Marketinqdə süni intellekt proqnozlaşdırıcı analitika tarixi məlumat nümunələrini və trendləri nəzərdən keçirməklə gələcək müştəri hərəkətlərini proqnozlaşdırmaq üsulu kimi xidmət edir. Mövcud verilənlər bazalarına statistik alqoritmlər və maşın öyrənməsi modelləri tətbiq etməklə agentliklər və bizneslər konversiya ehtimalı və ya abonelikdən imtina ehtimalı kimi xüsusi nəticələri əvvəlcədən təxmin edirlər. Bu yanaşma marketinq komandalarına reaktiv düzəlişlərdən proaktiv plana keçməyə kömək edir, büdcələrin xüsusi brend təklifləri ilə maraqlanma ehtimalı ən yüksək olan auditoriyalara yönəldilməsini təmin edir.
Proqnozlaşdırıcı analitika marketinq planlaşdırmasını necə dəyişir?
Ənənəvi marketinq çox vaxt keçmişdə baş verənləri izah edən təsviri analitikaya əsaslanır. Proqnozlaşdırıcı analitika isə potensial gələcək hadisələr üçün ehtimal balı təmin etməklə bu diqqəti dəyişir. Məsələn, adi hesabda siz bir həftə ərzində müəyyən məhsul səhifəsinə üç dəfə baş çəkən istifadəçilərin sonrakı qırx səkkiz saat ərzində alış-veriş etmək ehtimalının yüksək olduğunu müəyyən edə bilərsiniz. Bu məlumatdan istifadə etməklə, maraqlanmayan şəxsləri də əhatə edən geniş şəbəkə yaratmaq əvəzinə, həmin istifadəçilərə xüsusi reklam ardıcıllığı və ya e-poçt endirimləri göndərə bilərsiniz. Bu dəqiqlik sərf olunan reklam xərclərini azaldır və Meta və ya Google Ads kimi platformalarda media alışınızın səmərəliliyini artırır.
Proqnozlaşdırıcı modellər üçün hansı məlumat mənbələri tələb olunur?
Funksional model qurmaq üçün əsas rəqəmsal kanallarınızdan təmiz və təşkil olunmuş məlumatlara ehtiyacınız var. CRM sistemlərindən, vebsayt qarşılıqlı əlaqə loqlarından və reklam platforması hesabatlarından məlumat toplamaq ümumi nümunədir. UTM parametrləri və ya unikal müştəri ID-ləri kimi ardıcıl etiketləmə tarixçəsi olmadan model aydın siqnal tapmaqda çətinlik çəkəcək. Keçmiş alış-verişlər, sessiya müddəti, e-poçt açılış dərəcələri və klikləmə dərəcələri haqqında məlumat toplamağa üstünlük verməlisiniz. Çıxışınızın keyfiyyəti tamamilə daxil etdiyiniz məlumatların dəqiqliyindən asılıdır; buna görə də izləmə pikselinizin düzgün işləməsini təmin etmək ilkin addımdır.
Proqnozlaşdırıcı modellərin tətbiqi üçün əsas addımlar
- Bütün rəqəmsal əlaqə nöqtələrində mövcud məlumat izləməsini yoxlayın.
- Müştərinin ömürlük dəyəri və ya imtina riski kimi proqnozlaşdırılacaq xüsusi nəticə seçin.
- Kənar göstəriciləri silməklə və çatışmayan dəyərləri həll etməklə məlumat dəstini təmizləyin.
- Texniki təcrübənizə uyğun gələn alqoritm və ya platforma seçin.
- Tam tətbiqdən əvvəl modeli auditoriyanızın kiçik bir segmente qarşı sınayın.
- Modelin dəqiqliyini təkmilləşdirmək üçün nəticələri faktiki nəticələrlə müqayisə edin.
