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Por que você deve adicionar modelagem preditiva ao seu mix de marketing

A análise preditiva fornece uma base sólida para a tomada de decisões baseada em dados para campanhas de marketing. Mas embora a maioria dos líderes de marketing já utilize alguma forma de análise preditiva, especificamente modelagem preditiva, muitos ainda lutam para integrá-la totalmente em suas decisões.

As preocupações com a qualidade dos dados e a utilização dos dados corretos dificultam a adoção mais ampla da análise preditiva. Da mesma forma, alguns profissionais de marketing acham que a análise preditiva é muito complexa, presumindo que devem compreender totalmente a ciência de dados ou empregar ferramentas avançadas de IA para se beneficiar dela. Embora a análise avançada e a IA possam aprimorar a modelagem preditiva, você ainda pode melhorar as decisões usando a modelagem preditiva sem esses recursos.

Para aumentar as vendas da sua marca no próximo ano, vamos explorar como a modelagem preditiva pode aprimorar seu marketing. Saiba mais sobre seu uso atual na indústria de publicidade, inicie sua abordagem em 2024 e descubra exemplos reais de seus resultados impactantes.

A modelagem preditiva utiliza grandes conjuntos de dados para informar decisões baseadas em dados, substituindo a intuição por insights. Ao detectar padrões nos dados, você pode prever melhor o comportamento do consumidor e otimizar estratégias publicitárias. Aqui estão algumas maneiras populares de usar modelagem preditiva em publicidade:

Segmentação precisa de público

Com dados sobre dados demográficos dos clientes, comportamento online, histórico de compras, etc., você pode segmentar seu público e criar campanhas personalizadas para as preferências e necessidades distintas de cada segmento-alvo.

Até 71% dos clientes esperam personalização das marcas, por isso a segmentação é importante para ajudar a atender essa demanda.

Posicionamento e momento ideais para campanhas publicitárias

A análise de dados históricos pode produzir modelos preditivos que indicam quais canais ou plataformas provavelmente serão mais eficazes e quando é ideal colocar anúncios.

Os anunciantes podem usar essa análise para desenvolver melhores estratégias de planejamento de mídia, garantindo que os anúncios sejam veiculados ao público certo quando eles estiverem mais preparados para interagir com uma marca ou fazer uma compra.

Maximize as estimativas de valor da vida útil do cliente

O valor da vida do cliente (LTV) é o lucro previsto que uma marca pode esperar obter ao longo do relacionamento com o cliente. Ao usar a modelagem preditiva para projetar o LTV do cliente, você pode tomar decisões de investimento baseadas em dados para reter clientes existentes de alto valor em todos os canais de mídia.

Você também pode usar isso para identificar clientes em potencial que provavelmente serão valiosos para a marca ao longo do tempo.

Aprofunde-se: O poder da análise preditiva: o futuro é agora?

A modelagem preditiva auxilia na segmentação de público-alvo, na otimização de campanhas publicitárias e na priorização de clientes de alto valor. Ele também possui diversas aplicações, como análise de tendências para responder às mudanças do setor e projeções de ROI para alocação de recursos.

Muitos profissionais de marketing estão atualizando a modelagem preditiva com IA generativa e aprendizado de máquina, refletindo a tendência do setor. No entanto, a modelagem preditiva permanece acessível mesmo sem investimento em tecnologia avançada.

Por exemplo, a modelagem preditiva baseada em princípios estatísticos não requer aprendizado de máquina. Os casos de uso incluem:

  • Análise de regressão, que ajuda a comparar o impacto das variáveis ​​da campanha (ou seja, canais ou mensagens) para otimizar o alcance.
  • A análise de série temporal é outro tipo de modelagem estatística que pode ajudar os profissionais de marketing a compreender as tendências ao longo do tempo para criar previsões de vendas.

