditiva é uma forma de mineração de dados que usa aprendizado de máquina e modelagem estatística para prever o futuro. Baseado em dados históricos.” – David Arnoux
Aplicações utilizando análise preditiva estão por toda a parte. Por exemplo, os bancos vêm usando modelos preditivos para aprovar ou recusar seus cartões de crédito e empréstimos pessoais.
Seu banco já notificou você sobre atividades suspeitas no seu cartão bancário?
Se sim, é provável que um modelo estatístico tenha sido usado para prever seu comportamento futuro com base em suas transações anteriores. Qualquer movimentação fora de padrão é marcada como suspeito. E é aí que você recebe a notificação.
A análise preditiva também é usada para previsão do tempo, mecanismos de recomendação, filtragem de spam na caixa de e-mail, detecção de fraudes e etc. Isso apenas a ponta o iceberg.
Mas por que os profissionais de marketing deveriam se importar?
1 – Tendências na Análise Preditiva
Vamos começar demonstrando o nível de interesse no campo.
Podemos ver no Google Trends que o volume de pesquisas para determinado termo, assunto ou palavra-chave vem aumentando nos últimos 5 anos.
Então podemos prever o tempo, detectar fraudes e ver que um número cada vez maior de pessoas está interessado em determinado assunto.
Mas por que os profissionais de marketing devem se importar?
2 – Prever e Otimizar Conversões
A análise preditiva em marketing pode ser usada para otimizar as conversões em todo o funil. Com isso podemos identificar a melhor maneira de mover os clientes pelo funil.
Se você puder prever o comportamento de seus clientes ao longo do funil. Será possível pensar em mensagens para influenciar melhor esse comportamento e alcançar o valor potencial mais alto de seu cliente.
Isso é super inteligência para os profissionais de marketing!
Imagine se você além de apenas determinar se um lead é bom para o seu produto, saber quais leads são os mais promissores, os mais propensos a comprar primeiro.
Isso permitirá que você concentre os esforços de sua equipe em leads com o maior ROI em potencial.
A análise preditiva no marketing permite que você faça exatamente isso!
É crucial que essa percepção permita uma mudança de mentalidade na análise de métricas quantitativas (quantos leads você pode atrair) para obter insights a partir de métricas de qualidade (muitas dicas boas que você pode envolver).
Essa percepção pode então ser usada para identificar em quais clientes se concentrar mais tempo.
“Não se trata de saber quantos leads você pode atrair … Trata-se de saber quantos leads bons você pode conquistar!” – David Arnoux – Chefe do Crescimento, Growth Tribe
3 – A Análise Preditiva no Marketing
As organizações já estão alimentando modelos preditivos para cada cliente obtidos de suas atividades on-line. Isso possibilita o envio de recomendações personalizadas de produtos.
Um provedor de serviços financeiros pode usar milhares de dados gerados pelo seu comportamento on-line para decidir qual cartão de crédito oferecer e quando.
Um varejista de moda pode usar seus dados para decidir quais sapatos recomendar em sua próxima compra. Tudo com base na jaqueta que você acabou de comprar.
No entanto, o potencial de análise preditiva em marketing é muito maior do que apenas a otimização da taxa de conversão!
Deixe-me demonstrar …
Netflix – Previsão de Demanda
Como uma plataforma on-line, a Netflix obviamente coleta muitos dados, mas é o que eles fazem com os dados que importam. A partir dos insights obtidos com os dados coletados, a Netflix consegue (com um alto grau de certeza) saber qual conteúdo os clientes desejarão em seguida.
Talvez você não saiba, mas a Netflix analisa todas as descrições que você lê, quanto tempo você lê, quanto tempo você gasta navegando pelos títulos antes de tomar a decisão o que assistir e até quanto tempo você assiste. Ao decidir em quais tipos de novos conteúdos investir, esses dados são inestimáveis.
Por exemplo, o show House of Cards nasceu da análise preditiva. A Netflix podia ver que o público tinha um forte interesse no trabalho do diretor David Fincher, do ator Kevin Spacey (na época) e da série britânica original.
Em termos estatísticos, foi uma forte correlação.
A Netflix pode começar a produzir conteúdo antes que o público saiba que o quer!
Eles podem antecipar a demanda do mercado, antes que o mercado exija!
Isso é poderoso.
Amazon – Preços Dinâmicos
A Amazon é referência na precificação dinâmica, uma estratégia que ajusta os preços com base na demanda, comportamentos históricos de compra, preços competitivos e tendências de mercado. A Amazon ajusta os preços em seu site mais de 2,5 milhões de vezes por dia!
Essa estratégia de preços permite que a Amazon sempre segmente os clientes com o preço ideal, no momento certo e, portanto, melhore a probabilidade de compra.
Como afirmado neste artigo do HBR:
“Usar um preço único é economicamente ineficiente porque parte da curva de demanda que poderia ser lucrativamente servida é precificada fora do mercado”.
A precificação dinâmica agora é muito comum no comércio eletrônico e também é usada por companhias aéreas e sites de comparação de voos há anos. As empresas de voo usam fatores como data, hora do dia e comportamento on-line histórico para exibir preços dinâmicos.
Dica: na próxima vez que você reservar um voo, tente abrir a mesma oferta nos modos normal e anônimo. Você provavelmente verá um preço diferente.
Walmart – Otimização da Cadeia de Suprimentos
O Walmart coleta dados instantaneamente de seus sistemas e os incorpora dentro de suas previsões. Eles podem, então, avaliar quais produtos provavelmente ficarão fora de estoque e quais terão realmente desempenho inferior.
Combinado com percepções comportamentais da atividade on-line de seus clientes, isso fornece uma enorme quantidade de dados para ajudar o Walmart a se preparar para um aumento ou diminuição na demanda de produtos.
