Marketinqdə proqnozlaşdırıcı analitika işlərinin çoxu heç kimin istifadə etmədiyi rəqəmlər yaradır. CRM-də bir itki göstəricisi (churn score) görünür, meyl modeli hər gecə işləyir, idarə paneli növbəti rüb üçün proqnoz diapazonunu göstərir, komanda isə əvvəlki kimi qərarlar qəbul etməyə davam edir. Hər hansı bir şey qurmazdan əvvəl, müzakirəyə dəyər sual budur: proqnoz yüksək və ya aşağı çıxarsa, hansı qərar dəyişəcək və bu dəyişikliyi etmək səlahiyyəti kimdədir? Hər iki hissəyə cavab verə bilmirsinizsə, layihə məlumat elmi kostyumu geyinmiş bir hesabat məşqidir.
Yaxşı xəbər odur ki, marketinqdə faydalı proqnozlaşdırma nadir hallarda mürəkkəb olur. Hesablarımızda özünü doğruldan modellər sadədir: əldəetmə təklifi tavanını müəyyən etmək üçün kifayət qədər dəqiq olan müştəri ömür boyu dəyəri qiymətləndirməsi, saxlama siyahısını sıralamaq üçün kifayət qədər dəqiq olan itki ehtimalı. Bunların heç birinin çox dəqiq olmasına ehtiyac yoxdur. Onların istiqamət etibarilə düzgün olması və qərar müddətindən əvvəl əlçatan olması lazımdır ki, bu da əksər komandaların düşündüyündən daha aşağı bir hədəfdir, lakin əməliyyat baxımından vurulması daha çətindir.
Nə etdiyinizi dəyişən dörd proqnoz
Əldəetmə zamanı proqnozlaşdırılan müştəri dəyəri ilə başlayın, çünki bu, ən çox yayılmış ödənişli media səhvini düzəldir: hər konversiya üçün eyni məbləği təklif etmək. İlkin siqnallar üç dəfə alma ehtimalı olan müştərini bir dəfə alma ehtimalı olandan ayırd etdikdə, birincisi üçün daha çox ödəməyə imkanınız var və ikincisi üçün çox ödəməkdən imtina etməlisiniz. Bu tək dəyişiklik adətən qarışıq səmərəliliyi onunla yanaşı həyata keçirilən hər hansı auditoriya və ya yaradıcı işdən daha çox yaxşılaşdırır.
- Qeydiyyat zamanı proqnozlaşdırılan ömür boyu dəyər, təklif tavanlarını və qarşılama səyahətinin dərinliyini təyin etmək üçün istifadə olunur.
- İtki və ya kənarlaşma ehtimalı, hamıya məktub göndərmək əvəzinə məhdud saxlama siyahısını sıralamaq üçün istifadə olunur.
- Növbəti ən yaxşı kateqoriya, mətni yazmaq üçün deyil, hansı üç e-poçtun göndəriləcəyinə qərar vermək üçün istifadə olunur.
- SKU və region üzrə tələbat, bu həftə tükənəcək xətlər üzrə xərcləri dayandırmaq üçün istifadə olunur.
- Endirimə gözlənilən reaksiya, onsuz da alacaq müştərilərdən təklifləri saxlamaq üçün istifadə olunur.
Sonuncusu aldığı diqqətdən daha çoxuna layiqdir. Adi meyl modelləri kimin alacağını müəyyən edir, bu da komandaların endirimə ehtiyacı olmayan insanlara endirim göndərməsinə səbəb olur. Əslində istədiyiniz şey artımdır (uplift): müalicənin yaratdığı fərq. Bu, kənarlaşmaları və bir az daha çox diqqət tələb edir və bu, marjı artıran bir promosyon ilə onu səssizcə bağışlayan bir promosyon arasındakı fərqdir.
Əslində hansı məlumatlara ehtiyacınız var
Satıcıların nəzərdə tutduğundan daha az və sahib olduğunuzdan daha təmiz. Əksər istehlakçı biznesləri üçün tarixləri və dəyərləri olan əməliyyat tarixi, əsas əldəetmə mənbəyi və bir neçə nişanlanma hadisəsi sizə əldə edilə bilən dəqiqliyin çoxunu verəcəkdir. Komandaların uduzduğu yer bütövlükdür: dublikat müştəri qeydləri, gəlirdə əks olunmayan qaytarmalar, təlim dəstində qalan test sifarişləri və altı ay əvvəl hadisənin mənasını səssizcə dəyişən izləmə dəyişikliyi.
