بعد از خود بپرسید:
- منابع کلیدی داده چیست؟
- چه فرمت های داده ای نیاز داریم؟
- چقدر داده های تاریخی داریم؟
- چگونه می توانم کانال های داده مختلف را برای تقویت موتور تجزیه و تحلیل ادغام کنم؟
این تجزیه و تحلیل می تواند به شما کمک کند تا نتایج عملکرد کمپین تبلیغاتی مشتری خود را پیش بینی کنید.
می تواند آژانس ها را با بینش های ارزشمند صنعت در مورد رفتار بازار هدف مشتری، ترجیحات و موارد دیگر توانمند کند و روندهای آینده را پیش بینی کند.
این همان چیزی است که آژانس های بازاریابی دیجیتال تلاش می کنند تا برای مشتریان خود انجام دهند.
جمع آوری دستی و تجزیه و تحلیل جریان گسترده ای از داده های مشتری چالش برانگیز است.
این می تواند مشتریان با ارزش و ارزش طول عمر آنها را کشف کند.
نرم افزار تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده به شما امکان می دهد نحوه رفتار بازار هدف را در چندین نقطه از سفر ،یدار نظارت کنید.
این می‌تواند به بهینه‌سازی تلاش‌های بازاریابی، تقویت تصمیم‌گیری دقیق و اطمینان از جذب مشتری کمک کند، بنابراین منجر به رشد درآمد می‌شود. به طور خلاصه، تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده می تواند شما را بهبود بخشد بازاریابی درآمد تلاش هایی که منجر به بازگشت سرمایه بالا برای مشتریان و آژانس ها می شود!
تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده می تواند به حدا،ر رساندن اثربخشی کمپین های بازاریابی مشتری شما با تعیین کانال های با عملکرد برتر کمک کند.
هدف اصلی درک و تعیین اینکه آیا نتایج تولید شده توسط مدل تحلیلی با فرضیه مطابقت دارد یا خیر.
ابزار تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده می‌تواند به شما این امکان را بدهد که بسنجید چه جنبه‌هایی با مخاطبان طنین‌انداز می‌شود و پیام‌های مرتبط، به‌موقع و شخصی‌سازی شده ایجاد کنید. این می تواند جذب مشتری را افزایش دهد و در نتیجه تبدیل ها را به حدا،ر برساند.
کاهش تصمیمات مغرضانه
اینجاست که استفاده از تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده می تواند کمک کند!
ابزارهای تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده می‌توانند داده‌های مرتبط و در زمان واقعی را در مورد رفتار کاربر وب‌سایت مشتری شما ثبت کنند.
استفاده از داده‌های مشتری با سرمایه می‌تواند به شما کمک کند تا روندهای همیشه در حال تغییر را هدایت کنید و استراتژی‌های بازاریابی ایجاد کنید که می‌تواند مشتریان مشتریان را در دراز مدت حفظ کند.
مطابق با ،تر، مشتریان وفادار از نظر احساسی با برندها ارتباط برقرار می کنند. آنها از طریق بازاریابی شفاهی مثبت به برندها کمک می کنند تا مشتریان جدیدی به دست آورند.
درک داده ها و روندهای مشتری می تواند به تعیین اینکه آیا استراتژی های بازاریابی با انتظارات مخاطبان همسو هستند یا خیر، کمک می کند.
این اطلاعات بینش می‌تواند کانال‌هایی را کشف کند که بالاترین ROI و نرخ تبدیل را ارائه می‌کنند.
به یاد داشته باشید که جمع آوری داده های با کیفیت بالا برای توسعه موفقیت آمیز مدل تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده بسیار مهم است.
شماره 3: داده های مربوطه را تمیز و تجزیه و تحلیل کنید
از این داده ها برای ایجاد استراتژی های بازاریابی شخصی برای هدف قرار دادن مشتریان ایده آل و بهبود تبدیل ها استفاده کنید.
شماره 2: بهینه سازی وب سایت
در واقع، مشتریان وفادار سالانه 109 درصد بیشتر از سایرین ،ید می کنند. این می تواند یک تغییر بازی برای مشتریان شما باشد!
افزایش بهره وری تیم شما
مدل تحلیل پیش‌بینی‌کننده می‌تواند داده‌های کمپین بازاریابی تاریخی مشتریان و معیارهای عملکرد مانند هزینه به ازای ،ید (CPA)، نرخ کلیک (CTR)، ارزش طول عمر مشتری (CLV) و غیره را تجزیه و تحلیل کند.
