การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ในการตลาด: เทคนิค การประยุกต์ใช้ และกลยุทธ์สู่ความสำเร็จ

ในโลกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลนี้ การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ได้กลายมาเป็นตัวเปลี่ยนเกมสำหรับนักการตลาดที่ต้องการรักษาความสามารถในการแข่งขัน การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ในด้านการตลาดสามารถสร้างการคาดการณ์พฤติกรรมของลูกค้าได้โดยใช้ขั้นตอนวิธีขั้นสูงและการเรียนรู้ของเครื่องจักรในการประมวลผลข้อมูลในอดีต จากนั้นจึงใช้ข้อมูลเหล่านี้เพื่อปรับปรุงผลลัพธ์ของแคมเปญ หากคุณสนใจที่จะเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์และวิธีการนำไปใช้กับความพยายามทางการตลาดของคุณ คุณมาถูกที่แล้ว

ในบทความนี้ เราจะครอบคลุมเทคนิคต่าง ๆ มากมายที่คุณสามารถนำไปใช้ได้ ช่วยให้คุณใช้ประโยชน์จากข้อดีของการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์และหลีกเลี่ยงปัญหาที่อาจเกิดขึ้นได้

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ในการตลาดคืออะไร

สำหรับการวิเคราะห์แบบดั้งเดิม โมเดลจะพิจารณาจากข้อมูลในอดีตและสันนิษฐานว่าแนวโน้มเดียวกันจะดำเนินต่อไปในอนาคต ในขณะที่การวิเคราะห์เชิงทำนายใช้ข้อมูลที่มีอยู่และเทคโนโลยีการเรียนรู้ของเครื่องจักรเพื่อรวบรวมข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับ ความน่าจะเป็น ของเหตุการณ์ในอนาคต สำหรับการตลาด การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ช่วยให้คุณกำหนดได้ว่าใครมีแนวโน้มที่จะเป็นลูกค้ามากที่สุดหรือดำเนินการที่เกี่ยวข้องอื่น ๆ การคาดการณ์การกระทำและปฏิกิริยาในอนาคตถือเป็นหัวใจสำคัญของการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์มีประโยชน์อย่างไรในการทำการตลาด

คำตอบสั้น ๆ คือ มีประโยชน์มากมาย! การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เหนือกว่าการวิเคราะห์การตลาดรูปแบบอื่น ๆ ในแง่ของความลึกซึ้ง โดยให้ข้อมูลเชิงลึกและกลยุทธ์ที่นำไปปฏิบัติได้ ซึ่งแตกต่างจากการวิเคราะห์เชิงพรรณนาที่เน้นที่สิ่งที่เกิดขึ้นแล้ว การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สำหรับการตลาดจะเน้นที่สิ่งที่จะเกิดขึ้นต่อไป แนวทางเชิงคาดการณ์นี้ช่วยให้ผู้ทำการตลาดคาดการณ์ความต้องการของลูกค้า เพิ่มประสิทธิภาพแคมเปญ และตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลได้อย่างมั่นใจ อ่านต่อเพื่อเรียนรู้รายละเอียดว่าการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์จะช่วยคุณได้อย่างไรในหัวข้อย่อยต่อไปนี้

การแบ่งกลุ่มผู้ชมที่ดีขึ้น

ไม่สามารถปฏิเสธได้ว่าการแบ่งกลุ่มลูกค้ามีความสำคัญ อย่างไรก็ตาม การใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ในการแบ่งกลุ่มของคุณจะช่วยยกระดับให้สูงขึ้นไปอีก ด้วยการวิเคราะห์รูปแบบพฤติกรรม ข้อมูลประชากร และความชอบ คุณสามารถสร้างกลุ่มเป้าหมายที่เจาะจงได้ซึ่งไปไกลกว่าการแบ่งประเภทพื้นฐาน ซึ่งหมายความว่าแคมเปญส่วนบุคคลมากขึ้นสามารถสร้างอัตราการมีส่วนร่วมที่สูงขึ้น ส่งผลให้มีอัตราการสร้างที่ดีขึ้นในที่สุด หากคุณไม่ได้ใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สำหรับการแบ่งกลุ่มลูกค้า คุณก็กำลังละทิ้งข้อมูลเชิงลึกที่มีค่าไป

อัตราการรักษาลูกค้าที่สูงขึ้น

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ในการตลาดช่วยให้คุณระบุลูกค้าที่กำลังจะหลุดออกจากช่องทางการขายได้ โดยการวิเคราะห์ปัจจัยต่าง ๆ เช่น ประวัติการซื้อ การมีส่วนร่วม และข้อเสนอแนะ คุณสามารถดำเนินขั้นตอนที่จำเป็นเพื่อป้องกันไม่ให้สิ่งนั้นเกิดขึ้นได้ ด้วยการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ คุณไม่ได้แค่ตอบสนองต่อปัญหาที่เกิดขึ้นเท่านั้น แต่คุณกำลังป้องกันปัญหาเหล่านั้นโดยสิ้นเชิง คุณจะไม่เพียงแต่ลดอัตราการเลิกใช้บริการ แต่ยังสร้างความสัมพันธ์ระยะยาวที่แข็งแกร่งขึ้นกับลูกค้าของคุณอีกด้วย ซึ่งหมายถึงไม่เพียงแค่มูลค่าตลอดชีพของลูกค้าที่สูงขึ้นเท่านั้น แต่ยังรวมถึงกลุ่มลูกค้าเป้าหมายที่มีแนวโน้มจะซื้อมากขึ้น ซึ่งคุณสามารถสร้างลูกค้าได้อย่างง่ายดาย

