Tulevik on käes: ennustavate teadmiste täieliku potentsiaali avamine 2024. aastal
Ennustavad teadmised näitavad paradigma muutust selles, kuidas ettevõtted lähenevad klientide kaasamisele ja otsuste tegemisele. Põhimõtteliselt kasutavad ennustavad ülevaated andmeid, statistilisi algoritme ja masinõppetehnikaid, et tuvastada ajalooliste andmete põhjal tulevaste tulemuste tõenäosus ja tagada, et andmed on ennustatavate turundusstrateegiate jaoks kasutatavad. See lähenemisviis võimaldab organisatsioonidel liikuda reaktiivsetest strateegiatest kaugemale ning prognoosida klientide vajadusi, eelistusi ja käitumist.
Mis on ennustav turundus?
Ennustav turundus hõlmab suure hulga kliendiandmete – sealhulgas demograafia, ostuajaloo, sirvimiskäitumise ja erinevate kontaktpunktide interaktsioonide – analüüsimist, et prognoosida tulevasi suundumusi ja individuaalseid kliendi tegevusi. Need ennustused võivad ulatuda alates tuvastamisest, millised kliendid kõige tõenäolisemalt ostavad, kuni optimaalse aja määramiseni reklaammeili saatmiseks või kliendi eluaegse väärtuse ennustamiseni (CLV).
Ennustava turunduse jõud seisneb selle võimes isikupärastada klientide kogemusi ulatuslikult. Mõistes üksikute klientide kalduvust konkreetsetele pakkumistele või sisule reageerida, saavad ettevõtted kohandada oma turundustegevust enneolematu täpsusega. See parandab turunduskampaaniate tõhusust ja suurendab klientide rahulolu, pakkudes asjakohasemat, isikupärastatud ja õigeaegsemat suhtlust.
Kui me süveneme tehnoloogilistesse edusammudesse, mis on viinud ennustava turunduse uutele kõrgustele, on ülioluline mõista, et see lähenemine ei seisne ainult keerukate algoritmide juurutamises. See muudab seda, kuidas ettevõtted mõistavad kliente ja nendega suhtlevad, liikudes laiapõhjaliselt segmenteerimiselt individualiseeritud kaasamisstrateegiatele.
Meie praeguse positsiooni hindamiseks on oluline mõista nende tehnoloogiate ajaloolist arengut.
- Arvutusvõimsus: Moore'i seadus on alates 1960. aastatest ajendanud töötlemisvõimaluste eksponentsiaalset kasvu.
- Cloud Computing: Ilmus 2000. aastate alguses, pakkudes skaleeritavaid ja tellitavaid andmetöötlusressursse.
- Andmetehnoloogiad: Suurandmete kontseptsioonid said tuntuks 2010. aastate alguses, võimaldades käsitleda tohutul hulgal teavet.
- Masinõpe (ML): Kuigi selle juured ulatuvad tagasi 1950. aastatesse, on praktilised rakendused viimasel kümnendil kasvanud.
Kõik need tehnoloogiad arenesid mõnevõrra iseseisvalt, aeg-ajalt kattudes. Nende tegelik potentsiaal jäi aga kasutamata, kuni neid suutis tõhusalt kombineerida.
2024. aastal on pilvandmetöötluse, arvutusvõimsuse, andmetehnoloogiate, tehisintellekti ja masinõppe ristumiskoht loonud täiusliku tormi ennustavaks turunduseks, võimaldades kunagi ulmekunstiks kuulunud võimalusi. See on peamine põhjus, miks ma jätsin oma agentuuri maha ja liitusin idufirmaga esiserval AI ja ML. Uurime teekonda, mis meid siia tõi ja miks on tänane hetk organisatsioonide jaoks, kes soovivad kasutada ennustava turunduse potentsiaali täielikult.
Ennustava turunduse tehnoloogilised väljakutsed
Andmesüsteemide väärtuse täielikuks mõistmisel on ettevõtted silmitsi seisnud nelja olulise tehnoloogilise väljakutsega. Aastakümnete jooksul on need väljakutsed üksteist täiendanud, mistõttu on jaemüüjatel peaaegu võimatu andmepõhistest strateegiatest ja isikupärastamisest täielikult kasu saada.
