روش های زیادی برای پیش بینی داده های بازاریابی وجود دارد ، اما کدام تکنیک ها برای سناریوهای مختلف مناسب هستند؟
با Truenorth شروع کنید
تمرکز ، تراز و پیگیری بازاریابی خود را در یک مکان با همه چیز و همه افراد به سمت هدف شما انجام دهید.
پیش بینی بازاریابی روشی محور داده برای پیش بینی روند آینده بازار و درآمد کسب و کار است. یک پیش بینی دقیق بازاریابی ، حدس و گمان را از برنامه ریزی جدول زمانی بازاریابی ، استراتژی ها ، تقویم ها و بودجه ها خارج می کند. خوشبختانه برای تیم های بازاریابی ، اکنون آنها به وفور جریان داده های بازاریابی در اختیار آنها هستند. اما تمام این داده ها باید به گونه ای مورد تجزیه و تحلیل قرار گیرند که یک طرح دقیق برای آینده فراهم شود.
ممکن است تعجب کنید ، بهترین راه برای تجزیه و تحلیل تمام اطلاعات چیست؟هیچ روش صحیحی وجود ندارد ، بلکه تکنیک های متعددی است که می تواند به صورت جمعی برای رشد دقیق شرکت در هرچه بیشتر استفاده شود.
مقاله زیر به برخی از مفیدترین روش ها و تکنیک های مورد استفاده در پیش بینی بازاریابی می پردازد.
1. تجزیه و تحلیل سری زمانی و پیش بینی
به عبارت ساده ، تجزیه و تحلیل سری زمانی به معنای نگاه به داده های تاریخی و استفاده از آن برای پیش بینی یا توضیح روند است. برای این نوع تجزیه و تحلیل ، شما باید بتوانید به داده های فروش تاریخی و بازاریابی ثبت شده در یک دوره زمانی دسترسی پیدا کرده و آن را برای الگوهای ارزیابی کنید.
از این الگوهای می توان برای ایجاد مدلهایی استفاده کرد که رشد آینده را پیش بینی می کند. به عنوان مثال ، بین سالهای 2018 و 2020 تولید سرب برای کمپین های بازاریابی شما از طریق Google Ads 3. 75 ٪ بود ، احتمالاً نرخ تبدیل شما در سال آینده یکسان خواهد بود. این شکل از تجزیه و تحلیل برای پیش بینی های کلی بازاریابی مناسب است - به همین دلیل ما از این تکنیک در Truenorth برای پیش بینی پیش بینی های رشد استفاده می کنیم.
در پیش بینی سری زمانی ، تعدادی مدل مختلف برای برون یابی داده ها به آینده وجود دارد. در حالی که رگرسیون خطی ممکن است شایع ترین باشد ، مطمئناً در یک زمینه بازاریابی کمترین واقع بینانه است زیرا پیش بینی افزایش مداوم به طور نامحدود با گذشت زمان است.
برای پیش بینی های رشد ، یک پیش بینی خشم لگاریتمی یا متحرک باید بهتر منعکس کننده واقعیت های عملکرد بازاریابی شروع کندتر و ایجاد حرکت در طول زمان تا نقطه اشباع باشد.
2. تکنیک های کیفی
اگر تجزیه و تحلیل کمی به "چه" رفتار مشتری نگاه کند ، کیفی به دنبال توضیح "چرا" است. صحبت مستقیم با مشتریان ، انجام نظرسنجی ها ، گروه های متمرکز و مصاحبه می تواند به شما کمک کند تا از احساسات ، افکار و نیازهای بازار هدف خود ایده بهتری کسب کنید.
در حالی که گاهی اوقات برای تعیین کمیت این داده ها می تواند چالش برانگیز باشد ، اما هنوز هم اطلاعات کلیدی است که می تواند برای پیش بینی روند بازار آینده و ارقام فروش بالقوه پروژه استفاده شود. این همچنین یک ابزار مفید برای زمانی است که به عنوان مثال ، با یک محصول جدید که با داده های فروش تاریخی زیادی همراه نیست ، از جریان اطلاعات قابل اعتماد دیگر برخوردار نیستید.
3. تجزیه و تحلیل تقاضای آماری
پیش بینی بازاریابی به شدت با پیش بینی فروش گره خورده است ، و بدون دیگری نمی تواند وجود داشته باشد. برای پیش بینی فروش آینده ، باید در ماهها یا سالهای آینده از تقاضای مورد انتظار محصولات و خدمات خود درک کنید.
