Już podczas zakupów Amazon przewiduje, czy klient kupi wybraną książkę. To magia, a może czytanie w myślach? Nie, to dogłębna znajomość użytkownika wykorzystana przez inteligentne i „uczące się” algorytmy danych, służące do symulowania różnych scenariuszy, w zależności od pozostawionego przez nich „internetowego” śladu aktywności.
Przewidzenie decyzji klienta w zakresie zakupów mogłoby skrócić czas dostawy. Patent na „wyprzedzającą wysyłkę” został zgłoszony przez Amazon już w 2014 roku. Ale skąd gigant internetowy mógłby wiedzieć, jaką książkę zamówi internauta? Wykorzystując marketing predykcyjny (predictive marketing).
Co to jest marketing predykcyjny?
Stale rosnąca ilość danych dostarczanych (świadomie lub nie) przez użytkowników zachęca do ich analizy i systematyzacji, które z kolei pozwalają na rozwój nowych technik targetowania i personalizacji. Dane demograficzne z Google Analytics nie mówią wiele o profilu osobowym naszego potencjalnego klienta. Dopiero like na Facebooku, retweet, komentarz na forum, porzucony koszyk, historia zamówienia, kliknięcia w reklamy, aktywność na blogu, linki afiliacyjne czy też długość przytrzymywania kursora nad danym produktem – mix tych zachowań i aktywności pozwalają na zbudowanie profilu danego użytkownika.
Marketing predykcyjny to strategia bazująca na analizie ogromnej liczbie danych, która ma na celu budowanie relacji pomiędzy marką a potencjalnym konsumentem. Tworzenie głębokich więzi, wynikających z nieograniczonych możliwości personalizacji, otwiera wiele nowych dróg do eksploracji.
Magiczne narzędzie analityka – algorytm
Siła marketingu przewidującego leży nie w zgadywankach, ale w algorytmach, jakie mogą analizować zachowania i nawyki użytkowników przy użyciu danych z różnych źródeł (CRM, DMP, cross-device tracking, dane od osób trzecich itp.). Informacje te jasno wskazują, co danego konsumenta zainteresuje i spowoduje zwiększenie jego zaangażowania, konwersję, a ostatecznie – zwiększy przychody.
Kto już zarobił na takich przewidywaniach?
Najlepszym przykładem na pokazanie korzyści z marketingu przewidującego jest Netflix. Obecnie z serwisu korzysta ponad 100 mln użytkowników na całym świecie . Firma gromadzi więc ogromne ilości danych, które pomagają jej podejmować decyzje, mające wpływ na jakość świadczonych usług.
Netflix na podstawie dnia, daty, lokalizacji, rodzaju urządzenia, ocen filmów lub seriali, wyszukiwania i scrollowania potrafi nie tylko rekomendować, ale w umiejętny sposób zatrzymać klienta i nakłonić go do zakupu abonamentu. Analiza upodobań użytkowników miała kluczowe znaczenie w podjęciu decyzji o rozpoczęciu produkcji pierwszego własnego serialu Netflixa, czyli „House of Cards”. Zainwestowana kwota wynosiła 100 mln dolarów, a serial okazał się fenomenem! W obliczu tych danych (sic!) należałoby go raczej zatytułować „House of Data”.
Oprócz ułatwienia podejmowania decyzji biznesowych, wynikiem zabiegów marketingu predykcyjnego może być więc zwiększenie sprzedaży poprzez proponowanie klientom odpowiednich produktów we właściwym czasie i miejscu, a także poprawa efektywności oraz zasięgu kampanii marketingowej. Spersonalizowana reklama lub stargetowany newsletter będą miały lepszy wpływ na decyzję zakupową, jeżeli zostaną poprzedzone dogłębną analizą profilu klienta. Ten natomiast zwiąże się z marką na dłużej, jeśli poczuje, że jest traktowany w sposób indywidualny i wyjątkowy, bo marka zna go co najmniej tak dobrze, jak pani Zosia z zieleniaka pod blokiem.
Marketing predykcyjny ma coraz większe zastosowanie w działaniach performance marketingu
Dzięki coraz dokładniejszym danym, reklamy stają się precyzyjniejsze i efektywniejsze. W wyniku tego, budżety reklamowe będą mogły być mądrzej inwestowane, aby uzyskać jak największy ROI. Big Data pozwala na budowanie profili użytkowników na podstawie ich zachowań w internecie na desktopie czy urządzeniach mobilnych. Przykładowym profilem może być młoda para z dzieckiem planująca zakup mieszkania, zainteresowana podróżami oraz designem. Do tak zbudowanych i usystematyzowanych profili kierujemy dedykowany przekaz reklamowy w odpowiednim miejscu, czasie oraz formie.
Jesteśmy świadkami zmiany z podejścia ilościowego na jakościowe w afiliacji i performance marketingu. – Oznacza to mniej klasycznych bannerów, a więcej formatów natywnych, skierowanych i dopasowanych do wybranych użytkowników o określonych cechach, znajdujących się w określonej sytuacji. Kupując reklamę w modelu programmatic i wykorzystując marketing predykcyjny nie kupujemy już reklamy na określonym portalu, licząc na to, że nasz potencjalny użytkownik może się na nim zjawić. Działamy odwrotnie, czyli emitujemy reklamę na danej stronie, bo właśnie wszedł na nią ktoś, kto idealnie pasuje do profilu naszej buyer presona, czyli osoby posiadającej zestaw cech naszego potencjalnego klienta – mówi Michał Sołtys, Regional Director Central Eastern Europe z Grupy Kwanko, która prowadzi działania Performance Marketingu. Kwanko buduje profile użytkowników wykorzystując dane z własnych kampanii oraz tzw. 3rd party data. – Mamy bardzo zaawansowane kryteria targetowania, a optymalizacja jest możliwa dzięki rozwiniętym algorytmom, które przewidują możliwe scenariusze – dodaje Sołtys.
Nieuchronna przyszłość w życiu codziennym i biznesie
Marketing przewidujący rewolucjonizuje relację pomiędzy konsumentem a marką za pomocą takich funkcji jak: listy rekomendowanych produktów, sugestie na podstawie profilu, kastomizowane linki afiliacyjne i spersonalizowane komunikaty.
Na rozwój predictive marketing wpływ mają różne czynnik, m.in.: kogniwistyka, rozwój sztucznej inteligencji oraz machine learning, czyli zdolności maszyn do uczenia się i komunikacji w naturalnym języku. Wiele wskazuje na to, że będzie on niedługo wszechobecny: w naszym smart domach, w zegarkach, ubraniach czy samochodach. Umiejętne wykorzystanie tej technologii przyniesie niewątpliwe zyski dla biznesu online, a z czasem i offline.