با این حال، رونق در چشم انداز دیجیتال امروزی، که با روندهای همیشه در حال تکامل مشتری تعریف می شود، آسان نیست.
با استفاده از این نرم افزار می تو،د مخاطبان مشتری خود را بر اساس جمعیت شناسی، علایق و موارد دیگر ت،یم بندی کنید و پیش بینی های دقیقی انجام دهید.
افزایش حفظ مشتری و وفاداری
تمیز ، داده های جمع آوری شده می تواند ،وجی قابل اعتماد را تضمین کند.
نتیجه؟ تیم شما می‌تواند پروژه‌های استراتژیک بیشتری را انجام دهد و در عین حال از نتایج با کیفیت برای هر مشتری اطمینان حاصل کند. حدس و گمان صفر درگیر است!
4 مرحله برای آژانس ها برای پیاده سازی مدل تحلیل پیش بینی کننده
در اینجا نحوه پا،ازی داده های جمع آوری شده آورده شده است.
- داده های تکراری را شناسایی و حذف کنید.
- یک قالب داده استاندارد شده را در بین متغیرها حفظ کنید.
- برای اطمینان از ورودی صحیح داده های پرت یا ناهنجاری (انحراف در داده هایی که از هنجار پیروی نمی کنند) را شناسایی و مدیریت کنید.
- انجام ممیزی های مختلف داده ها برای اطمینان از یکپارچگی آن.
شماره 4: شروع به آزمایش کنید
این می تواند برند مشتری شما را در کانال های اجتماعی بدون دردسر تبلیغ کند.
منبع: https://di،alagencynetwork.com/ways-predictive-،ytics-can-help-agencies-serve-clients-better/
بیایید بررسی کنیم که چگونه آژانس‌ها می‌توانند از تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده برای ارائه تجربه مشتری قابل توجه (CX) استفاده کنند، و در نتیجه رشد مشتری خود را توربوشارژ کنند.
شماره 1: ت،یم بندی مخاطب
با این بینش ها، می تو،د یک استراتژی رسانه اجتماعی قانع کننده ایجاد کنید که با مخاطبان مشتری خود طنین انداز شود. این می تواند تعامل بالا و دید آنلاین را افزایش دهد.
ایجاد یک فرضیه و یک مدل آزمون برای اعتبارسنجی متغیرها و عوامل مختلف. با آزمایش مدل تحلیل پیش‌بینی با استفاده از داده‌های تاریخی، متغیرها را شامل یا حذف کنید.
به ،وان مثال، ممکن است به اطلاعات مشتریان مشتریان مانند ،یدها، معاملات، بازخورد و غیره نیاز داشته باشید.
ابزارهای تجزیه و تحلیل پیش بینی به شما امکان می دهد داده هایی مانند ال،ای ،ید، تعامل و رفتار مشتریان مشتری خود را تجزیه و تحلیل کنید.
در اینجا رویکرد گام به گام برای ساختن یک مدل تجزیه و تحلیل پیشگویانه با موفقیت آورده شده است.
شماره 1: در مورد یک هدف هوشمندانه شفاف تصمیم بگیرید
علاوه بر این، این نرم‌افزار می‌تواند مشتری، را که در معرض خطر سرگرد، هستند شناسایی کرده و استراتژی‌های حفظ را پیشنهاد کند، مانند ایمیل‌های هدفمند، کمپین‌های رسانه‌های اجتماعی و غیره.
شماره 4: تولید محتوا
،یب توصیه های تحلیلی می تواند به شما در ایجاد استراتژی هایی برای بهبود نرخ حفظ کمک کند.
در این پست، ما در مورد هفت روش موثر که تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده می‌تواند روابط مشتری شما را متحول کند، بحث خواهیم کرد.
با ابزارهای تجزیه و تحلیل پیش بینی، می تو،د عملیات آژانس خود را ساده کنید و از منابع به طور موثر استفاده کنید. این می تواند در هزینه ها و زمان صرفه جویی کند و بهره وری تیم شما را افزایش دهد.
در اینجا بهترین مزایای تجزیه و تحلیل پیش بینی برای آژانس های بازاریابی دیجیتال است.
یک جریان گسترده داده را مدیریت کنید
7 روشی که آژانس ها می توانند از تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده برای ارائه CX نمونه به مشتریان استفاده کنند.