تجزیه و تحلیل تقاضای آماری از مدل های ریاضی برای تجزیه و تحلیل داده های فروش تاریخی و استفاده از آن برای پیش بینی تقاضای آینده استفاده می کند. این می تواند مبتنی بر عوامل فصلی باشد - به عنوان مثال ، فروش بیکینی شما به طور قابل پیش بینی هر تابستان افزایش می یابد - اما همچنین برای محصولاتی که تقاضای نامنظم متناوب دارند ، کار می کند.
اگر می‌دانید چه زمانی بازار به احتمال زیاد محصول شما را تقاضا می‌کند، می‌توانید یک پیش‌بینی بازاریابی ایجاد کنید که این الگوها را منعکس کند.
4. تست بازاریابی
اگر محصول جدید یا بازار جدیدی دارید، ایجاد پیش بینی های بازاریابی در آینده می تواند دشوار باشد. اینجاست که بازاریابی آزمایشی وارد می‌شود. شما محصول خود را می‌گیرید، آن را در بازار کوچک‌تری آزمایش می‌کنید و از داده‌های به‌دست‌آمده از این آزمایش برای پیش‌بینی نتایج آینده قبل از عرضه اصلی استفاده می‌کنید.
همچنین می توانید از بازاریابی آزمایشی برای ایجاد یک بازار آزمایشی در مقابل تجزیه و تحلیل شکاف بازار کنترل استفاده کنید. این بدان معنی است که شما محصول یا خدمات را در دو بازار کوچک آزمایشی و کنترلی راه اندازی می کنید، اما آن را فقط در منطقه کنترل تبلیغ و تبلیغ می کنید. سپس می توانید از این داده ها برای تجزیه و تحلیل شکاف فروش استفاده کنید و بینش بیشتری در مورد اثربخشی کمپین های بازاریابی آینده ارائه دهید.
5. شاخص های پیشرو
اگر یک شاخص عقب ماندگی یک KPI است که چیزی در مورد عملکرد گذشته به شما می گوید، پس یک شاخص پیشرو اطلاعاتی در مورد آینده به شما می دهد. به عنوان مثال، اگر در تلاش برای کاهش وزن هستید، یک نشانگر عقب ماندگی عدد فعلی شما روی ترازو خواهد بود. یک شاخص اصلی تعداد کالری هایی است که در روز مصرف می کنید، زیرا احتمالاً کاهش یا افزایش وزن شما در آینده را پیش بینی می کند.
اگر می‌خواهید یک پیش‌بینی بازاریابی ایجاد کنید، باید بتوانید شاخص‌های پیشرو خود را تجزیه و تحلیل کنید. می‌تواند شامل تعداد بازدیدکنندگان وب‌سایت، برداشت‌های رسانه‌های اجتماعی، نرخ باز شدن ایمیل، مشترکین یا میزان مقالات منتشر شده باشد. تجزیه و تحلیل شاخص‌های پیشرو شما مشخص می‌کند که کدام کمپین‌های بازاریابی احتمالاً بیشترین سرنخ را ایجاد می‌کنند.
6. تکنیک های همبستگی
هنگام تجزیه و تحلیل اطلاعات آماری، داده ها می توانند همبستگی های جالب و مفیدی را ارائه دهند. به عنوان مثال، نرخ پرش یک وب سایت ممکن است با نرخ تبدیل مرتبط باشد. با اندازه‌گیری نرخ‌های پرش فعلی، پیش‌بینی‌کنندگان بازاریابی ممکن است بتوانند نرخ‌های تبدیل آینده را پیش‌بینی کنند.
نکته مهم این است که همبستگی همیشه علیت را نشان نمی دهد، اما بازاریابان را در جهت علل احتمالی راهنمایی می کند. سپس می توان اینها را بررسی کرد و آزمایش هایی را انجام داد که می تواند برای بهبود پیش بینی بازاریابی استفاده شود.
شما به ابزارهای مناسب برای پیش بینی بازاریابی نیاز دارید
با توجه به اطلاعات بازاریابی بسیار زیادی که در دست داریم، به نرم افزار مناسبی نیاز داریم که به ما در انجام تحلیل کمک کند. راه حل های مدرن می توانند اطلاعات را از جریان های متعدد گرفته و از روش های فوق برای تولید پیش بینی های بازاریابی دقیق استفاده کنند. این پیش بینی های رشد می تواند به هدایت استراتژی های بازاریابی، اهداف و جدول زمانی ما کمک کند.
برای ابزاری که می تواند این کار را برای شما انجام دهد، نگاهی به پیش بینی رشد و ویژگی پیش بینی رشد TrueNorth بیندازید.
