“Müştərilərinizin ən çox nə istədiyini və şirkətinizin nəyi daha yaxşı etdiyini bilin. Bu ikisinin görüşdüyü yerə diqqət yetirin.”
Bu sitat uğurlu satışın mahiyyətini əks etdirir. Effektiv marketinq həmişə müştəri ehtiyaclarını tanımaq və gözləmək barədə olmuşdur. Böyük dataların, süni intellektin və işdə mexanika öyrənmə həllərinin artan tətbiqi ilə müştəri gözləntilərini müəyyənləşdirmək hər zamankindən daha asan oldu.
Bu texnoloji genişləndirmə, satıcılara müştəri seçimləri və satın alma nümunələri ilə bağlı məlumatlara əsaslanan fərziyyələr etmək üçün güclü vasitələr təqdim etmişdir. Bu, misal kimi kritik suallara cavab verməklə müəssisələrə riskləri azaltmağa və satışları qaldırmağa kömək edir.
“Mənim ideal hədəf alıcım kimdir?”
“Adətən hansı maddələri axtarırlar?”
“Mənim markamla necə əlaqə qururlar?”
“Bundan sonra nə lazım ola bilər?”
Şirkətlərin bu zəkanı texnologiya ilə necə əldə edə biləcəyini anlamaq üçün, proqnozlaşdırıcı analitikləri təyin etmək və bunun necə işlədiyini anlamaq üçün bir addım ataq.

Proqnozlaşdırıcı analitika, gələcək nəticələr barədə proqnoz vermək üçün məlumatların təhlili, statistika və AI modellərindən istifadə prosesinə istinad edən inkişaf etmiş məlumat analitiklərinin bir qoludur. Bu analiz çox sayda məlumatın dəqiq və sürətli işlənməsinə imkan verən, yüksək hesablama gücü olan, sağlam maşınlarda işləyən yüksək səviyyəli proqram təminatı ilə aparılır.
Ticarətdə (biznesdə) proqnozlaşdırıcı modellər tarixi və əməliyyat məlumatlarını, riskləri tanımağa, imkanları ələ keçirməyə və qərar qəbulunu artırmağa imkan verən nümunələri müəyyənləşdirmək üçün istifadə edir.
4 növ məlumat analitikası
2012-ci ildə Gartner, proqnozlaşdırılan analitik də daxil olmaqla, məlumat analitikasının müxtəlif mərhələlərini əks etdirən iconic qrafik nəşr etdi.
Təqdim olunan bütün mərhələlər (və ya növlər) şirkətlərə xam məlumatlardan mənalı iş anlayışlarına qədər yolu keçməyə imkan verir; onların hər biri unikal nəticələr təqdim edir və fərqli bir məqsədə xidmət edir:

Təsvir analitikası
Adından da göründüyü kimi, təsviri analitik şeylərin hazırkı vəziyyətini təsvir etməklə əlaqədardır. Bu növ, mövcud məlumatlara dair hərtərəfli məlumat əldə etməyi və daha asan idarə etmək üçün onu daha kiçik hissələrə bölməyə imkan verir.
Təsvir analitikası marketinq kampaniyaları, müştəri cəlb etmə, tutulma və ya satış KPI-lər kimi keçmiş hadisələri aşkar etmək üçün təşkilatlar tərəfindən tətbiq edilə bilər. Bununla birlikdə, istifadə edildikdə, təsviri analitik nə kökdəki səbəb barədə , nə də bu vəziyyətin niyə baş verdiyini görünməsi barədə məlumat verir. Məsələn, Google Analyticsi düşünün. Bir veb saytdan məlumatları çəkir və ya müəyyən bir səhifə ilə istifadəçi əlaqəsinin artmasının səbəblərini araşdırmadan istifadəçiyə göstərir. Bu səbəb-nəticə əlaqəsi istifadəçi tərəfindən müəyyən edilməlidir. Digər məlumat təhlili növləri bu işə kömək edə bilər.
Diaqnostik analitika
Təsviri analitika şirkətlərə baş verənləri kəşf etməyə imkan versə də, diaqnostik analitika bunun nə üçün baş verdiyini müəyyən etmək üçün məlumatları araşdırır. Müxtəlif keçmiş hadisələr arasındakı bağlantılara çevrilir və müəyyən hadisələrin niyə baş verdiyini ən yaxşı izah etmək üçün işgüzar zəkanı tətbiq edir. Bu cür məlumatlar daha yaxşı qərar dəstəyini təmin edir və şirkətlərə anomaliyaları aşkar etməyə və gələcəkdə səhvlərin qarşısını almaq üçün nəticələr çıxarmağa imkan verir.
Proqnozlaşdırılan analitika
Növbəti məlumat analitik növü bu məqalənin mövzusudur. Məqsəd baş verə biləcək ehtimalları proqnozlaşdırmaqdır. Bunu etmək üçün, təsviri və diaqnostik analitik nəticələrə əsaslanır. Fərdiləşdirilmiş tövsiyələr, ehtimal ki, biznesdə proqnozlaşdırıcı analitikanın ən açıq və geniş yayılmış tətbiqidir. Amazon, Netflix və ya Spotify, bunlar hamısı, əvvəllər aldığı, baxdığı və ya dinlədiyi şeylərə əsaslanaraq hər bir müştəri üçün mümkün gələcək alışları proqnozlaşdıraraq satışlarını artırır. Bu cür fərdiləşdirmə, onlara satışdan və çarpaz satışdan daha çox gəlir əldə etməyə kömək edir.
Təqdimat analitikası
Təqdimedici analitika, gələcək bir problemin qarşısını almaq və ya potensial bir fürsətdən istifadə etmək üçün nə etməli olduğunu təyin edir. Bu metod gələcəkdə dərin tətbiq olunacağına görə, bəlkə də bütün növlərin ən mücərrədidir. Buna baxmayaraq müəssisələr üçün olduqca böyük əhəmiyyət kəsb edir. Təqdimedici analitika təkcə tarixi məlumatlara təsir etmir, həm də xarici məlumatları və tövsiyələr vermək üçün mənbələr kimi müxtəlif mürəkkəb alətlər və texnologiyaları özündə cəmləşdirir. Tətbiqinin sadə bir nümunəsi, istehlakçı tələbini optimallaşdırılmış mənfəət ilə tarazlaşdıran, məhsul qiymətlərini müəyyənləşdirən şirkətlərə kömək edə biləcək qiymətlərin hesablanması mühərrikləri və ya istismar planlamasını tənzimləmək və uğursuzluqların qarşısını almaq üçün lazımi hərəkətləri tövsiyə edə biləcək.

