7 Benefici dell'usare il Predictive Analytics nel Marketing: Come Anticipare i Desideri degli utenti

Teomat Digital Arts

Predictive Analytics, o analisi predittiva. Cosa é e come funzione? Ma soprattutto come riesce a dare ai marketer il potere di anticipare le esigenze del proprio pubblico? Andiamo a svelare i segreti di queste strategie di cosí grande impatto.

Innanzitutto: Cosa é la Predictive Analytics?

La Predictive Analytics è una tecnologia avanzata di analisi dei dati. Sfrutta dati storici e algoritmi di apprendimento automatico, intelligenza artificiale e modelli statistici per fare previsioni verosimili su eventi futuri. Fantascienza futuristica? Non proprio, pura realtà del presente.

Secondo poi: Come funziona la Predictive Analytics?

Una volta completata la raccolta dei dati, si attiva il modello statistico che viene addestrato per generare previsione in base ai dati forniti o selezionati. Tutto il processo si potrebbe riassumere in soli 5 passaggi:
1. Definire la problematica d'interesse: Cosa vogliamo chiedere a questo cervello elettronico? I dati forniti saranno sicuramente in quantità immense, dobbiamo quindi avere noi le idee chiare su cosa vogliamo ricavarne. I migliori prodotti da vendere a Natale? Una lista di potenziali spammer o spioni industriali? Aree geografiche più a rischio di eventi catastrofici rispetto ad altre? Le possibilità potremmo ritenerle tanto infinite quanto sia abbondante il database che siamo riusciti a creare.
2. Organizzare i dati: Dipende quanto siamo stati bravi a raccoglierli ed archiviarli in storici, ma più ne abbiamo e più dobbiamo essere organizzati. Prima ancora di sviluppare modelli di Predictive Analytics dobbiamo impostare i dati in modo tale che siano di facile raggiungimento e lettura con un accesso centralizzato e valido per l'intero sistema. 3. Livellare ed elaborare i dati: I dati grezzi di per sé sono essenziali e preziosissimi. Ma se possono andar bene tanto da visionarli singolarmente, magari salvandoli in un foglio Excel nel proprio computer, potrebbero richiedere di esser "risistemati" per una facile integrazione in un sistema centrale. Potrebbero necessitare delle pulizie, dei livellamenti, delle elaborazioni in modo tale che i settaggi vadano a combaciare in un solo ed unico flusso comune. 4. Lo sviluppo dei modelli: Questo é un lavoro senza dubbio da tecnico esperto. Dobbiamo lasciar fare il loro percorso ai Data Scientists, che utilizzeranno una serie di strumenti e tecniche per sviluppare i modelli predittivi a seconda della problematica che abbiamo scelto. Come accennavamo, solitamente i modelli più usati si basano su sistemi di apprendimento automatico, intelligenza artificiale e modelli statistici. 5. Convalidazione e distribuzione dei dati: Dopo le decisioni iniziali, l'accumulo, la pulizia, e l'elaborazione dei dati, e soprattutto dopo aver sviluppato i modelli predittivi, siamo pronti a renderli utilizzabili per chiunque pensiamo li necessiti. Per rendere le cose facili solitamente questi modelli si trasformano in interfacce web, come delle applicazioni, o un sito, soluzioni molto più user-friendly e di facile consultazione.

Si inizia!

Abbiamo tutto, e siamo pronti? Bene cosa farci con questi Predictive Analytics e che benefici potrebbero portarci? Andiamolo a scoprire.

Beneficio #1: Customer Experience Personalizzata.

Analizzando i dati raccolti dal flusso e comportamento dei nostri clienti online, la Predictive Analytics consente ai marketer di offrire esperienze altamente personalizzate, come il raccomandare prodotti di vero interesse, od il suggerire contenuti sicuramente preziosi, ed ancora ad esempio cucire su misura delle promozioni di facile coinvolgimento.

Beneficio #2: Campagne di Marketing Ottimali.

La Predictive Analytics consente ai marketer di ottimizzare le proprie campagne pubblicitarie identificando con molta più facilità e fermezza i giusti canali, tempi e messaggi che siano più efficaci per ciascun singolo segmento di clienti selezionato. Un "ad ognuno il suo" svolto in maniera egregia e per niente fastidiosa per chi ci segue.

Beneficio #3: un Supporto Clienti Proattivo.

Avendo finalmente la capacità di prevedere i potenziali problemi ed esigenze dei nostri navigatori, la Predictive Analytics aiuta i team di assistenza clienti a offrire assistenza tempestiva e proattiva, il che porta a una maggiore soddisfazione e fedeltà del cliente.

Beneficio #4: Conversioni e Lead Scoring.

La Predictive Analytics assiste i team di vendita nella prioritizzazione dei lead in base alla probabilità di conversione, consentendo un lead nurturing più focalizzato ed efficiente. In definitiva, meno sforzi e più vendite.

Beneficio #5: Insights in tempo reale.

La Predictive Analytics fornisce preziosissimi insights in tempo reale, consentendo ai marketer di rispondere rapidamente ai cambiamenti nei comportamenti dei clienti e nelle tendenze di mercato.

Beneficio #6: Previsioni di vendita.

La Predictive Analytics aiuta nel prevedere gli andamenti delle vendite in una forma decisamente accurata, aiutando le aziende a pianificare le risorse, stabilire obiettivi e prendere decisioni basate più sui dati e meno sulle emozioni.

Beneficio #7: Decisioni basate sui dati analitici.

Come citato poco prima, con la Predictive Analytics, il team di marketing può prendere decisioni basate su dati riscontrabili e modelli matematici, riducendo le congetture mentali, opinioni opinabili, scelte emotive, e dunque migliorando l'efficacia complessiva delle campagne.

Sembrerebbe ci siamo detti tante cose in questo articolo, e spero si trasformino in un qualcosa di utile per i tuoi futuri passi. Siamo pronti ad ottenere una comprensione più profonda dei nostri clienti ed offrire esperienze che superino le loro aspettative? Allora, Have a Happy marketing!