De dynamische en veranderende aard van marketing zorgt ervoor dat bedrijven en ondernemers op een andere manier kijken naar interne en externe optimalisaties. Een snelgroeiend onderdeel hiervan is het voorspellen van trends en klantgedrag. Dit wordt ook wel predictive analytics genoemd en is een onmisbaar gedeelte binnen de marketingstrategie. Het is een krachtig onderdeel van data science en data analytics binnen marketing en zorgt ervoor dat marketeers toekomstige veranderingen, inzichten en besluitvormingsprocessen uiteen kunnen zetten. Benieuwd wat predictive analytics is en hoe het toegepast wordt binnen de marketing? Lees dan verder!
Geen tijd om het hele blog te lezen? Geen zorgen. Hier is een korte samenvatting:
Predictive analytics is een onderdeel van data science en data analytics waar gebruik wordt gemaakt van historische data. Dit kan interne data zijn, maar ook data van bepaalde tooling waar gegevens in worden verzameld. Naar aanleiding van een bepaalde hypothese worden er vervolgens – middels statistische algoritmes en machine learning technieken – uitkomsten voorspeld. De doelstelling is om hier relaties en trends in te ontdekken die kunnen bijdragen aan het beantwoorden van diverse vraagstukken. Zo kan het je helpen om inzichten te krijgen in wat er in de toekomst zou kunnen gebeuren op basis van de data uit het verleden.
Bij het proces van predictive analytics komt een aantal zaken kijken. Er zijn vier kernfasen die nauwgezet doorlopen moeten worden om uiteindelijk waarschijnlijkheden over de toekomst tot op zekere hoogte te kunnen voorspellen.
De eerste stap is het verzamelen van je data. Het is belangrijk dat dit gegevens zijn van hoge kwaliteit, zoals klantinteracties, aankoopgegevens, en andere websitegegevens.
Nadat alle data zijn verzameld, begint het opschonen en transformeren van de dataset. Een dataset zonder opschoning bevat vaak fouten en inconsistenties waardoor de voorspelling verkeerd kan worden geïnterpreteerd en minder nauwkeurig is.
Na de opschoning en transformatie ga je aan de slag met je hypothese, bijpassende variabelen en de keuze van het datamodel. Voorbeelden van gangbare voorspellingsmodellen zijn regressies, neural networks of random forests. Deze modellen omvatten een statistische techniek die wordt gebruikt om patronen en relaties binnen gegevens te ontdekken.
Vervolgens train je het model, zodat het algoritme zo goed mogelijk leert van de gegevens. Dit stelt het algoritme in staat om nauwkeurige voorspellingen te doen. Door middel van een zogenaamde ‘test-set’ kan het model vervolgens geëvalueerd worden op basis van een set nieuwe gegevens. Hierdoor is het model in staat om waarschijnlijkheden over de toekomst tot op zekere hoogte te voorspellen.
Binnen organisaties wordt veel gebruik gemaakt van predictive analytics voor interne besluitvormingsprocessen. In de marketing wordt predictive analytics veel gebruikt voor het voorspellen van klantgedrag. Er zijn enkele voorbeelden hoe wij binnen onze data-tak gebruikmaken van predictive analytics:
Het vermogen om toekomstig klantgedrag te voorspellen, zorgt ervoor dat marketeers beter in staat zijn om strategieën te ontwikkelen. Als aanvulling kan men betere klantinzichten ontwikkelen en als gevolg gerichte campagnes opzetten. Met behulp van predictive analytics kunnen bedrijven vóór zijn op hun concurrenten en meedoen met de dynamische aard van online marketing. Zo kun je data-gedreven beslissingen nemen voor de toekomst.
Onze blogartikelen
Met zo’n groot team aan specialisten en vakidioten verzamelen we veel tips. Deze zetten we graag voor je op een rij in onze blogartikelen. Lees ze hier.
Volg ons op