Aprofunde-se: 4 categorias de IA que impactam o marketing: análise preditiva

Introdução à modelagem preditiva

Independentemente da abordagem — com ou sem IA — há um forte argumento comercial para a implantação de modelos preditivos em 2024, especialmente com a evolução do comportamento do consumidor e a mudança dos hábitos de mídia.

A capacidade de hiperpersonalizar campanhas por si só está rapidamente se tornando uma aposta para as marcas, e a modelagem preditiva oferece essa capacidade junto com muitos outros insights essenciais. Então, como você pode começar?

A parceria com uma agência é ideal se você não tem muita experiência com modelagem preditiva para começar. Ao aproveitar a experiência de agências de muitas marcas, você pode desenvolver suas habilidades e obter orientação ao integrar a modelagem preditiva em sua estratégia geral de marketing. Uma colaboração com cientistas e analistas de dados de agências também pode ser útil.

Aqui estão outras maneiras autônomas para você e suas equipes de marketing aprenderem mais sobre modelagem preditiva.

Aproveite o treinamento

É uma boa ideia que toda a equipe de marketing compreenda os princípios básicos da modelagem preditiva e analítica. Felizmente, muitos recursos podem ajudar sua equipe a compreender os fundamentos.

Isso inclui cursos online, tutoriais e outros recursos. Aprender sobre a área melhora a colaboração, ajuda você a trabalhar com recursos externos de maneira mais eficaz e contribui para uma melhor tomada de decisões.

Defina suas prioridades

Depois de obter uma compreensão mais profunda das capacidades da modelagem preditiva, o próximo passo é definir os objetivos iniciais e de longo prazo da estratégia. Isso pode incluir prioridades como:

  • Melhorando a forma como você direciona os clientes.
  • Prever o comportamento do cliente de forma mais precisa ou mensurável.
  • Melhorando o desempenho da campanha.
  • Maximizando a eficiência de aquisição de clientes e LTV.

Planejar a implementação e identificar métricas de sucesso específicas será mais fácil quando você definir suas prioridades.

Comece pequeno e aumente

Depois que suas prioridades estiverem definidas, escolha um único projeto para começar, em vez de tentar implementar modelagem preditiva em diversas campanhas de uma só vez.

Isso permitirá que você ganhe experiência sem ficar sobrecarregado. Também lhe dará espaço para reconhecer e aplicar as lições aprendidas ao longo do caminho.

Depois de se sentir confiante sobre o impacto dos seus resultados, você poderá acelerar a implantação da modelagem preditiva de forma mais ampla.

Reavaliar e ajustar continuamente

Outra prática recomendada é avaliar frequentemente o desempenho da modelagem preditiva em relação aos objetivos, usando as métricas que você identificou ao definir prioridades em períodos variados ou mudanças em campanhas de marketing.

Ao avaliar o progresso e analisar os resultados, esteja preparado para iterar sua abordagem para que você possa melhorar continuamente suas técnicas de modelagem preditiva regularmente.

Incorpore modelagem preditiva em sua estratégia em 2024

Usar a modelagem preditiva corretamente pode ajudar a transformar as campanhas. Em um caso de uso do mundo real, ajudou a proporcionar um crescimento anual de assinaturas em uma indústria altamente competitiva.

O sistema de otimização rápida baseado em dados e o modelo de desempenho preditivo de alta confiança aumentaram significativamente a participação no mercado, superando as expectativas dos clientes.

Mantenha-se atualizado sobre os avanços tecnológicos e analíticos ao integrar a modelagem preditiva em sua estratégia de marketing este ano.

Esteja você fazendo parceria com uma agência, começando com ferramentas de IA ou aprimorando gradualmente os recursos tecnológicos, a incorporação de modelagem preditiva aprimorará sua tomada de decisão para resultados impressionantes em 2024.

Aprofunde-se: o que as ferramentas de atribuição de marketing e análise preditiva fazem?

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As opiniões expressas neste artigo são do autor convidado e não necessariamente da MarTech. Os autores da equipe estão listados aqui.