در چنین مواردی، ادغام نرم افزارهای تجزیه و تحلیل پیش بینی با آنها راه حل PIM (نرم افزار مدیریت اطلاعات محصول) می تواند به دسترسی به ذخیره سازی متمرکز داده ها کمک کند و فرآیند تجزیه و تحلیل را ساده کند.
با هدف قرار دادن کانال هایی که می توانند ROI بالایی به ارمغان بیاورند، استراتژی بازاریابی را برای مشتری خود بهینه کنید. این می تواند در درازمدت تعامل، تبدیل و درآمد کاربر را افزایش دهد.
شماره 7: مدیریت رسانه های اجتماعی
ابزارهای تحلیل پیشگویانه داده های بازاریابی تاریخی و فعلی را ارزیابی می کنند.
راه‌حل‌های تحلیل پیش‌بینی‌کننده می‌توانند به کشف روندهای نوظهور، موضوعات داغ، هشتگ‌های پرطرفدار، مکالمات و موارد دیگر در کانال‌های مختلف رسانه‌های اجتماعی کمک کنند.
دیگه چی؟
به ،وان مثال، برای ارائه خدمات به یک مشتری تجارت الکترونیک، باید جزئیات داده های محصول، از جمله مشخصات، ویژگی ها، ویژگی ها، توضیحات و غیره را داشته باشید.
با این بینش، بهینه سازی طراحی وب سایت یک نسیم می شود. این می تواند تبدیل مشتری شما را افزایش دهد.
شماره 3: بهینه سازی ارزش طول عمر مشتری (CLV).
هنگامی که به درستی اجرا شود، می تواند به شما اجازه دهد منابع بازاریابی را به طور موثر و کارآمد تخصیص دهید، در نتیجه درآمد را برای مشتری به حدا،ر می رساند.
مزایای برتر تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده برای آژانس های بازاریابی دیجیتال
پاسخ به این سوالات به شناسایی و تعیین کمیت منابع داده مربوطه کمک می کند.
این یکی از کم ارزش ترین مزایای تجزیه و تحلیل پیش بینی برای آژانس ها است.
این می تواند به شما کمک کند تا نحوه تعامل و تعامل کاربران مشتری با دارایی های وب را درک کنید.
این می‌تواند در تلاش‌های شما صرفه‌جویی کند و در عین حال لیست‌های محصول و تجربه مشتری مشتری تجارت الکترونیک شما را بهبود بخشد.
ایجاد پیام های شخصی
ایجاد فرضیات و سوگیری های ناخودآگاه در حین ایجاد استراتژی های بازاریابی برای مشتریان شما می تواند بر ،ب و کار آنها تأثیر منفی بگذارد. در چنین مواردی، استفاده از نرم افزار تحلیل پیشگوی من، می تواند سودمند باشد.
نرم افزار تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده می تواند به شما قدرت ایجاد محتوای مبتنی بر SEO را برای وب سایت مشتری خود بدهد. این می تواند دید آنلاین، تعامل و تبدیل آنها را بهبود بخشد.
علاوه بر این، درک درستی به دست می آورید و تصمیم می گیرید که چه داده هایی برای پیش بینی دقیق مورد نیاز است.
راه اندازی برند را هدایت کنید. روابط با مشتری را تقویت کنید. توانمندسازی مشاغل
علاوه بر این، می‌تو،د از این اطلاعات برای تنظیم تخصیص بودجه و بهینه‌سازی استراتژی تبلیغات برای دستیابی به ROI بالا استفاده کنید.
شماره 6: شناسایی موثرترین کانال ها
این شما را با توصیه های تجاری بر اساس داده های مشتری و بازار توانمند می کند. این می تواند سوگیری های ناخودآگاه را در طول تصمیم گیری کاهش دهد.
انجام پیش بینی های دقیق
در اینجا نحوه –
بیایید بگوییم – شما می خواهید یک کمپین بازاریابی برای مشتری SaaS خود ایجاد کنید که می خواهد ویژگی محصول جدیدی را معرفی کند.
این می تواند به ایجاد شخصیت های ایده آل مشتری کمک کند و به شما امکان می دهد مخاطبان علاقه مند به خدمات و محصولات مشتری خود را درک کنید.
یک ابزار تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده می‌تواند داده‌های وب‌سایت مشتری و معیارهای تعامل را برای کمک به تجزیه و تحلیل کند:
- موضوعاتی را شناسایی کنید که به مشکلات و نیازهای مشتری آنها می پردازد.