จัดการกับจุดอ่อนก่อนที่จะเกิดปัญหา

เราทราบดีว่าสิ่งนี้อาจฟังดูเป็นการอุปมาอุปไมยเกินไป แต่เราอยากให้คุณลองนึกภาพโซ่ ไม่ว่าโซ่จะแข็งแกร่งแค่ไหน โซ่ก็สามารถพังได้อยู่ดีหากมีจุดอ่อนแม้แต่จุดเดียว นั่นคือสิ่งที่คุณพยายามป้องกันด้วยการตลาดแบบวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ การตลาดประเภทนี้สามารถช่วยให้คุณระบุความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นได้ตั้งแต่เนิ่น ๆ ไม่ว่าจะเป็นการจัดสรรงบประมาณที่ไม่เหมาะสมหรือการกำหนดเป้าหมายกลุ่มลูกค้าที่ไม่ถูกต้อง เมื่อมีการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์อยู่ในกล่องเครื่องมือการตลาดของคุณ คุณจะก้าวข้ามปัญหาได้เสมอแทนที่จะต้องมาดิ้นรนแก้ไขมัน

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สำหรับการตลาดดิจิทัลทำงานอย่างไร

การเชี่ยวชาญการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ก็เหมือนกับการเป็นผู้มีพลังจิตที่รับรู้ถึงสิ่งที่อาจเกิดขึ้นในอนาคต อย่างไรก็ตาม การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ในการตลาดนั้นต้องใช้ความพยายามอย่างมาก ซึ่งแน่นอนว่ามากกว่าการจ้องดูลูกแก้ววิเศษ! หากคุณพร้อมที่จะเผชิญกับความท้าทายและผลลัพธ์ที่น่าทึ่งที่คุณจะได้รับ เราจะกล่าวถึงสิ่งที่คุณต้องทำในหัวข้อย่อยต่อไปนี้

การเตรียมข้อมูล

คุณภาพของผลลัพธ์ที่คุณได้รับจากการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ในการตลาดจะมีผลอย่างมากต่อข้อมูลของคุณ ดังนั้น ก่อนที่จะดำเนินการวิเคราะห์จริงใด ๆ คุณต้องทำสิ่งต่อไปนี้:

• รวบรวมข้อมูล: หากคุณเคยเปิดตัวแคมเปญมาก่อน แคมเปญเหล่านั้นสามารถเป็นส่วนหนึ่งของชุดข้อมูลของคุณได้ อย่างไรก็ตาม ประเภทของข้อมูลที่คุณต้องการจะขึ้นอยู่กับเป้าหมายของคุณด้วย
• ทตรวจความถูกต้องของข้อมูล: สำหรับการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ คุณต้องการให้ชุดข้อมูลทั้งหมดมีความสอดคล้องกันและไม่มีข้อผิดพลาดที่อาจส่งผลต่อผลลัพธ์ของการวิเคราะห์

โปรดพิจารณาส่วนนี้อย่างจริงจัง! เรากล้าพูดได้เลยว่านี่เป็นองค์ประกอบที่สำคัญที่สุดของการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ในการทำการตลาด เนื่องจากองค์ประกอบเหล่านี้เชื่อมโยงกับทุกสิ่งที่คุณจะเห็นในอนาคต

การสร้างโมเดล

ตอนนี้ เรามาเข้าสู่ส่วนที่สนุกกัน! ในที่นี้ คุณจะได้ตัดสินใจเกี่ยวกับอัลกอริทึมที่จะใช้กับข้อมูลของคุณ เราจะเจาะลึกรายละเอียดเพิ่มเติมในหัวข้อถัดไป แต่เทคนิคการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์หลัก ๆ ในการทำการตลาดที่คุณสามารถเลือกได้มีดังนี้:

• การวิเคราะห์การถดถอย
• โครงสร้างการตัดสินใจและการสุ่ม
• เครือข่ายประสาทและโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องจักร
• เทคนิคการจัดกลุ่มและการแบ่งส่วน
• การวิเคราะห์ลำดับเวลา

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สมัยใหม่ไม่ต้องใช้แรงงานคนจำนวนมาก เนื่องจากงานส่วนใหญ่จะทำผ่านซอฟต์แวร์ คุณจึงสามารถเลือกใช้โมเดลที่ซับซ้อนมากขึ้นเพื่อให้ได้การวิเคราะห์เชิงลึกมากขึ้นได้