- Andmete terviklikkus: kliendiandmete täpne ühendamine mitme puutepunkti ja kanali vahel, et luua ühtne profiil ja üks tõeallikas. See on põhinõue, enne kui muud andmetoimingud saavad olla tõhusad.
Organisatsioonid, mis loovad tervikliku kliendiidentiteedi ja juurdepääsuhalduslahenduse, edestavad konkurente 25% klientide rahulolu mõõdikutes.
Gartner
- Andmete ühtlustamine: Struktureeritud andmete (tehingud, tooteandmed) joondamine struktureerimata andmetega (veebiinteraktsioonid, sotsiaalne, asjade internet) kliendi pidevaks 360-kraadiseks vaateks. Lahendatud ühtne kliendiidentiteet on kõigi nende erinevate andmeallikate üheks terviklikuks profiiliks ühendamise eeltingimus.
62% jaemüüjatest näeb vaeva, et koondada lahti ühendatud kliendiandmeallikad, et luua kliendist ühtne vaade.
Forrester
- Andmeennustused: Ajalooliste andmete kasutamine täpsete ennustusmudelite loomiseks, et prognoosida tulevast klientide käitumist, nõudlust, vähenemisriski jne. Unified 360 kliendiandmeid on vaja masinõppemudelitesse sisestamiseks ja usaldusväärsete prognooside loomiseks üksikasjalikul tasemel.
49% jaemüüjatest nimetas oma peamiseks väljakutseks kliendiandmete/analüütika tõhusat kasutamist.
Jaemüügi puutepunktid
- Andmete aktiveerimine: Võimalus demokratiseerida, kasutusele võtta ja aktiveerida prognoositavat kliendiülevaadet isikupärastatud sisu, pakkumiste ja erinevate kanalite kogemuste kaudu. Enne seda, kui neid saab kontekstuaalselt asjakohasel viisil aktiveerida, on vaja täpseid isikupärastatud mudeleid, mis toovad esile tähendusliku ülevaate.
AI-põhine turundussisu ja tootesoovituste isikupärastamine võib suurendada turunduskulutuste tõhusust kuni 30%.
Capgemini
Viimastel aastatel oleme olnud tunnistajaks nende tehnoloogiate lähenemisele. Pilvepakkujatel on integreeritud masinõppeteenused, mis muudavad täiustatud algoritmid kättesaadavaks laiemale publikule. Seda integratsiooni on täiendatud suurenenud arvutusvõimsusega, mis võimaldab keerukamat andmetöötlust ja mudelikoolitust.
Samal ajal on andmetehnoloogiad arenenud nii struktureeritud kui ka struktureerimata andmete mastaabis käsitlemiseks, pakkudes prognoositavate mudelite jaoks rikkalikumaid sisendeid. Masinõppe algoritmid on omakorda muutunud keerukamaks ja suudavad hankida teadmisi erinevatest andmeallikatest. See lähenemine on loonud sünergilise efekti, kus iga tehnoloogiline areng on võimendanud teiste võimalusi, mis on viinud tugeva ennustava turunduse ökosüsteemini, mida me täna näeme.
See lähenemine on kiirenenud, mis viib meid praegusesse käändepunkti.
Miks on 2024. aasta pöördepunkt
Mitmed tegurid muudavad 2024. aasta ennustava turunduse jaoks oluliseks.
- Tehnoloogiate küpsusaste: Iga komponendi tehnoloogia on saavutanud küpsustaseme, mis võimaldab sujuvat integreerimist ja usaldusväärset jõudlust.
- Kättesaadavus: Pilveplatvormid pakuvad nüüd võtmed kätte lahendusi, mis ühendavad salvestus-, arvutus- ja masinõppe võimalused, muutes juurdepääsu täiustatud ennustamistööriistadele.
- Andmete arvukus: Digitaalsete puutepunktide levik on loonud tohutuid klientide andmehoidlaid, mis pakuvad rikkalikku kütust ennustavate mudelite jaoks.
- Turuvalmidus: Nii ettevõtted kui ka tarbijad on isikupärastatud kogemustega harjunud, tekitades nõudluse keerukamate ennustamisvõimaluste järele.
