Con l’ascesa dei Big Data e dell’intelligenza artificiale, i professionisti del marketing hanno oggi a disposizione nuovi strumenti di analisi ad alte performance. Le informazioni sui clienti supportate dai dati possono infatti essere utilizzate per migliorare gli sforzi di marketing in ogni fase della strategia.

E una delle tattiche più efficaci è l’utilizzo dell’analisi predittiva.

Negli ultimi anni, l’analisi predittiva ha suscitato grande interesse grazie ai progressi delle tecnologie di supporto, in particolare nei settori dei big data e del machine learning.

Prima di proseguire con la lettura di questo articolo, ti invitiamo a rispondere a queste domande:

• hai mai desiderato capire in anticipo quali prodotti e/o servizi i tuoi clienti sarebbero più propensi ad acquistare?
• vorresti capire come ottimizzare il servizio clienti per risolvere problemi in modo proattivo prima che diventino problemi?
• ti piacerebbe massimizzare i tuoi profitti determinando un prezzo dinamico sulla base di quello che potenzialmente il tuo cliente potrebbe pagare?

Se la risposta a tutte queste domande è “sì” sei nel posto giusto. Il motivo è presto detto: l’analisi predittiva applicata al marketing sta rendendo tutti questi sogni una realtà, offrendo soluzioni per queste e tante altre questioni.

Vedremo quindi nel dettaglio:

• • • cos’è l’analisi predittiva
    • come può migliorare le strategie di marketing
    • come è possibile anticipare le mosse dei clienti grazie all’analisi predittiva

Che cos’è l’analisi predittiva e come si applica al marketing?

Nel momento in cui questo articolo viene scritto, il numero di persone su questo pianeta è pari a 7,726,906,777 (fonte: Worldmeters). Cifra in costante ascesa. Se proviamo ad immaginare la mole di informazioni (e quindi dati), che ognuna di queste persone produce quotidianamente, possiamo iniziare a farci un’idea del significato di Big Data: tutti i dati, in qualsiasi forma, utili per acquisire informazioni approfondite e creare valore.

Per approfondire ti consigliamo di leggere il nostro articolo: Big Data: perchè sono così importanti per le aziende

In particolare: 

• ogni giorno vengono creati oltre 2,5 quintilioni di byte di dati;
• entro il 2020, si stima che verranno creati 1,7 MB di dati ogni secondo per ogni persona sulla terra.

Pensiamola in questo modo: usare i dati disponibili per pianificare, progettare e distribuire una campagna di marketing è come avere un mantello da supereroe che permetta di ottenere risultati migliori.

Ed è qui che entra in gioco l’analisi predittiva, che utilizza i big data, gli algoritmi statistici e le tecniche di machine learning e intelligenza artificiale per individuare la probabilità di risultati futuri basandosi sui dati storici.

Applicando l’analisi predittiva al marketing è possibile determinare le risposte o gli acquisti dei clienti, nonché promuovere opportunità di upselling e cross-selling e molto altro ancora. I modelli predittivi aiutano insomma le aziende ad attirare, fidelizzare e far crescere i loro clienti più redditizi.

Gli algoritmi di Namu sono stati creati proprio per questo, essendo in grado di identificare la tipologia di clienti a cui vendere e suggerire le prossime mosse commerciali, per rafforzare le azioni di upselling e cross-selling. Contattaci per avere più informazioni e scoprire come possono essere applicati alla tua attività.

Miglioramento delle strategie di marketing con l’analisi predittiva

La tua esperienza nel settore e la tua competenza professionale potrebbero fornirti le competenze necessarie per gestire la tua attività. Tuttavia, questo non ti assicura di prendere le migliori decisioni aziendali. Questo è il motivo per cui molti imprenditori investono in algoritmi di analisi predittiva per rafforzare le loro operazioni.