การตรวจสอบ

การตลาดเชิงคาดการณ์ช่วยให้แคมเปญมีประสิทธิผลมากยิ่งขึ้น แต่คุณมั่นใจแค่ไหนว่าแนวคิดของคุณจะได้ผลจริง วิธีที่ดีที่สุดคือทดสอบทุกอย่างก่อนโดยใช้ชุดข้อมูลอื่น วิธีนี้จะช่วยให้คุณเห็นว่ามีปัญหาอยู่ที่ใดและต้องปรับปรุงกลยุทธ์ตรงไหนบ้าง อย่าลืมขั้นตอนการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์นี้ เพราะคุณอาจไม่เพียงแต่เสียเงินงบประมาณการตลาดไปจำนวนมาก แต่ยังทำให้กลุ่มเป้าหมายสับสนกับข้อความที่ไม่ถูกต้องอีกด้วย

การนำไปใช้งาน

หากคุณพอใจกับผลลัพธ์ที่แบบจำลองสร้างขึ้น ก็ถึงเวลาเปิดตัวแล้ว! สำหรับส่วนนี้ของการวิเคราะห์เชิงทำนาย คุณจะรวมแบบจำลองเข้ากับแพลตฟอร์มและกระบวนการทางการตลาดที่มีอยู่ จากนั้น คุณจะใช้การคาดการณ์ของแบบจำลองเพื่อเป็นแนวทางสำหรับขั้นตอนต่อไป อย่างไรก็ตาม คุณไม่จำเป็นต้องทำด้วยตนเอง ตัวอย่างเช่น ด้วยการแบ่งกลุ่มแบบไดนามิก คุณจะสร้างและสร้างกลุ่มใหม่ตามข้อมูลแบบเรียลไทม์ หากผลลัพธ์หลังจากการแบ่งกลุ่มแบบไดนามิกไม่สามารถเอาชนะการควบคุมได้ เราขอแนะนำให้ย้อนกลับไปที่ขั้นตอนก่อนหน้าเพื่อดูว่าคุณสามารถปรับเปลี่ยนตรงไหนได้บ้าง

การติดตามและประเมินผล

แม้ว่าคุณจะพอใจกับผลลัพธ์ของโมเดลการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ของคุณมาก แต่แบบจำลองที่สร้างขึ้นนั้นไม่ทำงานในโหมด "ตั้งค่าแล้วลืมมันไปได้เลย" คุณต้องตรวจสอบอยู่เสมอว่าแบบจำลองยังทำงานอยู่หรือไม่โดยอิงจากข้อมูลที่เข้ามาและสภาวะตลาดที่เปลี่ยนแปลงไป การวิเคราะห์เชิงทำนายในการตลาดเกี่ยวข้องกับการติดตามและอัปเดตเป็นประจำเพื่อให้แน่ใจว่าโมเดลยังคงมีความเกี่ยวข้องและมีประสิทธิภาพ ในความเป็นจริง ขั้นตอนที่คุณดำเนินการในการวิเคราะห์เชิงทำนายนั้นเป็นส่วนหนึ่งของวงจรต่อเนื่อง ซึ่งช่วยให้มั่นใจได้ว่าโมเดลจะมอบข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าสำหรับความพยายามทางการตลาดของคุณอย่างต่อเนื่อง

เทคนิคการตลาดการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ที่สำคัญ

มีหลายวิธีในการนำการวิเคราะห์เชิงรุกประเภทนี้ไปใช้กับแคมเปญของคุณ ตัวเลือกการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ที่เหมาะสมที่สุดสำหรับความพยายามทางการตลาดของคุณจะขึ้นอยู่กับสิ่งต่อไปนี้:

• เป้าหมายที่คุณมีสำหรับแคมเปญหรือกลยุทธ์การตลาดโดยรวม
• ข้อมูลที่มีอยู่
• เครื่องมือการตลาดอัตโนมัติเชิงคาดการณ์ที่คุณมี

เมื่อนำองค์ประกอบทั้งสามนี้มารวมกัน จะทำให้ตัวเลือกของคุณแคบลงได้มาก ดังนั้น หากคุณยังไม่คุ้นเคยกับองค์ประกอบเหล่านี้ การระบุเทคนิคที่ใช้กันทั่วไปมากที่สุดซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของกลยุทธ์การตลาดการวิเคราะห์เชิงทำนายจึงควรเป็นลำดับความสำคัญสูงสุดของคุณ

การวิเคราะห์การถดถอย

การวิเคราะห์การถดถอยเป็นเทคนิคทางสถิติที่เปรียบเทียบตัวแปรสองตัวเพื่อดูว่ามีความเกี่ยวข้องกันอย่างไรและมีความสัมพันธ์กันอย่างไร ในการตลาดเชิงคาดการณ์ การวิเคราะห์การถดถอยสามารถช่วยในการสร้างการคาดการณ์ KPI ที่สำคัญ เช่น มูลค่าตลอดอายุลูกค้า นอกจากนี้ยังสามารถช่วยกำหนดผลกระทบของการดำเนินการทางการตลาดที่เฉพาะเจาะจงต่อกลุ่มเป้าหมายต่าง ๆ หรือวิธีจัดสรรงบประมาณอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นเพื่อเพิ่มผลตอบแทนที่เป็นไปได้สูงสุด

