Analisi predittiva per il marketing e le vendite

Analisi predittiva

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Prendere decisioni può essere un difficile. Almeno una volta, ci siamo tutti sentiti bloccati tra tante possibilità, incerti su cosa fare.

In azienda si devono prendere decisioni ogni giorno. L’aiuto a gestire in modo soddisfacente situazioni complesse arriva dall’analisi predittiva a supporto del marketing e delle vendite, certo, ma, a seconda del tipo di azienda, anche in tante altre situazioni decisionali.

In questo articolo, vedremo come l’analisi predittiva e l’intelligenza artificiale possono migliorare la capacità decisionale e minimizzare i rischi grazie ai dati.

Come i dati aiutano a gestire  il futuro

Al giorno d’oggi, i dati sono tutto.

Prendiamo il marketing.

Dal tasso di conversione delle newsletter alla quantità di CTR su un sito di e-commerce, sono tutti elementi fondamentali da misurare per prendere le decisioni strategicamente migliori.

I dati sono utili per capire cosa piace di più ai clienti, migliorare una campagna di marketing o selezionare il target di maggior valore.

I responsabili marketing raccolgono migliaia di bit di informazioni da diverse fonti. La statistica e la business intelligence di solito sono un ottimo punto per estrarre informazioni utili per prevedere alcuni comportamenti futuri, la base per realizzare l’analisi predittiva.

I dati però sono spesso conservati in silos blindati, in modo confuso e non strutturato. È difficile ricavarne qualcosa senza ulteriori analisi.

Etichettare e strutturare i dati è uno sforzo che richiede tempo e competenze. Fortunatamente, l’intelligenza artificiale sta dimostrando un incredibile potere nel fare queste attività. Per esempio, il team IT può utilizzare data modeling e algoritmi di machine learning per etichettare, segmentare e rendere più facilmente utilizzabili i dati disponibili.

Analisi predittiva, marketing e vendite: casi d’uso

Una volta che si hanno i dati raffinati, si può sfruttare l’intelligenza artificiale per l’analisi predittiva.

Gli algoritmi analizzano un insieme di dati noti per fare previsioni affidabili su eventi futuri (quindi dati sconosciuti). 

Il concetto di base è che il sistema si basa su diversi modelli di dati conosciuti per capire il processo nel presente. Dopo aver ricostruito ciò che sta accadendo, fanno una previsione basata su varie tecniche.

Naturalmente, le previsioni delle macchine non possono fornire uno scenario sicuro al 100%, anzi, questo sarebbe certamente indice di errore. Tuttavia, anche se questi algoritmi non possono prevedere con precisione il futuro, possono scoprire i trend ed estrarre modelli coerenti.

 Si può risparmiare un sacco di tempo e denaro, dando un supporto unico alla strategia.

Vediamo qualche caso.

Analisi predittiva, marketing e vendite per  il  customer behaviour

Se vuoi fare delle accurate previsioni sul futuro, devi partire da ciò che già hai: i dati a tua disposizione. Solo conoscendo il passato e il presente puoi avere una chiara stima di come potrebbero andare le cose nel prossimo futuro.

Quindi, chiediti: come sono andate le vendite dell’ultimo periodo? Cosa è andato meglio e perché? Quali sono stati gli elementi che i tuoi clienti hanno apprezzato di più e come si è tradotto per le vendite del tuo brand?


Tutti questi dati sono preziosissimi quando si tratta di previsioni sul prossimo futuro analizzate su base statistica.
Grazie a loro, infatti, potrai analizzare come i clienti hanno reagito a determinati stimoli – che sia un prodotto nuovo, una campagna, il customer journey o il sito aggiornato – e capire cosa ha funzionato e cosa no.

La decisione dei consumatori e il customer journey sono tutt’altro che basati sulla logica. Emozioni, sentimenti e pensieri irrazionali giocano un ruolo significativo nel processo, ma non lo ne sono i padroni. L’istinto e le emozioni sono attori fondamentali nella mente delle persone, che però seguono anche alcuni percorsi comportamentali.

Fortunatamente per noi, gli algoritmi di AI sono sempre più capaci di identificare queste emozioni e prevedere quali prospect hanno più probabilità di diventare clienti. Possono anche analizzare i percorsi comportamentali, grazie ai dati precedentemente memorizzati, ed estrarre dati.

Analisi predittiva, marketing e vendite per strategie più accurate

Proprio grazie alla previsione dei comportamenti e degli scenari, potrai creare strategie molto più accurate e precise, indirizzate al target migliore per i prodotti e i servizi che li interessano di più.
Non si tratta solo di targeting, ma dell’invio dei messaggi che fanno più presa nel cuore dei tuoi clienti: quando è stata inviata l’email della newsletter che ti ha garantito più conversioni sul sito? Quale elemento della strategia social ha avuto più successo e perché? Perché quel lancio non ha funzionato come avrebbe dovuto?

Sapere di più su cosa ha funzionato e cosa no, e saper predire con un certo grado di precisione le prossime mosse, permette di affinare le strategie per renderle efficaci su un target più specifico, potenzialmente più ampio e con maggior probabilità di riuscita. Non ne va soltanto dell’immagine del tuo brand, ma anche della buona riuscita delle vendite.

Vendere a freddo è una tecnica ormai abbandonata quasi da tutti, ed è importante avere informazioni sui potenziali clienti e creare una relazione solida con loro se vogliamo che diventino dei fedeli ambassador del nostro brand. In questo modo, le vendite saranno orientate verso il target più indicato e, se non dovessero andare a buon fine, i dati raccolti ci permetteranno di capirne i motivi e correre ai ripari.

Analisi predittiva per strategie più scalabili e ripetibili 

Può essere considerata una somma dei due vantaggi precedenti: scoprire cosa ha funzionato meglio nel raggiungere il target e nelle campagne di marketing è la chiave per rendere i tuoi servizi e le tue strategie scalabili e più facilmente replicabili.

Non finisce qui, naturalmente: grazie alle previsioni potrai anche allocare il tuo budget in maniera diversa e più accorta, dare una priorità diversa alle lead e capire meglio i bisogni dei tuoi clienti. Questo si rifletterà anche in una migliore gestione delle vendite: saprai quando e come lanciare un prodotto, in quale momento dell’anno i tuoi clienti sono potenzialmente più interessati, quali elementi delle precedenti campagne hanno funzionato meglio e se ci sono servizi che hanno bisogno di una spinta in più.

Tutti elementi necessari per crescere e migliorare!

Intelligenza Artificiale e pubblicità personalizzata

Il metodo “uno per tutti” è fuori moda e del tutto inefficace. Al contrario, la pubblicità personalizzata garantisce un risultato più efficiente. La pubblicità predittiva può utilizzare un insieme di attributi diversi per anticipare quali utenti potrebbero rispondere positivamente a un messaggio specifico. Possiamo vedere come vanno le nostre attività pubblicitarie, capendo a prima vista cosa funziona e cosa può essere migliorato. Può anche essere usato per il pre-targeting, selezionando potenziali clienti grazie ai dati che già conosciamo sui nostri clienti attuali. Tutto con flussi di dati che cambiano in tempo reale.

Conclusioni

Dopo tutto, forse una macchina non può ancora prevedere il futuro. Almeno, non nel senso in cui noi intendiamo il termine “prevedere”.

Tuttavia, può aiutarci a creare strategie e prendere decisioni. 

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