Predictive analytics in marketing: het voorspellen van klantgedrag
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!
Dit blog over predictive analytics in het kort
Geen tijd om het hele blog te lezen? Geen zorgen. Hier is een korte samenvatting:
- Predictive Analytics kan bedrijven helpen inzicht te krijgen in antwoorden op vraagstukken door middel van historische data.
- Binnen de marketing kan dit marketeers helpen om klantgedrag te analyseren, zoals klantinteracties, aankoopgegevens of interne websitegegevens.
- Met behulp van statistische modellen kun je nauwkeurige voorspellingen te doen. Deze modellen zijn daardoor in staat om waarschijnlijkheden over de toekomst tot op zekere hoogte te voorspellen.
- Het voorspellen van data stelt marketeers in staat om strategieën te ontwikkelen en gerichte campagnes op te stellen. Daarnaast helpt het bedrijven om besluitvormingsprocessen beter in kaart te brengen.
Wat is predictive analytics?
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.
Het proces van predictive analytics
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.
1. Gegevens verzamelen
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.
2. Data opschonen en transformeren
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.
3. Voorspellingsmodel kiezen
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.
4. Model trainen
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.
Hoe marketeers gebruikmaken van predictive analytics
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:
- Aankoopgedrag: zoals eerder genoemd is, is het verzamelen van aankoopgegevens van groot belang voor marketeers. Dit stelt ons in staat om te voorspellen welke producten en/of diensten waarschijnlijk worden gekocht. Op deze manier kunnen marketeers beter beslissen welke producten aandacht nodig hebben.
- Cluster-analyses: het verzamelen van (externe) klantdata kan marketeers helpen bij het maken van klantsegmenten. Dit kan helpen bij het creëren van marketingcampagnes die beter aansluiten op diverse klantsegmenten binnen een bedrijf.
- Churn-analyses: interne klantdata – zoals website-interacties – kan bedrijven helpen om het klantverloop te voorspellen. Marketeers die dit onderzoeken, kunnen erachter komen welke klanten of klantgroepen naar waarschijnlijkheid zullen vertrekken. Dit stelt marketeers in staat om hier actie op te ondernemen.
Versterk jouw strategieën met aanvulling 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.