โครงสร้างการตัดสินใจและการสุ่ม

โครงสร้างการตัดสินใจเป็นโมเดลคล้ายต้นไม้ที่ใช้ในการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ ข้อมูลจะถูกแบ่งออกเป็นสาขาตามกฎการตัดสินใจ ต้นไม้เหล่านี้ใช้งานง่ายมากและมีประโยชน์สำหรับการทำแผนที่ภาพ ทำให้เป็นหนึ่งในโมเดลเชิงคาดการณ์ด้านการตลาดที่ดีที่สุดสำหรับการทำงานร่วมกัน ในขณะเดียวกัน เทคนิคการสุ่มใช้หลักการเดียวกันกับโครงสร้างการตัดสินใจ ยกเว้นว่าโครงสร้างทำหน้าที่เป็นกฎการตัดสินใจ ไม่ใช่สาขา ในการตลาดเชิงคาดการณ์ ป่าสุ่มเป็นตัวเลือกที่ดีกว่าหากมีจุดตัดสินใจและข้อมูลที่แยกส่วนจำนวนมาก

เครือข่ายประสาทและโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องจักร

ที่นี่ เครือข่ายประสาทและการเรียนรู้ของเครื่องจักรถูกใช้เพื่อเลียนแบบความสามารถของมนุษย์ในการจดจำรูปแบบ สิ่งที่ทำให้สิ่งนี้ยอดเยี่ยมสำหรับการวิเคราะห์เชิงทำนายก็คือ มันทำงานด้วยความเร็วที่แม้แต่ทีมทั้งหมดก็ไม่สามารถทำได้ นี่คือสิ่งที่ทำให้มันเป็นเครื่องมือที่สมบูรณ์แบบสำหรับการอัปเดตการแบ่งกลุ่มและการปรับแต่งแคมเปญที่เกี่ยวข้องอื่น ๆ สำหรับข้อมูลการตลาดแบบเรียลไทม์ การวิเคราะห์เชิงทำนายยังช่วยลดจุดบอดและอคติของคุณ ช่วยให้คุณระบุเทรนด์และรูปแบบที่คุณอาจไม่สามารถค้นหาได้ด้วยตัวเอง

การวิเคราะห์อนุกรมเวลา

การวิเคราะห์อนุกรมเวลามีประโยชน์มากหากคุณรวบรวมข้อมูลมาหลายปีแล้ว วิธีนี้ยอดเยี่ยมสำหรับการตลาดเชิงคาดการณ์ ซึ่งคุณจะดูเทรนด์และรูปแบบเพื่อคาดการณ์ผลลัพธ์ในอนาคต ตัวอย่างเช่น โมเดลอนุกรมเวลาสามารถคาดการณ์ความต้องการผลิตภัณฑ์หรือบริการบางอย่างได้ ซึ่งสามารถพิสูจน์การเพิ่มงบประมาณโฆษณาของคุณเพื่อให้คุณเข้าถึงกลุ่มเป้าหมายได้มากขึ้น อย่างไรก็ตาม ด้วยเทคนิคการตลาดการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์นี้ คุณอาจไม่สามารถจับตัวแปรภายนอกได้ ที่นี่ คุณกำลังสันนิษฐานว่าทุกอย่างยังคงเหมือนเดิม ดังนั้น เหตุการณ์สำคัญหรือความประหลาดใจใด ๆ อาจทำให้ประสิทธิภาพของการวิเคราะห์อนุกรมเวลาเบี่ยงเบนไป

เทคนิคการจัดกลุ่มและการแบ่งส่วน

การจัดกลุ่มเป็นเทคนิคการตลาดการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์แบบไม่มีผู้ดูแล ซึ่งเกี่ยวข้องกับการจัดกลุ่มจุดข้อมูลที่คล้ายกันตามลักษณะที่เหมือนกัน ลักษณะที่เหมือนกันเหล่านั้นจะเป็นอย่างไรนั้นขึ้นอยู่กับคุณโดยสิ้นเชิง การแบ่งกลุ่มผู้ชมเป็นวิธีที่ใช้กันมากที่สุดในการใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ในแคมเปญการตลาด หากคุณพิจารณาประเภทของผู้คนที่ประกอบเป็นผู้ชมของคุณอย่างละเอียด คุณจะสามารถส่งมอบข้อความที่ดีขึ้นและแม่นยำยิ่งขึ้นได้ ซึ่งสำหรับคุณ นี่อาจหมายถึงอัตราการสร้างที่ดีขึ้น เทคนิคการตลาดการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์นี้มีสามประเภทย่อยหลักที่คุณสามารถใช้ได้ ได้แก่ K-Means, ตามลำดับชั้น และ DBSCAN

การจัดกลุ่ม K-Means

การจัดกลุ่ม K-Means เป็นประเภทย่อยที่ง่ายที่สุดและมีประสิทธิภาพมากที่สุด ซึ่งเป็นเหตุผลว่าทำไมจึงเป็นวิธีที่มีคนนิยมใช้มากที่สุด สำหรับวิธีนี้ คุณต้องกำหนดจำนวนคลัสเตอร์ "K" และแต่ละจุดข้อมูลจะถูกกำหนดให้กับคลัสเตอร์ที่มีค่าเฉลี่ยที่ใกล้เคียงที่สุด ที่นี่ คุณจะปรับแต่งค่าเฉลี่ยของคลัสเตอร์ทุกครั้งที่คุณจัดกลุ่มสถิติ เทคนิคการตลาดแบบวิเคราะห์เชิงคาดการณ์นี้อาจใช้งานง่าย แต่มีข้อเสียอยู่หนึ่งประการ นั่นคือ บังคับให้คุณต้องยึดติดกับคลัสเตอร์จำนวนหนึ่ง โดยไม่คำนึงว่าชุดข้อมูลนั้นกระจัดกระจายแค่ไหน หรือมีค่าผิดปกติจำนวนมากหรือไม่

