予測マーケティング: 概要とビジネスへの適用方法

公開: 2022-11-17

マーケティングでは、常にトレンドを予測しようとします。 これが、絶えず変化する業界に適応し、将来の顧客がどこにいてもリーチできる唯一の方法です。

幸いなことに、私たちが手元に持っている膨大な量のデータに基づいて何が起こるかを知るのに役立つ、ますます多くの予測マーケティング ツールが利用できるようになっています。 これは急速に成長している分野であり、競合他社との差別化の鍵となる可能性があります. 予測マーケティングとは何か、またそれを会社に実装する方法を知りたいですか? 読む!

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予測マーケティングの概要とビジネスへの適用方法

予測マーケティングとは?

予測マーケティングは、顧客の行動、購入および検索履歴、Web 分析などに関するデータを使用して、マーケティング戦略の成功を予測します。 さまざまな手法を使用して、ブランドのターゲット オーディエンスの行動パターンをリアルタイムで分析し、人々が将来どのような製品やサービスを選択するかを予測します。

予測マーケティングは、パターンを特定して予測するために大量の情報を使用するため、データ サイエンスやデータ マイニングと密接に関連しています。

その実用的なアプリケーションには、製品やサービスのパーソナライズされたレコメンデーションの作成、購入パターンの予測、ユーザーが顧客になる確率の計算などがあります。

マーケティングに存在する予測モデルとは?

マーケティングにおける予測モデルは、あらゆる種類の予測を行うのに役立つデータと統計に基づくシステムです。 これらは、マーケティング キャンペーンやコミュニケーション戦略の開発に役立ちます。

予測マーケティングとその応用で使用されるモデルの 5 つの例を次に示します。

  • クラスタリング モデル:顧客とオーディエンスをセグメント化するために使用されます。 クラスタリング モデルは、行動、人口統計、興味、その他の変数に基づいてターゲット オーディエンスをセグメント化するのに役立ちます。 さまざまなクラスタリング モデルを試すことで、セグメンテーションをより正確にする新しいパターンを見つけることができます。

  • 識別モデル:新規顧客の獲得に使用されます。 モデルをクラスタリングした後、次のステップはセグメンテーションをさらに進めて識別モデルを作成することです。 実際には、これは、現在の顧客と非常に類似している潜在的な顧客を特定してセグメント化することを意味します。 このモデルの良い例は、Facebook の類似オーディエンスです。

  • 傾向モデル: リード スコアリングで使用されます。 2015 年にさかのぼると、Forrester の調査では、予測リード スコアリングがマーケティング分析の主要なユース ケースの 1 つにランク付けされました。 このプロセスでは、過去の顧客データを使用して、コンバージョンの可能性に基づいてリードをランク​​付けします (以下の実際の例)。

  • 協調フィルタリング:コンテンツと広告のレコメンデーションで使用されます。 協調フィルタリングは、顧客の過去の行動に関するデータを使用して、製品やサービスを推奨します。 これは、e コマース セクターやストリーミング サービスで広く使用されている手法です。

  • 自動セグメンテーション:パーソナライズされたカスタマー エクスペリエンスで使用されます。 高度なセグメンテーション モデルと、リード スコアリングおよびカスタマイズされたレコメンデーションを組み合わせることで、個人レベルで真に関連性の高いエクスペリエンスを作成できます。 これにより、顧客満足度が向上し、ROI を向上させる重要な要因となります。

予測マーケティング調査とは?

予測マーケティング調査では、データを収集してパターンを探し、消費者の行動を予測します。 予測マーケティング研究は、次の手順で構成されます。

  1. 研究で達成したい目標を定義します。

  2. データマイニング技術、インテリジェントデバイスからのデータなどを使用して、必要なデータを収集します。

  3. データを処理および標準化して、分析を実行できるようにします。

  4. 分析を実行し、関連する統計を取得します。

  5. この情報から予測モデルを作成します。

  6. これらの予測モデルを会社に適用して結論を​​導き出し、次のステップを決定します。

予測マーケティングの利点

予測分析市場は、年間 23.2% の割合で成長しています。 この成長の理由は、これらの種類の技術を組み込むことが容易になり、次のような多くの利点を享受できるようになったためです。

  • ターゲットオーディエンスについてのより良い知識。 潜在的な顧客の行動パターンと好みを正しく特定することは、製品やサービスの提供、およびマーケティング戦略を計画する際に非常に役立ちます。