- مرتبط ترین کلمات کلیدی را برای تقویت شیوه های سئوی خود معرفی کنید.
- تأثیر و پتانسیل مشارکت ایده های محتوا را پیش بینی کنید.
شماره 5: پیش بینی و بهبود عملکرد کمپین تبلیغاتی
علاوه بر این، ،د ، این داده ها به شما امکان می دهد ال،ای کاربر را تعیین کنید، مانند:
- CTAهایی که بیشترین کلیک را دارند
- میزان استفاده از صفحات وب سایت و ویژگی های مشتری
- پربازدیدترین صفحات محتوا
در اینجا نحوه –
دیگه چی؟ ابزارهای تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده می توانند به بهینه سازی هدف گذاری تبلیغات رسانه های اجتماعی کمک کنند. علاوه بر این، این مدل می‌تواند با یافتن اینفلوئنسرهای خاص، بازاریابی اینفلوئنسر را تقویت کند.
در اینجا یک مثال عالی است.
این فرآیند تحلیلی پیشرفته شامل ارزیابی داده‌های بازاریابی در زمان واقعی و تاریخی برای کشف روندهای بازار و ال،ای مشتری است. این می تواند پیش بینی های دقیق مرتبط با تجارت را تقویت کند.
در اینجا نحوه اجرای یک ابزار تحلیل پیشگویانه منجر به ایجاد کمپین مؤثر می‌شود:
- آموزش اولیه: با استفاده از مجموعه داده های آموزشی، یک مدل تحلیل پیش بینی کننده ایجاد کنید. آن را تست کنید تا دقت آن را در پیش بینی بررسی کنید. پس از اتمام آموزش اولیه ادامه دهید.
- تحلیل داده ها: این ابزار داده های گذشته و فعلی مشتریان، از جمله جمعیت شناسی، ،یدهای گذشته، رفتار ،ید، نرخ تعامل و موارد دیگر را تجزیه و تحلیل می کند.
- توصیه های ابزار: نرم افزار تجزیه و تحلیل بر اساس داده های ورودی، توصیه های شخصی شده را ارائه می دهد. به ،وان مثال، می‌تواند به شما پیشنهاد کند کمپین‌های پولی رسانه‌های اجتماعی را اجرا کنید یا در تبلیغات هدفمند متن، با یک منطقه خاص سرمایه‌گذاری کنید. این به شما امکان می دهد به مشتری SaaS در افزایش دسترسی، تعامل، تبدیل و حفظ مشتری کمک کنید.
استفاده از تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده می‌تواند به شما کمک کند تا استراتژی‌های بازاریابی دیجیتال را برای مشتریان خود بهینه کنید، تصمیم‌های مبتنی بر داده‌ها بگیرید و اثربخشی کلی کمپین را بهبود بخشید.
این را می توان با ادغام نرم افزار تجزیه و تحلیل پیش بینی با راه حل های مدیریت داده ساده کرد.
آنها از تاکتیک‌ها، ابزارها و پلتفرم‌های مختلف برای کمک به برندها برای ایجاد حضور دیجیتالی قوی و به حدا،ر رساندن رشد استفاده می‌کنند.
به ،وان مثال، یک هدف SMART می تواند ایجاد یک مدل تجزیه و تحلیل پیش بینی در یک ماه برای پیش بینی موفقیت مشتری شما با دقت حداقل 95٪ باشد.
شماره 2: منابع داده را شناسایی و کمی کنید
تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده در بازاریابی به م،ای استفاده از داده‌ها، تکنیک‌های یادگیری ماشین مبتنی بر هوش مصنوعی، ابزارها و الگوریتم‌های آماری برای پیش‌بینی نتایج بازاریابی آینده است.
بنابراین، تجزیه و تحلیل پیشگویانه نقشه راه ایجاد استراتژی های بازاریابی برنده را در اختیار شما قرار می دهد.
به ،وان مثال، ابزار تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده می‌تواند به شما پیشنهاد کند برنامه‌های وفاداری مشتری انحصاری را برای گروه مشتریان با ارزش بالا اجرا کنید. این می تواند منجر به بهبود CLV و نرخ احتباس شود.
یک هدف SMART تعریف کنید، این است –
این داده ها را با شناسایی منابع داده مرتبط در یک قالب ثابت جمع آوری کنید.
ابتدا بیایید مفهوم کلیدی را درک کنیم.