การจัดกลุ่มตามลำดับชั้น

สำหรับเทคนิคการตลาดการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์นี้ คุณไม่จำเป็นต้องกำหนดจำนวนกลุ่มไว้ แต่ให้จัดเรียงข้อมูลโดยใช้ค่าจากน้อยไปมากหรือจากมากไปน้อย จากนั้น คุณจึงสามารถตัดสินใจได้ว่าต้องการสร้างคลัสเตอร์จำนวนเท่าใด โดยทั่วไป ผลลัพธ์จะแสดงในรูปแบบเดนโดรแกรม คุณจะดูผลลัพธ์ได้ในระดับมหภาค โดยระบุกลุ่มหลักที่ใหญ่กว่า จากนั้น คุณสามารถซูมเข้าเพื่อระบุกลุ่มย่อยที่เฉพาะเจาะจงยิ่งขึ้นได้ ตัวอย่างเช่น มีคลัสเตอร์หลักสองคลัสเตอร์ ได้แก่ ผู้ซื้อระดับไฮเอนด์และผู้ซื้อที่คำนึงถึงงบประมาณ อย่างไรก็ตาม หากคุณซูมเข้าไปที่คลัสเตอร์ระดับไฮเอนด์ เทคนิคการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์นี้จะสร้างกลุ่มย่อยเพิ่มเติมเพื่อสะท้อนถึงลักษณะเฉพาะ เช่น การตั้งค่าผลิตภัณฑ์หรือตำแหน่งที่ตั้ง

DBSCAN (การจัดกลุ่มเชิงพื้นที่ตามความหนาแน่นของแอปพลิเคชันที่มีสัญญาณรบกวน)

จำได้ไหมว่าเราได้พูดคุยกันถึงวิธีที่การจัดกลุ่มแบบ K-Means ที่ไม่คำนึงถึงค่าผิดปกติ ปัญหาเหล่านี้จะได้รับการแก้ไขด้วยเทคนิคการตลาดการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์นี้ เทคนิคนี้ใช้ได้กับชุดข้อมูลที่ซับซ้อนมากขึ้น ขณะเดียวกันก็ระบุ "สัญญาณรบกวน" หรือความผิดปกติของข้อมูลได้ด้วย วิธีนี้ช่วยให้คุณตรวจจับพฤติกรรมผู้ใช้ที่ผิดปกติซึ่งอาจบ่งชี้ถึงการฉ้อโกงได้ หากคุณต้องการเทคนิคการตลาดการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ที่มีประสิทธิภาพสูงและเน้นที่รูปแบบที่ซ่อนอยู่ DBSCAN ก็คุ้มค่าที่จะลองอย่างแน่นอน

ตัวอย่างการวิเคราะห์เชิงทำนายและการตลาด: คุณจะนำไปใช้กับแคมเปญของคุณได้อย่างไร

ขณะนี้ การประยุกต์ใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์มีอย่างไม่มีที่สิ้นสุด เนื่องจากข้อมูลเป็นส่วนประกอบพื้นฐานและสำคัญที่สุดในการตลาดเชิงคาดการณ์ คุณจึงได้รับประโยชน์ตราบใดที่คุณป้อนข้อมูลที่ถูกต้อง คุณจะทำได้มากกว่านั้นมาก ตั้งแต่เพิ่มการมีส่วนร่วมของลูกค้าไปจนถึงการปรับการใช้จ่ายด้านการตลาดให้เหมาะสมที่สุด อย่างไรก็ตาม คุณจะนำการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ไปใช้กับแคมเปญการตลาดของคุณได้อย่างไรกันแน่ มาดูตัวอย่างในทางปฏิบัติและกลยุทธ์ที่ดำเนินการได้ซึ่งแสดงให้เห็นว่าเครื่องมืออันทรงพลังนี้สามารถเปลี่ยนแปลงความพยายามทางการตลาดของคุณได้อย่างไร

การเพิ่มการมีส่วนร่วม

การมีส่วนร่วมถือเป็นส่วนสำคัญของแคมเปญใด ๆ เพราะเป็นช่องทางที่ช่วยให้คุณทราบว่าเนื้อหาที่คุณสร้างขึ้นสำหรับโฆษณานั้นถูกใช้ไปจริงหรือไม่ การตลาดด้วยการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ที่ใช้ประโยชน์จากข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล เป็นวิธีต่าง ๆ ที่คุณสามารถปรับปรุงการมีส่วนร่วมได้ดังนี้:

• ปรับปรุงการแบ่งกลุ่มผู้ชมเพื่อส่งมอบเนื้อหาที่เป็นส่วนตัวมากขึ้น
• กำหนดเวลาที่ดีที่สุดในการแสดงเนื้อหาการตลาดและ/หรือโฆษณาของคุณให้ผู้ชมเห็น
• ระบุรายชื่อผู้มีแนวโน้มจะเป็นลูกค้าที่กำลังจะหลุดออกจากช่องทางการขาย เพื่อให้คุณสามารถมุ่งเน้นไปที่รายชื่อเหล่านั้นได้

อย่างที่คุณเห็น การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์มีส่วนช่วยในอัตราส่วนการมีส่วนร่วมในหลาย ๆ ด้าน!

