Marketing preditivo: O que é e como a análise inteligente impacta seus esforços
Muitas empresas acabam falhando em se conectar com seus clientes com precisão e consistência, levando-as a acreditarem que seu Marketing é ineficiente – na maioria dos casos, o problema não está no marketing em si, e sim na análise dos dados recebidos ao prosseguir com novas estratégias.
Por exemplo, algumas empresas mostram anúncios para consumidores que já fizeram a compra daquele mesmo produto. Além de incomodá-los, é uma oportunidade perdida para cultivar o seu relacionamento e sugerir novos produtos que funcionam bem com o que o consumidor já comprou
Esse é o objetivo do Marketing Preditivo: ao compreender o poder da análise de dados e as ferramentas a sua disposição, você encontra uma solução estratégica para muitos desses problemas.
O que é o Marketing Preditivo?
O Marketing preditivo é a ideia que, ao utilizar dados existentes e relevantes para suas campanhas de marketing, você conseguirá fazer decisões com maiores chances de sucesso e “pula” o gasto desnecessário com esforços falhos.
Esse estilo de análise funciona com a construção de um modelo preditivo, o qual você personaliza para sua empresa. Ao analisar seus dados anteriores, você consegue encontrar padrões e tendências comuns entre seu público alvo e utilizá-lo para a previsão de seus comportamentos futuros, criando um caminho claro por qual prosseguir.
O uso do marketing preditivo pode ser funcional em diversas áreas do marketing digital, desde a segmentação, retargeting até a sua própria automação.
Existem diversos modelos preditivos para o marketing, os principais sendo:
Modelos de classificação
Esses modelos categorizam seus dados em resultados definidos. Especialmente no marketing B2B (de empresa para empresa), a classificação pode prever se um lead tem maiores chances de se tornarem uma conversão, um cliente de alto valor ou irrelevante.
Modelos de agrupamento
Juntam leads ou contas, com base em características ou comportamentos visíveis, sem categorias pré-definidas. Essa segmentação ajuda a encontrar padrões entre seus consumidores e até seus próprios esforços, como a repetição de esforços que não encontram o público correto.
Modelos de propensão
Esses modelos calculam a probabilidade que um cliente em potencial irá tomar uma ação específica, como clicar em um Email, se cadastrar por uma demonstração ou renovar seu contrato.
Modelos de tempo
Ajudam os profissionais de marketing entenderem e preverem dados que variam com o tempo, como o tráfego em sites, engajamento de campanhas e a demanda sazonal por um produto ou serviço específico. Por exemplo, consegue prever o volume de leads ou identificar o período ideal para o lançamento de uma campanha.
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