Ənənəvi və proqnozlaşdırıcı yanaşmaların müqayisəsi
| Xüsusiyyət | Ənənəvi Analitika | Proqnozlaşdırıcı Analitika |
|---|---|---|
| İlkin diqqət | Keçmiş performans | Gələcək ehtimal |
| Fəaliyyət tərzi | Reaktiv | Proaktiv |
| Məqsəd | Hesabat statusu | Nəticələri optimallaşdırın |
Alien Road süni intellekt proqnozlaşdırıcı analitikanı necə tətbiq edir
Alien Road olaraq biz rüblük planlaşdırma mərhələsində müştəri strategiyamıza proqnozlaşdırıcı modelləşdirməni daxil edirik. Müştəri ilə işə başlayarkən, onların keçmiş müştəri əldə etmə xərclərinin və konversiya yollarının dərin auditi ilə başlayırıq. Daha sonra keçmiş qarşılıqlı əlaqə tarixçəsinə əsasən yüksək dəyərli istifadəçinin nəyə bənzədiyinin bazasını qururuq. Büdcənin keçmiş uğurlu konversiyaların xüsusiyyətlərini əks etdirən istifadəçilərə üstünlük verilməsini təmin etmək üçün reklam menecerlərində xüsusi auditoriya seqmentləri qurmaq üçün bu profildən istifadə edirik. Model çıxışlarını kampaniya panelindəki faktiki performans metrikaları ilə daim yoxlamaqla, biz təklif strategiyalarını dəyişən müştəri davranışlarına uyğunlaşdırmaq üçün tənzimləyirik.
Proqnozlaşdırıcı analitika kiçik komandalar üçün ROI-ni yaxşılaşdıra bilərmi?
Kiçik komandalar çox vaxt məhdud resurslar problemi ilə üzləşirlər ki, bu da reklamlara xərclənən hər dolları həyati əhəmiyyət kəsb edir. Proqnozlaşdırıcı alətlər bu komandalara əllə sınaqdan keçirmək əvəzinə enerjilərini yüksək təsirli sahələrə yönəltməyə kömək edir. Məsələn, ev əşyaları satan Shopify mağazasının sahibi geniş auditoriyanı sınamağa xeyli vaxt sərf edə bilər. Proqnozlaşdırıcı filtr tətbiq etməklə sahibi müəyyən demoqrafik göstəricilər üçün reklam xərclərindən hansı məhsul kateqoriyalarının ən yüksək gəlirə malik olduğunu müəyyən edə bilər. Bu, komandaya zəif nəticə göstərən kampaniyaları erkən dayandırmağa və ümumi xərcləri artırmağa ehtiyac qalmadan marketinq büdcəsinin daha səmərəli işləməsini təmin edərək, konversiya ehtimalı yüksək olan kanallara vəsaitləri yenidən bölüşdürməyə imkan verir.
Proqnozlaşdırıcı modelləşdirmədə ümumi səhvlər hansılardır?
Ümumi problemlərdən biri qərəzli məlumatlara həddindən artıq etibar etməkdir. Məlumat dəstiniz yalnız tək coğrafi bölgədən və ya ilin müəyyən vaxtından olan müştəriləri əhatə edirsə, modeliniz daha geniş müştəri bazanıza şamil olunmayan təhrif olunmuş proqnozlar verə bilər. Digər bir tələ, keçmiş davranışın həmişə gələcək hərəkətlərin zəmanəti olması fərziyyəsidir. Bazar şərtləri dəyişir və müştəri üstünlükləri dəyişir, yəni modellərinizi təzə məlumatlarla mütəmadi olaraq yeniləməlisiniz. Proqnozu son fakt kimi deyil, cari trendlərə uyğun qalması üçün dövri yoxlama və insan nəzarəti tələb edən bələdçi kimi qəbul edin.
Bu həftə haradan başlamaq lazımdır
- Son altı aylıq konversiya məlumatlarınızı cədvələ ixrac edin.
- Müştərilərinizin ən yaxşı 20 faizi arasında ilk üç ümumi xüsusiyyəti müəyyənləşdirin.