  • より良いセグメンテーション。 セグメンテーションは、多くの場合、あらゆるマーケティング戦略の柱です。 潜在的な顧客が誰で、彼らが何を求めているかを正確に特定することで、目標を達成する可能性が高い高精度のキャンペーンを開始できます。 正しくセグメント化することは、企業に利益をもたらすだけではありません。 広告で飽和状態になっている環境では、顧客は常に広告が殺到するのではなく、関心のあるコンテンツを受け取ることに感謝しています。

  • 顧客満足度の向上。 予測マーケティングにより、顧客が本当に望んでいるものを知ることができるため、最適なタイミングで適切なオファーを提示できる可能性が最大になります。 これらすべてが、顧客満足度の向上、ロイヤルティの向上、投資収益率の向上につながります。

  • トレンドに追いつく。 マーケティング担当者は、それに応じて戦略を計画できるようにするために、常にセクターの動向を最新の状態に保つ必要があります。 予測マーケティングは、製品設計からロジスティクス、コミュニケーションに至るまで、今後の変化と、会社を変化に適応させる方法を知るのに役立ちます。

  • 最適化。 予測マーケティングを使用すると、求めている結果が得られていないコンテンツやアクションをすばやく特定できます。 これにより、最も効果的なアクションに予算と労力を集中させ、マーケティング目標を達成する可能性が高いコンテンツを提供することができます。

  • 迅速な投資収益率。 ゼロからプレディクティブ・マーケティングを始めるには、ある程度の初期投資が必要ですが、成果が上がるということは、その投資をすぐに回収して利益を生み出すことができるということです。



ビジネスに予測マーケティングを導入する方法

予測マーケティングには、ビジネスとマーケティングの多くの分野を改善する可能性がありますが、どこから始めればよいか迷っているかもしれません。 ここでは、開始して結果を確認するのに役立つ予測マーケティングの有用なアプリケーションをいくつか紹介します。

  • ユーザーの過去の購入、興味、および好みに基づいて、パーソナライズされた製品およびサービスの推奨事項を表示します。
  • ユーザーの行動に関するデータと将来の行動に関する予測に基づいて、オンライン ショッピング エクスペリエンスを向上させます。
  • メール マーケティング キャンペーンをリアルタイムでパーソナライズして、顧客の行動に対応し、リードまたは購入へのコンバージョンを促進します。
  • パーソナライズされたプロモーションと割引を提供して、短期的に収益を増やします。

予測マーケティング ツール

最後に、会社で予測マーケティングの実装を開始し、その利点を今すぐ活用するのに役立つ 2 つのツールを見てみましょう。

HubSpot からの予測リード スコアリング

リード スコアリングは、予測マーケティングに関して最大​​の可能性を秘めた分野の 1 つです。 これは、顧客になる可能性を反映するスコアを各リードに割り当てることで構成されます。 このスコアに基づいて、見込み客は破棄されるか、別の自動化されたコミュニケーション フローに割り当てられ、コンバージョンへのパスに付随します。

HubSpot のリード スコアリング ツールは、顧客がサイトで最初に訪問したページから最後に行ったアクションまで、顧客から収集されたすべての情報を使用します。 このデータはすべて、機械学習技術を使用して分析され、コンバージョンの可能性を反映する予測スコアが取得されます。

魔法

このツールの最も興味深い側面の 1 つは、データを収集して予測をテストするにつれて、時間の経過とともに賢くなることです。 したがって、リード スコアリング戦略は自動的に最適化されます。

リード スコアリングで考慮される要素をより詳細に制御したい場合は、従来のリード スコアリング方法を使用することもできます。

投稿者Ratings

ByRatings は、マーケティング ファネル全体に予測マーケティング手法を組み込んで、マーケティングチームとセールス チームのパフォーマンスを向上させる完全なソリューションです。 その製品は、次のようなさまざまなビジネス ニーズに対応します。

  • Web サイト訪問者のクリック率を予測します。

  • リードの予測スコアを取得します。

  • 見込み客を適切な販売代理店に割り当てて、コンバージョンを増やします。

  • 顧客の生涯価値を高めるために、顧客の購買行動を予測します

  • より効果的なセグメンテーションのために顧客プロファイルを分析します。

  • 顧客離れの可能性を予測し、予防策を講じます。

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