Täytä lomake ja olemme sinuun yhteydessä! X

Kiitos!x

Kiitos viestistäsi!

Ota yhteyttä@

1.10.2018 - 10:56 Matti Airas

Onko prediktiivinen markkinointi yrityksesi puuttuva palikka?

Ennakoiva markkinointi on tehokas työväline. Niin tehokas, että jokaisen markkinointijohtajan on syytä ymmärtää, miten ennakoivaa markkinointia tehdään ja miten sitä kannattaa omassa työssään hyödyntää.

Lähes kaikkia markkinoinnin- ja myynnin prosesseja voi kehittää ennakoivan markkinoinnin avulla, varsinkin, jos yritys on kerännyt kontakti- ja asiakasdataa systemaattisesti jo pidemmän aikaa.

Vähimmäisvaatimus prediktiiviselle markkinoinnille on, että kerätystä asiakastiedosta pystytään määrittelemään yksi dimensio, tietoulottuvuus, jota kone voi käyttää oppimisessa ja ennustamisessa.

Kyseisiä ulottuvuuksia kutsutaan nimiöiksi (eng. labels). Nimiöt kertovat, onko asiakas ostoaikeissa vai ei, onko hän tulossa vai menossa ja onko hän ostanut tai ostamassa paljon vai vähän. Ennakoivan markkinoinnin avulla pystytään myös ryhmittelemään kontakteja ja asiakkaita, joiden käyttäytymismallit muistuttavat toisiaan.

Prediktiivisen markkinoinnin avulla pystytään parantamaan miltei kaikkia alla olevassa kaaviossa mainittuja markkinointi-, myynti- ja kanta-asiakasprosesseja.

 

Isossa roolissa jo nyt

Prediktiivisellä markkinoinnilla on iso rooli seuraavissa liiketoimintaprosesseissa:

 

LEAD GENERATION, LIIDIEN LUOMINEN
Luo asiakkaista lookalike-luettelon, jota hyödynnetään Data Management Platformeissa (DMP) eli tietojenkäsittelyalustoilla ja ohjelmallisessa mainonnassa liikenteen ohjaamiseksi halutulle verkkosivustolle.

 

LEAD SCORING, LIIDIEN PRIORISOINTI
Arvioi, miten todennäköisesti liidistä tulee asiakas, ja käynnistää markkinointi- ja/tai myyntiaktiviteetit sen mukaan.

ACCOUNT-BASED MARKETING
Löytää anonyymeistä sivuilla kävijöistä saman yrityksen henkilöt ja käynnistää synkronoidut ABM-toimenpiteet.

SEGMENTATION, ASIAKKAIDEN SEGMENTOINTI
Ryhmittelee asiakkaat automaattisesti yritys- ja henkilötietojen, viestintäkanavien sekä netti- ja sisältökäyttäytymisen perusteella.

CROSS-SELLING JA UPSELLING, LISÄMYYNTIMAHDOLLISUUKSIEN KARTOITUS
Ryhmittelee yhteystiedot ja yritykset niiden ostokäyttäytymisessä havaittavien samankaltaisuuksien perusteella. Näin havaitaan ne asiakkaat, jotka todennäköisimmin ostavat muitakin tuotteita (tai kalliimman tuotteen) ja joille kannattaa suunnata myynti- ja markkinointitoimenpiteitä.

DATA ENRICHMENT, TIEDON RIKASTAMINEN
Täydentää dataa, jotta sitä voidaan käyttää analytiikassa. Täydentää puuttuvat tiedot automaattisesti etsimällä joko keskenään samankaltaisia – tai samalla tavoin käyttäytyviä yrityksiä ja asiakkaita.

RETENTION MANAGEMENT, ASIAKASPOISTUMAN HALLINTA
Vähentää poistumaa tunnistamalla ne asiakkaat, jotka todennäköisimmin jättävät sopimuksen uusimatta tai tuotteen ostamatta. Käynnistää näille asiakkaille suunnatut, ennakoivat myynti- ja markkinointitoimenpiteet.

Datan ei tarvitse olla täydellistä

Prediktiivistä markkinointia pystyy tekemään vain, jos tallessa on riittävästi asiakasdataa. Riittävä tarkoittaa sellaista määrä, että koneen oppimisalgoritmi pystyy sen avulla ymmärtämään asiakkaan käyttäytymistä.

Dataa täytyy löytyä CRM- ja/tai markkinointiautomaatiotietokantoja varten vähintään tuhat riviä. Jokainen tietorivi edustaa yhtä yritystä tai yhteystietoa. Mitä enemmän kerättyä dataa on, sitä tarkemmat ovat algoritmien tekemät päätelmät.

Yksi koneoppimisen hyvistä puolista on, että sen hyödyntämän datan ei tarvitse olla täydellistä. Koneoppiminen nimittäin sietää myös puutteellista dataa.

(Tee tämä testi, niin saat selville onko yrityksesi valmis prediktiiviseen markkinointiin.)

Prediktiivinen markkinointi tehostaa sekä markkinointiautomaation suorituskykyä että sen vaikutusta, mutta kaikki yritykset eivät sitä tarvitse. (Jos yritys myy pari ydinvoimalaa kymmenessä vuodessa, se tuskin tarvitsee koneoppimista asiakasrekisterinsä hallintaan.)

Tilanne on toinen, jos yrityksellä on satoja asiakkaita ja sillä on käytössään markkinointiautomaatio-ohjelma. Siinä tapauksessa prediktiivinen markkinointi saattaa olla juuri se palikka, jonka puuttuminen estää yritystä pääsemästä myyntitavoitteisiinsa.

Haluatko lyhyen johdatuksen prediktiiviseen markkinointiin? Lue lisää>>

Tags:

Liidit
Markkinoinnin automaatio
Markkinointiteknologia
Menestystä muutoksesta
Moderni digimarkkinoija
Poweriamarkkinointiin
Prediktiivinen markkinointi
Synkronisoitu martech
Tulokselliset ohjelmat
blog comments powered by Disqus
About me

Matti on kokopäiväinen markkinoinnin automaation ja asiakaskokemuksen asiantuntija, joka on aikaisemmin työskennellyt Etumalle ja Nokialle Yhdysvalloissa. Hän on perehtynyt erityisesti datan käyttöön liiketoimintaprosessien ja päätöksenteon tukena.

Matti nauttii kirjoittamisesta, podcasteista (etenkin Yhdysvaltojen politiikasta), golfista, pitkistä kävelyistä vaimon ja jackrussellinterrierin kanssa sekä hiihdosta ja laskettelusta.

Matti is a consultant in predictive data-driven marketing and customer experience. He has previously worked for the customer experience feedback analysis company Etuma and for Nokia in the U.S. His passion is figuring out how to use data to solve business problems.

Matti enjoys writing, podcasts (especially on U.S. politics), golf, long walks with his wife and Jack Russell Terrier, and any kind of skiing.

Lisää kirjoittajalta