- Bu üç xüsusiyyət əsasında əsas reklam platformanızda xüsusi auditoriya yaradın.
- Performansı yoxlamaq üçün bu xüsusi qrupa yönəlmiş kiçik miqyaslı kampaniya keçirin.
- Bu seqmentin konversiya dərəcəsini tarixi orta göstəricinizlə müqayisə edin.
Tez-tez Verilən Suallar
Proqnozlaşdırıcı analitikadan istifadə etmək üçün məlumat elmi komandasına ehtiyacım varmı?
Mütləq xüsusi məlumat elmi komandasına ehtiyacınız yoxdur. Bir çox müasir marketinq platformaları və CRM sistemləri ağır işləri idarə edən daxili proqnozlaşdırma xüsusiyyətlərinə malikdir. Əgər aydın məqsədlər təyin edə və təmiz məlumatları qoruya bilirsinizsə, hərəkətə keçə bilən fikirlər əldə etmək üçün bu avtomatlaşdırılmış alətlərdən istifadə edə bilərsiniz. Xüsusi xarici yardım axtarmazdan əvvəl cari reklam alətlərinizdə və ya müştəri idarəetmə proqram təminatınızda quraşdırılmış hesabat xüsusiyyətlərini araşdırmaqla başlayın.
Nəticələri proqnozlaşdırmağa başlamaq üçün nə qədər məlumat kifayətdir?
Dəqiq minimum olmasa da, bir nümunəni müşahidə etmək üçün kifayət qədər məlumat nöqtəsinə ehtiyacınız var. Əksər bizneslər üçün ardıcıl dövr ərzində ən azı bir neçə yüz konversiya hadisəsinin olması model üçün yaxşı başlanğıc nöqtəsi təmin edir. Əgər çox məhdud əməliyyat tarixçəniz varsa, gələcək modelləriniz üçün daha böyük təməl qurmaq üçün e-poçt qarşılıqlı əlaqələri, sayt ziyarətləri və ya sosial media fəaliyyəti kimi daha çox əlaqə məlumatı toplamağa diqqət yetirin.
Süni intellekt yaradıcı marketinqə olan ehtiyacı əvəz edəcəkmi?
Süni intellekt strategiyanı təkmilləşdirməyə kömək edir, lakin yaradıcı məzmuna olan ehtiyacı əvəz etmir. Proqnozlaşdırıcı analitika sizə kimin hədəf alınacağını və nə vaxt olduğunu bildirir, lakin yaradıcı işiniz müştərinin nə üçün sizin brendinizi seçməsinə görə məsuliyyət daşımağa davam edir. Ən uğurlu strategiyalar məlumatlara əsaslanan hədəfləməni cəlbedici hekayə danışığı ilə birləşdirir. Doğru auditoriyanı müəyyən etmək üçün proqnozlaşdırıcı fikirlərdən istifadə edin, sonra isə son konversiyanı həyata keçirmək üçün həmin şəxslərlə rezonans doğuran yaradıcı mesajlar hazırlayın.
Proqnozlaşdırıcı analitika B2B şirkətləri üçün işləyə bilərmi?
Proqnozlaşdırıcı analitika B2B şirkətləri üçün, xüsusilə hesaba əsaslanan marketinqdə yüksək dərəcədə təsirlidir. Keçmiş qarşılıqlı əlaqələri təhlil etməklə hansı şirkətlərin satış boru kəmərindən keçmə ehtimalının ən yüksək olduğunu müəyyən edə bilərsiniz. Bu, satış komandanıza yüksək niyyətli potensial müştərilərə müraciət etməyə üstünlük verməyə imkan verir və konversiya ehtimalı az olan müştərilərə sərf olunan vaxtı əhəmiyyətli dərəcədə azaldır. Bu, satış prosesini faktiki müştəri davranışına uyğunlaşan daha fokuslanmış, səmərəli əməliyyata çevirir.
Oxumağa davam edin: Süni İntellekt Marketinq Agentliyi · Süni İntellekt Marketinqi