5 modi in cui l’analisi predittiva può accelerare la crescita

Oggi i professionisti del marketing hanno accesso a un’enorme quantità di dati, da quelli dei clienti memorizzati nei CRM e nelle CDP, a quelli salvati sulle varie piattaforme utilizzate per l’attivazione di campagne. Tuttavia, circa il 92% dei marketer sostiene che la produzione di insight basati sui dati è ancora difficile, con ben il 36% che la ritiene estremamente difficile.  

Riportare e valutare dati riferiti al passato è un compito relativamente semplice: molto più complesso, invece, pare essere l’utilizzo di dati passati per prevedere il futuro. Siamo esseri umani e come tali non riusciamo sempre a essere obiettivi e lucidi nel guardare avanti. Le macchine, invece, sono di gran lunga più adatte a «masticare» dati e trarne delle conclusioni. È in questo scenario che si inserisce l’analisi predittiva, ovvero l’utilizzo di dati, algoritmi statistici e tecniche di machine learning finalizzato alla previsione di risultati futuri.  

Cos’è l’analisi predittiva nel marketing?

Nel contesto del marketing l’analisi predittiva è utilizzata dalle aziende per prendere decisioni informate su comportamenti, preferenze e tendenze dei clienti. Questo insight consente infatti di ottimizzare le strategie di marketing, di puntare a un pubblico specifico e di accrescere l’efficacia delle campagne di marketing.  

Nello specifico, l’analisi predittiva può aiutare i professionisti del marketing in attività quali churn prediction (previsioni sul tasso di abbandono dei clienti) e cross-/up-selling, grazie alla produzione di insight preziosi applicabili nei momenti più adatti. Per semplificare, l’analisi predittiva consente di fare marketing senza dover ricorrere a congetture e ipotesi e, se applicata correttamente, risulta in performance ottimizzate in grado di guidare il brand su un chiaro percorso di crescita. Infatti, le decisioni basate sui dati possono aiutare i marketer a implementare strategie che colpiscano davvero nel segno, andando incontro ai potenziali clienti con messaggi personalizzati ed efficaci.

Grazie ai modelli di analisi predittiva i marketer possono: 

• Aumentare il tasso di fidelizzazione del cliente: questo è un fattore prezioso, se si considera che il 26% dei clienti ha ammesso di aver smesso nell’ultimo anno di utilizzare i servizi o acquistare prodotti di un determinato marchio. Con queste informazioni le aziende sono in grado di sviluppare strategie mirate per combattere l’abbandono da parte del cliente e accrescerne invece la fidelizzazione. Tra queste possono figurare offerte mirate, comunicazioni personalizzate o programmi fedeltà. In tal modo gli attuali clienti si sentiranno presi in considerazione e percepiranno l’azienda come un’attività che ha a cuore le loro esigenze.

• Miglioramento del targeting:si può fare un uso migliore del proprio budget e semplificare il lavoro dei professionisti del marketing, che possono così concentrarsi sul più stimolante aspetto creativo. Da una migliore comprensione del proprio pubblico di riferimento, dei suoi desideri e aspirazioni deriva un miglior coinvolgimento dello stesso e un conseguente aumento dei ROI. È quanto accaduto a Mastercard, grazie all’aiuto della piattaforma di analisi predittiva di IBM, che ha consentito di conseguire: 

1. 81 varianti creative
2. aumento del 144% del CTR dall’inizio della campagna
3. CTR della campagna superiore al benchmark del 54%

• Ottimizzazione delle future campagne di marketing:seuna campagna non ottiene i risultati sperati è possibile ricorrere all’analisi predittiva per identificare il motivo dell’insuccesso e apportare modifiche che ne migliorino le performance. È proprio questo miglioramento continuativo a conferire al brand un vero vantaggio competitivo.

• Previsione del valore del cliente sul lungo termine: basandosi su cronologia degli acquisti, demografia e interazioni con l’azienda, i brand possono identificare i clienti più profittevoli e mettere a punto strategie mirate di fidelizzazione facendo leva anche su altri vantaggi dell’analisi predittiva, quali ad esempio comunicazioni personalizzate per mantenere la fedeltà dei clienti.

Tuttavia, tutto ciò si basa sull’accesso a dati di qualità e sull’estrazione metodica di informazioni utilizzabili, a cui molti player nel mercato non sono ancora riusciti ad adattarsi.  