A previsão disso permite que o Walmart personalize sua presença on-line. Eles podem segmentar clientes com produtos específicos com base na probabilidade prevista de fazer uma compra.
4 – Segmentar os Clientes Certos no Momento Certo
Em 2012, a loja de departamentos americana Target revelou a gravidez de uma adolescente antes mesmo que seu pai soubesse!
Como? Ao analisar os dados históricos de compra de clientes inscritos no programa de fidelidade.
Em suma, a empresa usou um modelo preditivo para analisar o que as novas mamães compravam e olhou para trás para ver o que elas compraram no passado. Usando esses dados para treinar o algoritmo, foi possível prever quando um cliente provavelmente estaria grávida.
Conforme declarado no artigo original do New York Times:
“À medida que os computadores da Pole rastrearam os dados, ele conseguiu identificar cerca de 25 produtos que, quando analisados em conjunto, permitiam que ele atribuísse a cada cliente uma pontuação de” previsão de gravidez .”
A Target usou esses dados para enviar ofertas promocionais e cupons para as mulheres que o algoritmo previa estar grávida, um público-alvo com alto potencial de gastos.
Eles fizeram, no entanto, um pai irritado que estava perturbado que a empresa enviou seus cupons filha adolescente para roupas de bebê e berços. Acontece que a filha estava escondendo a gravidez do pai.
O modelo preditivo estava correto!
Embora essa história possa ser bastante alarmante ou engraçada, ela demonstra o poder da análise preditiva no marketing. Ele pode ser usado para capacitar os profissionais de marketing com a capacidade de segmentar clientes com a mensagem certa, no momento certo.
A Análise Preditiva NÃO exige “Big Data”!
Ok, então eu sei o que você está pensando agora. Essas empresas são enormes gigantes multinacionais, com enormes conjuntos de dados! Como posso imitar?
Excelentes perguntas, mas você ficará satisfeito em saber que a análise preditiva em marketing agora está acessível a empresas de todos os tamanhos e pode ser aproveitada com conjuntos de dados muito menores.
Deixe-me compartilhar um exemplo!
Harley Davidson (NYC) – Geração de leads aumenta em 3000%
A filial nova-iorquina da Harley Davidson usou recentemente o poder da análise preditiva para aumentar a geração de leads em quase 3000%!
Antes de implementar as ferramentas de análise preditiva, a empresa desenvolveria a “persona” tradicional do comprador e liderava com “intuição” para identificar o público-alvo.
Ao usar as ferramentas de análise preditiva, a Harley conseguiu identificar novos segmentos de destino que eles não sabiam que existiam, portanto, teriam segmentado.
A Harley inicialmente pensou em seu público-alvo em segmentos amplos baseados em personas (sexo, idade, localização) e projetava apenas 2% da população de Nova York como possíveis compradores.
As ferramentas de inteligência artificial usadas por eles identificaram novos públicos correlacionando comportamentos on-line com a probabilidade de conversão e direcionando-os de maneira autônoma. – via GeoMarketing
Essencialmente, eles usaram a análise preditiva para encontrar “públicos parecidos”, dos quais seria mais provável que se convertessem. Lembre-se, isso foi apenas para a Harley Davidson New York, os conjuntos de dados não eram tão grandes!
No entanto, os resultados foram enormes!
5 – Aplicando a Análise Preditiva no Marketing
A evidência da análise preditiva na revolução do marketing já está ao nosso redor. Toda vez que digitamos uma consulta de pesquisa no Google, Facebook ou Amazon, estamos alimentando dados na máquina.
A máquina aproveita os dados, ficando cada vez mais inteligentes ao receber esses sinais de feedback.
No entanto, para aproveitar o potencial da inteligência artificial e da análise preditiva, há quatro elementos que as organizações precisam implementar.
1 – Faça as perguntas certas
Simples, você precisa de uma hipótese para testar.
Você precisa saber quais perguntas você está tentando responder. Você precisa saber quais métricas. Você está tentando prever. Você precisa saber qual comportamento futuro você está tentando prever.
2 – Reúna os dados certos
Já percorremos um longo caminho em termos de disponibilidade de dados. Na verdade, diz-se que 90% dos dados do mundo foram gerados nos últimos dois anos!
Mas ainda precisamos de conjuntos de dados completos (não grandes) para chegar a conclusões plausíveis.
É importante que você descubra quais dados estão disponíveis para você. Isso será suficiente para responder às suas perguntas de maneira convincente.
3 – Use a tecnologia certa
Muitas empresas líderes de software de análise já lançaram ferramentas de análise preditiva. Elas variam em suas metodologias. Para decidir qual solução é melhor para você. É essencial contar com uma equipe que tenha o conjunto de habilidades certas para avaliar se um determinado software é ou não para você.
4 – Trabalhar com as pessoas certas
Sem as pessoas certas, é impossível fazer as perguntas certas. Por toda a conversa de Inteligência Artificial. Ao substituir as pessoas, só fica claro que o foco deve estar em conseguir as pessoas certas!
Conclusão
A análise preditiva em marketing está agora relativamente madura. Essa maturidade também levou a uma série de excelentes ferramentas disponíveis para as organizações usarem para criar modelos preditivos.
Essa acessibilidade coloca a análise preditiva na categoria “deve ter” de ferramentas para os profissionais de marketing. Se você não está utilizando, você pode apostar que a competição é!
Lembre-se, para aproveitar a tecnologia de forma eficaz, você precisa saber o que está procurando. É necessário coletar os dados certos, usar as ferramentas certas e contratar as pessoas certas.
Se todos esses quatro elementos puderem ser atendidos, sua empresa será configurada para se tornar uma potência de análise preditiva!
Esta é a tradução de artigo do Growth Tribe. Leia o original clicando aqui.