Udoskonalona analiza predykcyjna to jedna z zalet machine learning, dzięki której można osiągać ogromne korzyści w obszarze marketingu internetowego. Jest to jeden z najlepszych sposobów praktycznego wykorzystania ogromnych ilości danych gromadzonych przez uczestników rynku internetowego.

Czy dzięki analizie predykcyjnej możliwe jest minimalizowanie kosztów kampanii przy jednoczesnym maksymalizowaniu ich efektów? Oczywiście, że tak.

Czym jest analiza predykcyjna?

Zacznijmy od krótkiego przypomnienia czym jest analiza predykcyjna. Najogólniej mówiąc jest to wykorzystanie przez softwarehouse danych, algorytmów statystycznych i technik machine learning w celu określenia prawdopodobieństwa przyszłych wyników na podstawie danych historycznych. Jej celem jest zapewnienie najlepszej oceny tego, co stanie się w przyszłości.

Oczywiście analiza predykcyjna nie jest pojęciem nowym. Jednak dzięki machine learning zyskała na znaczeniu. Nowoczesne technologie sprawiły bowiem, że możliwe jest analizowanie ogromnych zbiorów danych i uzyskiwanie wyników w czasie rzeczywistym. Oznacza to, że działania biznesowe nie są ograniczane brakiem dostępności odpowiednich analiz.

Wykorzystanie machine learning w kampaniach e-marketingowych

Możliwość jak najbardziej dokładnego przewidywania potrzeb i zachowań klientów, na podstawie zachowań z przeszłości, jest dążeniem każdego menedżera odpowiedzialnego za obszar e-marketingu. Dokładność analizy ma ogromne znaczenie np. przy określaniu budżetu i celów kampanii marketingowych.

Dzięki wykorzystaniu machine learning marketerzy są w stanie z ogromnym prawdopodobieństwem wybierać takie kreacje reklamowe oraz grupy potencjalnych klientów, dzięki którym możliwe będzie uzyskanie najlepszego wskaźnika CTR.W przełożeniu na język potoczny oznacza to możliwość maksymalizacji efektu przy optymalnym budżecie.

Ale to nie jedyna korzyść wynikająca z analizy predykcyjnej. Umożliwia ona wybór optymalnych kanałów dotarcia do klienta. To także ma ogromny wpływ na realizację celów w kampanii. Ale umożliwia również szybkie i skuteczne wdrażanie strategii omnichannel w marketingu internetowym.

Wykorzystanie machine learning w up-sellingu

Analiza predykcyjna wykorzystująca machine learning  ma szersze zastosowanie niż tylko zwiększanie efektywności pozyskiwania nowych klientów. Może być także używana do zwiększania rentowności istniejących już relacji handlowych. Doskonałym tego przykładem jest up-selling. Odpowiednio szybko i precyzyjnie analizowane zachowania klientów pozwalają na przykład na budowanie optymalnie spersonalizowanych koszyków zakupowych i oferowanie ich klientom w najbardziej odpowiednich momentach procesu zakupowego. Dzięki temu możliwe jest zwiększanie ich skłonności do wykonywania dodatkowych transakcji

Precyzyjne przewidywanie potrzeb klientów może być także wykorzystywane do budowania i rozwoju ich  pozytywnych doświadczeń związanych z korzystaniem z oferty e-sklepu. Co przekłada się na ich większą lojalność i brak potrzeby korzystania z ofert konkurencyjnych.

Wszystko to sprawia, że biznes e-commerce staje się bardziej rentowny. A wzrost rentowności ma stabilne fundamenty.