I vantaggi sono numerosi tra cui:

• riduzione del tempo necessario per raccogliere dati da più fonti;
• possibilità di filtrare i dati in base alle preferenze impostate. È possibile, ad esempio, segmentare i clienti in gruppi di interesse o in base a dati demografici o fasce di età;
• effettuare una rapida analisi delle informazioni grazie agli algoritmi di intelligenza artificiale;
• possibilità di prendere decisioni che producono maggiori profitti per la tua azienda;
• ottenere previsioni sul comportamento dei clienti: gli algoritmi basati sull’analisi dei dati possono aiutare con previsioni efficaci a comprendere il comportamento dei clienti come la possibilità di conversione o acquisto;
• l’individuazione di un margine per introdurre prodotti e servizi nei mercati saturi a seguito dell’aumento della concorrenza.

In un sondaggio condotto da Deloitte su Analytics Advantage, i risultati hanno mostrato che molti professionisti credono che l’analisi garantisca un migliore processo decisionale (49%), permetta l’adozione di strategie di marketing vincenti (16%) e promuova migliori relazioni con clienti e partner commerciali (10%). 

L’analisi predittiva può anche aiutare le aziende a ottenere un vantaggio competitivo (68%), trovare nuove opportunità di guadagno (55%) e aumentare la redditività (52%). 

La scelta dello strumento di analisi dei dati più adatto alle proprie esigenze si basa su diverse valutazioni, ma trovare la giusta applicazione e utilizzare le sue funzionalità in modo efficace può portare a una trasformazione radicale e al raggiungimento dei propri obiettivi, tra cui per esempio la trasformazione dei propri lead in vendite.

Per raggiungere questo obiettivo è fondamentale analizzare il comportamento e le abitudini dei propri clienti, per poi fornire ciò di cui hanno bisogno. È per questo che farsi trovare sempre un passo avanti facendo delle previsioni accurate (e cercando di servire i potenziali clienti il più rapidamente possibile) diventa un importante vantaggio competitivo.

Vediamo ora nel dettaglio cosa significa prevedere il comportamento del cliente.

Intelligenza artificiale e analisi predittiva per il successo del marketing aziendale: anticipare le mosse dei clienti

L’analisi dei dati è il modo più accurato per prevedere la “prossima mossa” di un cliente nel modello di business, soprattutto online. 

Studiando infatti i dati comportamentali dei percorsi dei clienti, è possibile prevedere quali siano i punti di maggiore coinvolgimento che potrebbero portare ad una conversione. 

È possibile anche tenere traccia dei punti dove si potrebbero perdere dei potenziali clienti a causa di una confusione nei contenuti o di un vicolo cieco nel funnel di conversione. Mappando questi schemi si può avere un’idea dei risultati delle campagne di marketing in corso e trovare nuove strategie per il raggiungimento dei risultati desiderati.

Secondo uno studio condotto dall’Aberdeen Group, gli utenti selezionati dell’analisi predittiva hanno il doppio delle probabilità di essere clienti di alto valore a cui proporre l’offerta più mirata. In questo modo è quindi possibile identificare potenziali contatti e dare la priorità a quelli che hanno maggiori probabilità di convertirsi.

In conclusione

Dalla generazione di lead, cioè di potenziali clienti alla loro conversione, dalla creazione di idee e dei giusti prodotti o servizi alla possibilità di upselling o cross-selling, dall’acquisizione dei clienti alla loro fidelizzazione, i modelli di analisi predittiva possono essere utili a tutto, rinnovando completamente ogni aspetto delle strategie di marketing.

L’analisi predittiva è diventata infatti estremamente utile per molti imprenditori, soprattutto a seguito dell’aumento della concorrenza. Investendo in algoritmi dedicati a questo scopo, è possibile costruire strategie di marketing basate sui dati e ottimizzare il modo in cui si utilizzano le risorse . 

L’analisi predittiva applicata al marketing fornisce infatti agli esperti gli strumenti per sviluppare una comprensione più profonda dei loro clienti, perfezionare i loro sforzi e migliorare la redditività.