Täitmine kõrgeimate ennustamisvõimetega
Organisatsioonidel on nüüd enneolematud võimalused ennustava turunduse võimendamiseks:
- Reaalajas isikupärastamine: Pilvandmetöötluse, võimsate protsessorite ja masinõppe kombineerimine võimaldab kohe analüüsida ja reageerida klientide käitumisele.
- Mitme kanaliga orkestreerimine: Ennustavad mudelid saavad nüüd integreerida erinevatest allikatest pärit andmeid, et luua ühtne kliendikogemus kanalite lõikes.
- Ettekirjutusanalüüs: Lisaks tulemuste ennustamisele saavad süsteemid nüüd soovitada konkreetseid tegevusi turundustegevuse optimeerimiseks.
- Automatiseeritud otsuste tegemine: Täiustatud algoritmid võivad teha turundustaktika osas sekundi murdosa otsuseid, parandades tõhusust ja tulemuslikkust.
- Pikaajaline kliendi väärtuse ennustus: Komplekssed mudelid, mis prognoosivad kliendi väärtust kogu elu jooksul ja suunavad tulevikku, andes teavet strateegiliste otsuste tegemisel.
Need võimaldavad ettevõtetel maksimeerida oma investeeringutasuvust (ROI), hankida palju suurema potentsiaaliga kliente, maksimeerida oma praeguse kliendibaasi maksimaalset väärtust ja lühendada väärtuse loomise aega (TV) kampaaniate ja rakenduste lõikes.
Väljakutsed ja kaalutlused
Pilvandmetöötluse, arvutusvõimsuse, andmetehnoloogiate ja masinõppe lähenemine on toonud kaasa ennustava turunduse uue ajastu. Organisatsioonid, mis neid integreeritud tehnoloogiaid tõhusalt kasutavad, saavad märkimisväärseid konkurentsieelisi. Kuigi potentsiaal on tohutu, peavad organisatsioonid hakkama saama mitme väljakutsega:
- Andmete kvaliteet: Identiteedi eraldusvõime, andmete ühtlustamine ja ennustavad mudelid on täpselt nii head, kui hästi need on üles ehitatud. Andmete täpsuse ja asjakohasuse tagamine on ülioluline.
- Uute avastuste kiire integreerimine: Kuna ennustav turundus areneb kiiresti, peavad organisatsioonid jääma paindlikuks uuenduste ja tehnikate kaasamisel oma olemasolevatesse süsteemidesse.
- Puudused oskustes: Nende tehnoloogiate tõhus kasutamine nõuab erioskusi, mida on väga vähe.
- Integreerimise keerukus: Mitme tehnoloogia kombineerimine võib tekitada tehnilisi väljakutseid, millega tuleb tegeleda.
Need väljakutsed rõhutavad vajadust, et organisatsioonid peaksid oma lähenemisviisis ennustavale turundusele jääma valvsaks ja kohanemisvõimeliseks. Andmete kvaliteet on endiselt põhiprobleem, sest isegi kõige keerukamad mudelid võivad ebatäpsete või ebaoluliste andmete sisestamisel anda eksitavaid tulemusi. Kiire innovatsioonitempo selles valdkonnas nõuab, et ettevõtted uuendaksid pidevalt oma strateegiaid ja tehnoloogiaid, et püsida konkurentsis. See võib olla eriti keeruline, arvestades tööstuse olemasolevaid oskuste puudujääke, kuna nõudlus andmeteadlaste ja masinõppeekspertide järele ületab sageli pakkumise. Lõpuks võib erinevate tehnoloogiate ühtsesse ennustavasse turundussüsteemi integreerimise tehniline keerukus olla hirmutav, nõudes hoolikat planeerimist ja teostamist.
Edasi liikudes võime eeldada ennustava turunduse võimaluste jätkuvat täiustamist. Uued tehnoloogiad, nagu kvantarvutus ja arenenud tehisintellekt, võivad võimalikke piire veelgi laiendada.
Aastal 2024 oleme enneolematute ennustavate turundusvõimaluste lävel. Väljakutse ei seisne nüüd mitte tehnoloogias endas, vaid selles, kui loovalt me seda ettevõtetele ja klientidele väärtuse loomiseks rakendame.
seotud Martech Zone sisu