Hər hansı bir proqnozlaşdırıcı analitika marketinq layihəsinin ilk iki həftəsini model seçimindən çox bu auditə sərf edin. Biz qeyri-kafi həcmdən çox, etibarsız gəlir məlumatlarına görə daha çox layihəni təxirə salmışıq. Kobud bir qayda: əgər keçən rübün bildirilən gəlirini xam cədvəldən kiçik bir kənara çıxma ilə çoxalda bilmirsinizsə, ondan heç nə proqnozlaşdırmağa hazır deyilsiniz.
Dəqiqlik yanlış başlıq göstəricisidir
Doxsan faiz dəqiq olan bir itki modeli əla səslənir və dəyərsiz ola bilər, çünki müştərilərin yalnız beş faizi itkiyə uğrayırsa, heç kimin itkiyə uğramayacağını proqnozlaşdırmaq doxsan beş bal verir. Vacib olan, sıralanmış siyahının yuxarı hissəsinin təsadüfi bir dilimdən əhəmiyyətli dərəcədə daha çox itki verənləri ehtiva edib-etməməsi və bu artımın müdaxilənin xərclərini əsaslandırmaq üçün kifayət qədər böyük olub-olmamasıdır.
Kalibrləmə də eyni dərəcədə vacibdir. Model otuz faiz deyirsə, bu müştərilərin təxminən otuz faizi itkiyə uğramalıdır. Kalibrlənməmiş ballar sıralama üçün yaxşıdır, büdcə üçün isə təhlükəlidir və komandalar müntəzəm olaraq xam balı orta sifariş dəyərinə vuraraq heç bir əsası olmayan risk altındakı gəlir rəqəmi yaradırlar. Analitika komandasından hər hansı bir rəqəm çıxmazdan əvvəl kalibrləməni yoxlayın.
Modeldən əvvəl döngəni qurun
Proqnozun hərəkət nöqtəsinə necə çatacağına əvvəlcədən qərar verin. Hər bazar ertəsi birinin cədvələ ixrac etdiyi anbar cədvəlindəki bal üç həftə istifadə olunacaq və sonra unudulacaq. Satış komandasının artıq baxdığı CRM sahəsinə geri yazılan və ya dəyər siqnalı kimi reklam platformasına daxil edilən bal qeyri-müəyyən müddətə istifadə olunur, çünki ondan istifadə etmək heç kimə heç nəyə başa gəlmir.
Birinci gündən etibarən azalma üçün planlaşdırın. Biznes dəyişdikdə modellər sürüşür: yeni qiymət səviyyəsi, fərqli əldəetmə kanalı qarışığı, təchizat məhdudiyyəti. Proqnozlaşdırılan nəticələri reallaşan nəticələrlə aylıq müqayisə edən və hər kəs hələ sakit ikən razılaşdığınız bir həddi aşdıqda yenidən qurulmasını tətikləyən bir monitorinq rejimi qurun. Bu olmadan, modellər görünməz şəkildə pisləşir və komandanın bütün proqnozlaşdırmaya olan inamı onlarla birlikdə azalır.
Gözləntiləri dürüst saxlamaq
Proqnozlar diapazonlardır və onları tək rəqəmlər kimi təqdim etmək yanlış hesabatlılığa dəvət edir. Diapazonu verin, fərziyyələri bildirin və modelin görə bilmədiklərini açıq şəkildə söyləyin: rəqib promosyonları, makro şoklar, kanal siyasəti dəyişikliyi. Bu şəkildə yanaşıldıqda, proqnozlaşdırıcı analitika marketinqi dövri bir məyusluqdan çox planlaşdırmanın normal bir hissəsinə çevrilir və arqumentlər rəqəmə inanmaqdan onunla nə edəcəyinə keçir ki, bu da onların aid olduğu yerdir.
Oxumağa davam edin: Süni intellekt optimallaşdırması
Əlaqəli xidmət: Süni intellekt optimallaşdırması