Il processo

Il processo di analisi predittiva è in continuo divenire e richiede la collaborazione tra data scientist, analisti aziendali ed esperti di marketing. L’obiettivo è la produzione di un modello che supporti strategie efficaci di decision-making. 

Il processo di analisi predittiva di solito comporta i seguenti passaggi: 

1. Una domanda come punto di partenza: tutti i processi di successo iniziano dalla ricerca di una risposta a una domanda o di una soluzione a un problema che si vuole risolvere. Ciò determinerà quali sono i dati da raccogliere e dove condurre la ricerca.

2. Raccolta dei dati: il passaggio successivo nel processo di analisi predittiva consiste nel raccogliere i dati da varie fonti, come database dei clienti, registrazioni delle transazioni e ricerche di mercato. I dati devono essere rilevanti, completi e accurati per produrre insight significativi. 

3. Selezione e preparazione dei dati: questo passaggio consiste nella rimozione di eventuali dati irrelativi, incompleti o duplicati e nella conversione dei dati in un formato adatto per l’analisi. 

4. Analisi esplorativa dei dati e selezione del modello: ora è il momento di effettuare un’analisi esplorativa dei dati, che consiste nell’analizzarli per acquisire conoscenze su modelli, tendenze e relazioni. Ciò può essere fatto utilizzando metodi statistici o strumenti di visualizzazione dei dati. Dopo aver esplorato i dati, il passaggio successivo consiste nella selezione del modello appropriato di analisi predittiva, che comporta la scelta dell’algoritmo più adatto in base ai dati e al problema in esame. 

5. Implementazione e monitoraggio del modello: l’ultimo passaggio consiste nell’implementazione vera e propria di un modello, che comporta rendere il modello disponibile per previsioni in tempo reale e integrarlo nei processi aziendali. Il processo di analisi predittiva non si conclude però con l’implementazione del modello, bensì prosegue con il monitoraggio e l’aggiornamento continui dello stesso, per garantirne accuratezza e rilevanza. 

Modelli di misurazione dell’analisi predittiva

Per i professionisti del marketing le migliori opzioni in termini di selezione del modello sono le seguenti:  

• Modello cluster: un tipo di modello di analisi predittiva che raggruppa i dati simili in cluster o segmenti in base alle loro caratteristiche. Nel marketing l’analisi di cluster può essere utilizzata per segmentare i clienti in base a comportamenti, caratteristiche demografiche e altri attributi. Ad esempio, un’azienda potrebbe utilizzare l’analisi di cluster per segmentare i propri clienti in gruppi sulla base della loro cronologia degli acquisti, delle preferenze di prodotto e delle caratteristiche demografiche.  

• Modello predittivo: un modello che si concentra sull’uso dei dati storici per fare previsioni sulle situazioni future. Nel marketing i modelli predittivi possono essere utilizzati per fare previsioni sul comportamento dei clienti, ad esempio identificando quelli che probabilmente effettueranno nuovi acquisti e quelli che invece sono a rischio di abbandono. Con i modelli predittivi è anche possibile prevedere il successo delle campagne di marketing e ottimizzare le strategie di pricing. 

• Recommended filtering: un modello che aiuta a garantire la qualità e l’accuratezza dei risultati. Ci sono diverse tecniche consigliate di filtering per l’analisi predittiva, tra cui la selezione delle caratteristiche (ovvero le variabili o le caratteristiche più pertinenti dai dati per l’analisi); la rilevazione degli outlier (individuazione e rimozione dei valori anomali, che sono significativamente diversi da quasi tutti gli altri) e l’imputazione dei dati (completamento dei valori mancanti nei dati). Filtrando i dati e selezionando le variabili più rilevanti le imprese possono migliorare l’accuratezza e la qualità dei propri modelli predittivi e prendere decisioni più informate. 

I vantaggi dell’analisi predittiva sono evidenti. Inoltre, con il crescente numero di opzioni attualmente disponibili per i clienti, questa può apportare un valore aggiunto di proporzioni notevoli al marketing e alla crescita aziendale. La suite IQ di Data & Analytics di Hotwire può alimentare i programmi di marketing della vostra azienda con la potenza dell’analisi predittiva, facendo leva sui dati di intento per creare modelli di cluster e propensione e realizzando programmi predittivi di paid media. Maggiori informazioni sono disponibili nella sezione del nostro sito dedicata all’offerta in ambito Data &Analytics.