การให้คะแนนและการกำหนดลำดับความสำคัญของผู้มีแนวโน้มจะเป็นลูกค้า

ผู้มีแนวโน้มจะเป็นลูกค้าแต่ละรายไม่เท่าเทียมกัน และหากคุณต้องการมุ่งเน้นไปที่รายชื่อที่สำคัญที่สุด คุณต้องใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ การให้คะแนนผู้มีแนวโน้มจะเป็นลูกค้าตามแนวโน้มการสร้างลูกค้าจะช่วยให้ทีมขายของคุณสามารถกำหนดลำดับความสำคัญของผู้มีแนวโน้มจะเป็นลูกค้าที่มีศักยภาพสูงได้ ซึ่งจะส่งผลให้มีอัตราการสร้างลูกค้าที่สูงขึ้น เนื่องจากคุณจัดสรรทรัพยากรให้กับผู้มีแนวโน้มจะเป็นลูกค้ามากขึ้น นอกจากนี้ การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ยังมีประโยชน์ในการวางแผนการเดินทางของลูกค้าในกลุ่มต่าง ๆ ช่วยให้คุณระบุประเภทของลูกค้าเป้าหมายที่คุณต้องการเลี้ยงดูตามแคมเปญได้

การเพิ่มประสิทธิภาพการใช้จ่ายด้านการตลาด

คุณสามารถใช้งานแพลตฟอร์มต่าง ๆ ได้มากมาย และมีวิธีต่าง ๆ มากมายในการซื้อโฆษณาหรือพื้นที่ส่งเสริมการขายตามเนื้อหาที่คุณต้องการผลิต อย่างไรก็ตาม วิธีที่ดีที่สุดในการทำสิ่งนี้คืออะไร เราได้กล่าวถึงเรื่องนี้แบบย่อ ๆ เมื่อเราได้พูดถึงการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมาย อย่างไรก็ตาม การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ในการตลาดสามารถให้ข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าแก่คุณเกี่ยวกับแพลตฟอร์มที่คุณควรให้ความสำคัญหรือเนื้อหาประเภทใดที่จะเข้าถึงกลุ่มเป้าหมายเฉพาะของคุณได้ การทำเช่นนี้จะช่วยให้คุณมั่นใจว่าคุณใช้เงินทุกดอลลาร์ที่ใช้จ่ายไปกับแคมเปญการตลาดนั้นเกิดประโยชน์สูงสุด

การวัดผลความสำเร็จของการสร้างโมเดลเชิงคาดการณ์ในการตลาด

แล้วคุณจะทราบได้อย่างไรว่าการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ได้ผลดีในกรณีของคุณหรือไม่ เราขอแนะนำให้ดูตัวชี้วัดต่อไปนี้

• ข้อผิดพลาดสัมบูรณ์เฉลี่ย: ซึ่งจะบอกคุณว่าความคาดหวังของคุณสำหรับการตลาดด้วยการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ใกล้เคียงกับความเป็นจริงมากเพียงใด ซึ่งจะเป็นประโยชน์ในการปรับแต่งโมเดลของคุณเพิ่มเติม
• อัตราการมีส่วนร่วมและการสร้างลูกค้า: เนื่องจากคุณได้นำการเปลี่ยนแปลงผ่านการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์มาใช้ คุณเห็นผลลัพธ์เชิงบวกในความพยายามทางการตลาดของคุณหรือไม่ ควรจะมีอัตราการมีส่วนร่วมและการสร้างลูกค้าที่เพิ่มขึ้น!
• ผลตอบแทนจากการลงทุน: เหตุผลที่เราดำเนินการทั้งหมดนี้ก็เพื่อเพิ่มสิ่งที่เราได้รับจากแคมเปญของเรา ดังนั้น คุณควรดูว่าการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์จะสามารถช่วยคุณได้อย่างไรในเรื่องนี้

สามารถใช้ KPI ใดก็ได้เพื่อวัดความสำเร็จในส่วนนี้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อคุณเปรียบเทียบค่าพื้นฐานกับการแทรกแซง

ความท้าทายในการใช้การสร้างโมเดลเชิงคาดการณ์

ผลลัพธ์ที่ยอดเยี่ยมจะเกิดขึ้นได้ก็ต่อเมื่อคุณเอาชนะความท้าทายเหล่านี้ได้

• ต้องมีความเชี่ยวชาญ: ก่อนอื่น คุณต้องเข้าใจโมเดลการตลาดการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ต่าง ๆ เพื่อระบุว่าเลือกใช้โมเดลใดดีที่สุด

• อัปเดตอย่างต่อเนื่อง: แม้ว่าคุณจะสร้างโมเดลแล้ว คุณก็ยังต้องทำการอัปเดตอย่างต่อเนื่องเพื่อให้แน่ใจว่าจะได้ผลลัพธ์ที่ต้องการ

