Cómo utilizar el análisis predictivo para la comercialización de blanco

El análisis predictivo que su campaña de marketing más orientado al cliente. La idea es personalizar sus anuncios para llegar a un segmento de su base total de clientes - no el todo. Si envía solamente los anuncios que son relevantes para un segmento de clientes, aumenta la probabilidad de que los visitantes particulares llevará a cabo la acción que usted espera - compra.

Si se puede determinar qué segmento de su base de clientes va a responder mejor a su mensaje, a ahorrar dinero en el costo de convencer a un cliente para hacer la compra (costes de adquisición) y mejorar la eficiencia general.

Por ejemplo, cuando se paga una red de publicidad en línea - por ejemplo, Google AdWords - para mostrar sus anuncios, por lo general se paga por cada clic que envía el tráfico a su sitio web a través de un anuncio patrocinado que aparece en respuesta a una búsqueda.

Video: Samsung Galaxy J5 - Review en español

Conseguir el visitante en última instancia, hacer lo que se espera que va a hacer mientras está en su sitio web - se convierta en un cliente de pago - debe ser parte de su estrategia de marketing. Este tipo de estructura de costes de marketing se llama pago por clic. Usted paga la red (en este caso, Google) por cada clic, si el visitante se convierte en una venta.

Debido a que usted está pagando por cada clic, sin garantía de convertir cada visita en una venta, tendrá que crear una especie de filtro para asegurar que los más probable para convertirse en clientes reciben su anuncio.

No tiene sentido mostrar su anuncio a cualquiera - una estrategia de escopeta está lejos de ser óptima, y ​​sus costos de adquisición sería a través del techo. público objetivo de su anuncio debe ser aquellos visitantes que tienen la mayor probabilidad de conversión.

Aquí es donde el análisis predictivo pueden venir en su ayuda para la comercialización de blanco. Mediante la creación de un modelo predictivo eficaz que clasifica los clientes en su base de datos en función de quién tiene más probabilidades de comprar, suscribirse, o cumplir con algún otro objetivo de la organización, que tiene el potencial de aumentar el retorno de su inversión en marketing. Específicamente, el análisis predictivo para la comercialización puede

• aumentar la rentabilidad

• Aumentar su tasa de conversión

• Aumentar la satisfacción del cliente mediante la reducción de contacto no deseado

• Aumentar la eficiencia operativa

  Video: Review Samsung Galaxy J5 (Español)

• Aprender lo que funciona (o no) en cada campaña de marketing

El marketing tradicional se dirige a un grupo de clientes sin aplicar estas técnicas modernas como el modelado predictivo utilizando la minería de datos y algoritmos de aprendizaje automático para el conjunto de datos. El modelo predictivo, en el área de marketing directo se llama modelado de respuestas utilizando el análisis predictivo (o simplemente modelado de la respuesta a partir de aquí). A veces los analistas crean filtros para aplicar al conjunto de datos, creando así un grupo selecto de destino.

Pero ese selecto grupo no se puede configurar de manera óptima. modelado de respuesta, por el contrario, trata de descubrir patrones en los datos que están presentes pero no apparent- inmediatamente el resultado es un grupo optimizado para apuntar.

En el siguiente ejemplo se utiliza una pequeña muestra para comparar los beneficios generados por correo directo - comercialización tradicionales frente a modelar la respuesta.

El modelado de respuesta se ha dirigido a 10 por ciento del número tradicional de clientes (100 en lugar de 1000) a un subconjunto optimizado. La tasa de respuesta debe ser más alto con el modelado de la respuesta - 10 por ciento en lugar del 2 por ciento que es típico para la comercialización tradicional.

El resultado neto es una ganancia $ 800 bajo el marketing tradicional respuesta Modelado rompe incluso. También, como por cliente objetivo aumentar los costos, el valor de modelado de respuesta es aún mejor - sin ni siquiera teniendo en cuenta las ventajas implícitas de no apuntar a clientes no cualificados.

Si usted hace el contacto constante con un cliente sin proporcionar ningún beneficio, se corre el riesgo de ser ignorada en el futuro.

Ahora vamos a considerar un ejemplo que muestra la comparación entre los beneficios correo directo utilizando el marketing tradicional y el modelado de respuesta con un tamaño de muestra más grande.

Aquí el modelado de la respuesta tiene (una vez más) dirigida sólo el 10 por ciento de los 10.000 clientes potenciales tradicionalmente dirigido. En un subconjunto optimizada de 1000, la tasa de respuesta debe ser mayor. Si se supone una tasa de respuesta del 2 por ciento para un mailing directo campaña- marketing tradicional con el modelado de la respuesta, la tasa de respuesta es del 10 por ciento debido a que los clientes son más propensos a comprar en el primer lugar.

modelado de respuesta genera una ganancia de $ 18.000 en virtud de este Escenario- descansos de marketing tradicionales pares. Al igual que en el escenario anterior, todo ingreso obtuvo utilizando el marketing tradicional es consumido por los costos de comercialización. Por lo tanto, como la exactitud de los clientes objetivo, aumenta, el valor de modelado de respuesta también aumenta.