• การลงทุนทรัพยากรจำนวนมาก: ตั้งแต่การรวบรวมและปรับแต่งข้อมูลไปจนถึงการพัฒนาโมเดลการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ คุณจะต้องใช้ทรัพยากรจำนวนมากเพื่อให้ได้รับประโยชน์

หวังว่าการพิจารณาเหล่านี้จะไม่ทำให้คุณท้อถอย การลงทุนเพื่อเตรียมความพยายามด้านการตลาดของคุณให้พร้อมสำหรับอนาคตนั้นคุ้มค่าเสมอ

แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการวิเคราะห์เชิงทำนายในการตลาดดิจิทัล

ด้วยข้อดีทั้งหมดที่เรากล่าวถึงในที่นี้ หากคุณทำอย่างถูกต้อง แนวทางปฏิบัติเหล่านี้จะช่วยให้คุณจัดการกับความท้าทายที่อาจเกิดขึ้นได้ อย่างไรก็ตาม คำว่า "ถูกต้อง" ในบริบทนี้หมายความว่าอย่างไรกันแน่ การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์มุ่งเน้นอย่างหนักไปที่ข้อมูลในฐานะแหล่งข้อมูลเดียวที่มีข้อมูลเชิงลึกที่แม่นยำ ดังนั้นแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดจะเชื่อมโยงกับสิ่งนี้ หากต้องการได้รับประโยชน์สูงสุดจากการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ โปรดจำแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดเหล่านี้ไว้

ตรวจสอบให้แน่ใจว่าข้อมูลมีความเกี่ยวข้องกับวัตถุประสงค์ของคุณ

สิ่งที่เราต้องการจะสื่อคือ แม้ว่าการเรียนรู้เกี่ยวกับลูกค้าที่มีแนวโน้มจะซื้อแจ็คเก็ตฤดูหนาวอาจน่าสนใจ แต่ข้อมูลดังกล่าวจะไม่มีประโยชน์สำหรับแคมเปญฤดูร้อนของคุณ การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สามารถกระตุ้นความตื่นเต้นได้มากในแง่ของสิ่งที่คุณสามารถทำและค้นพบโดยใช้ข้อมูล อย่างไรก็ตาม ด้วยชุดข้อมูลขนาดยักษ์ที่คุณรวบรวมได้อย่างง่ายดายในปัจจุบัน ข้อมูลต่าง ๆ อาจประดังเข้ามาได้อย่างรวดเร็ว ดังนั้น หากต้องการข้อมูลเชิงลึกด้านการตลาดที่เกี่ยวข้องมากขึ้นจากการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ ให้ลบข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้องกับผลลัพธ์ที่คุณต้องการออกไป

สร้างความเชี่ยวชาญของคุณ

ข้อมูลจะดีได้ก็ต่อเมื่อสามารถนำไปใช้งานจริงได้ แม้ว่าคุณจะไม่จำเป็นต้องเรียนรู้เทคนิคการตลาดการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ใด ๆ ตั้งแต่เริ่มต้น แต่คุณควรมีความคุ้นเคยกับหัวข้อนี้ นอกจากนี้ คุณควรมีความเข้าใจอย่างลึกซึ้งในสิ่งต่อไปนี้:

• เมื่อใดจึงจะดีที่สุดที่จะใช้เทคนิคเหล่านี้
• ข้อดีของเทคนิคเหล่านี้
• ข้อเสียที่อาจเกิดขึ้นของวิธีการหลักทุกวิธี

ด้วยการทำเช่นนี้ คุณจะสามารถเลือกเครื่องมือการตลาดการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ที่เหมาะสมเพื่อใช้ในการสร้างโมเดลได้

เริ่มต้นจากสิ่งเล็ก ๆ

คุณไม่จำเป็นต้องยกเครื่องขั้นตอนการทำงานของคุณทั้งหมดในชั่วข้ามคืน ขอแนะนำให้คุณเริ่มต้นด้วยโครงการการตลาดขนาดเล็กและค่อย ๆ ดำเนินการต่อไปทีละเล็กทีละน้อย วิธีนี้จะช่วยให้คุณสร้างความมั่นใจในวิธีการแก้ปัญหาและฝึกฝนความสามารถของเครื่องจักร ความสำเร็จของคุณในการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สามารถแปลงเป็นความสำเร็จที่ยิ่งใหญ่กว่าในภายหลังได้ ตัวอย่างเช่น หากคุณมีโครงการใหม่ที่มีวัตถุประสงค์ที่คล้ายคลึงกัน คุณสามารถใช้โมเดลที่มีอยู่เป็นจุดเริ่มต้นและปรับแต่งให้เหมาะสมยิ่งขึ้นได้

แนวโน้มใหม่ในการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สำหรับความพยายามในการทำแคมเปญการตลาด

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์นั้นได้รับการพัฒนามาอย่างต่อเนื่อง หากคุณต้องการก้าวนำหน้าผู้อื่น คุณต้องคอยจับตาดูเทรนด์ล่าสุด การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์อาจถือได้ว่าเป็นนวัตกรรมที่ยิ่งใหญ่ที่สุดในแวดวงการตลาดในปัจจุบัน แต่ยังไม่แสดงศักยภาพอย่างเต็มที่ การพัฒนาที่เกิดขึ้นใหม่เหล่านี้กำลังกำหนดอนาคตของแคมเปญการตลาด โดยนำเสนอวิธีการใหม่ ๆ ในการดึงดูดลูกค้า เพิ่มประสิทธิภาพกลยุทธ์ และผลักดันผลลัพธ์ ต่อไปนี้คือเทรนด์สำคัญที่คุณควรให้ความสนใจ

ข้อมูลเชิงลึกแบบเชิงคาดการณ์ข้ามช่องทาง

นักการตลาดที่ดีรู้ว่าคุณต้องติดตามกลุ่มเป้าหมายที่มีแนวโน้มจะเป็นลูกค้าของคุณบนอินเทอร์เน็ต หากคุณต้องการให้แบรนด์อยู่ในใจของพวกเขาเสมอ ดังนั้น จึงเข้าใจได้ว่าการตลาดเชิงคาดการณ์กำลังพัฒนาไปในทิศทางนี้เช่นกัน โดยการวิเคราะห์ข้อมูลข้ามช่องทาง นักการตลาดสามารถสร้างประสบการณ์ที่สอดประสานและปรับแต่งได้ซึ่งช่วยกระตุ้นให้เกิดการมีส่วนร่วมและความภักดี ด้วยวิธีนี้ คุณจะสามารถบรรลุผลลัพธ์ที่ดีขึ้นจากการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ไม่ว่ากลุ่มเป้าหมายของคุณจะอยู่ที่ไหนก็ตาม

ข้อมูลเชิงลึกแบบเชิงคาดการณ์แบบเรียลไทม์

ยุคที่ต้องพึ่งพาข้อมูลในอดีตเพียงอย่างเดียวนั้นจบไปแล้ว การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์แบบเรียลไทม์ช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญด้านการตลาดสามารถดำเนินการตามข้อมูลเชิงลึกได้ทันทีที่เกิดขึ้น ตัวอย่างเช่น คุณสามารถปรับการเสนอราคาโฆษณา ปรับแต่งเนื้อหาเว็บไซต์ หรือส่งข้อเสนอที่กำหนดเป้าหมายตามพฤติกรรมทันทีของลูกค้า เทรนด์นี้เกี่ยวข้องกับความคล่องตัวและการตอบสนอง ช่วยให้คุณใช้ประโยชน์จากช่วงเวลานั้นได้ ด้วยการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ที่ดี คุณจะก้าวนำหน้าคู่แข่ง!

โมเดลการคาดการณ์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI

ปัจจุบันมีการใช้ปัญญาประดิษฐ์ในแทบทุกอุตสาหกรรม รวมถึงในโลกของการตลาดดิจิทัลด้วย โมเดลที่ขับเคลื่อนด้วย AI สามารถประมวลผลข้อมูลจำนวนมหาศาลแบบเรียลไทม์ เปิดเผยข้อมูลเชิงลึกที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้น และทำนายได้แม่นยำยิ่งขึ้น ด้วยเทคโนโลยีนี้ คุณจะสามารถ:

• สร้างคำแนะนำแบบปรับแต่งเฉพาะบุคคลได้อย่างเต็มที่
• ปรับแต่งแคมเปญแบบเรียลไทม์
• รับการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ได้อย่างรวดเร็วอย่างเหลือเชื่อ

เราคาดว่าจะได้เห็นการใช้ AI มากขึ้นในสาขานี้ในอนาคต เมื่อปัญญาประดิษฐ์ถูกผนวกเข้าในกระบวนการต่าง ๆ มากขึ้น คุณจะมีเวลามากขึ้นในการมุ่งเน้นไปที่งานระดับสูงขึ้น ซึ่งความพยายามของคุณจะส่งผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญยิ่งขึ้น

เตรียมกลยุทธ์การตลาดของคุณให้พร้อมสำหรับอนาคตด้วยการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์

จะมีพื้นที่เสมอสำหรับการวิเคราะห์ประเภทต่างๆ ในแคมเปญการตลาดและสำหรับการสร้างกลยุทธ์ที่ประสบความสำเร็จ อย่างไรก็ตาม คุณจะพลาดโอกาสหากไม่ได้นำการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์มาใช้ ถึงเวลาแล้วที่จะต้องกระตือรือร้นมากขึ้นในการกำหนดทิศทางของแผนการตลาดโดยรวมของคุณ แทนที่จะตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงเล็ก ๆ น้อย ๆ ทุกครั้ง การทำเช่นนี้จะทำให้คุณสามารถใช้ประโยชน์จากการพัฒนาได้แทนที่จะต้องคอยตามให้ทันอยู่ตลอดเวลา

หากคุณต้องการนำโซลูชันการวิเคราะห์การตลาดเชิงคาดการณ์ไปใช้กับการโฆษณาแบบเนทีฟ ลองพิจารณาให้ MGID เป็นพันธมิตรของคุณ! ลงทะเบียนวันนี้เพื่อเข้าถึงเครื่องมือชั้นนำ ทีมงานโฆษณาของเรา และผู้จัดการส่วนตัวที่จะช่วยคุณสร้างแคมเปญที่มีประสิทธิภาพ ด้วยการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์และความเชี่ยวชาญของเรา เราจะประสบความสำเร็จร่วมกันอย่างยิ่งใหญ่!