İndiki vaxtda dəyişən, sürətlə inkişaf edən marketinq mühitində istehlakçı meylləri və davranışları bir an nəzərə çarpacaq dərəcədə dəyişə bilər. Buna görə marketinq texnologiyası həllərinin növbəti dalğasının istehlakçıların etdiklərinə deyil, nə edəcəyinə yönəldilməsi məqsədəuyğundur.
Proqnozlaşdırıcı marketinq sadəcə hansı marketinq fəaliyyətinin uğur qazanacağını və uğursuz olacağını proqnozlaşdıraraq daha ağıllı marketinq qərarları vermək üçün məlumat elmindən istifadə deməkdir. Bu aladıcı, sadə ifadə marketinq prosesi boyu dərin təsir göstərir.
Forrester, inkişaf etməkdə olan məlumat texnologiyaları ilə bağlı hesabatında, data təminatçılarını üç kateqoriyaya bölməklə ümumilikdə proqnozlu marketinq məlumat xidmətləri ilə əlaqələndirir:
Data toplayıcıları – ümumi iş məlumatlarını toplayın və əlavə edin – əlaqə məlumatları, firoqrafiya və s.
Data zənginləşdiriciləri – marketinq və satış fəaliyyətinin məlumatlarını marketinq prosesinə aid anlayışlarla toplayıb zənginləşdirmək.
Proqnozlaşdırıcı modellər – nümunələri ən uyğun meyarlara uyğunlaşdırmaq üçün məlumatlara riyazi alqoritmlər tətbiq edin.
Sadə dildə desək, Predictive Marketing necə işləyir ?
Proqnozlu marketinq satıcıları böyüməkdə olan mənbələr siyahısından məlumat toplayır, marketinq və müştəri məlumatları ilə birləşdirir. Bu məlumatları işinizə uyğunlaşdırılan proqnozlaşdırıcı model yaratmaq üçün istifadə edir. Bu model marketinq səylərinizin uğurunu təxmin etmək üçün istifadə olunur. Pərdənin arxasındakı texnologiya mürəkkəbdir, amma onu istifadə etmək üçün onu başa düşməyinizə ehtiyac yoxdur – əsasən, satıcılara sistemlərinizə giriş imkanı verirsiniz və satıcı sizə geri bal və fikir verir. Çətin hissə bu fikir və məlumat haqqında nə edəcəyinizi anlamaqdır.
Proqnozlu marketinq, proqnozlaşdırıcı texnologiyanın bütün marketinq prosesində, alıcının bütün səyahətində və hər rabitə kanalında tətbiqidir. Bu, yalnız proqnozlaşdırıcı analitik vasitəsi ilə gələcəyə dair proqnozlu düşüncənin olması deyil, həm də kimin və necə məşğul olacağına dair daha yaxşı qərar qəbul etmək, daha yaxşı məzmun, kampaniya və proqram qurmaq üçün bu düşüncədən istifadə etmək deməkdir.
Proqnozlu marketinq mövcud müştəri məlumat bazalarının nümunələri müəyyənləşdirmək və gələcək müştəri davranışlarını, satış meyllərini və marketinq nəticələrini təxmin etmək üçün strateji istifadəsidir. Proqnozlu marketinq strategiyasından istifadə edən təşkilatlar, istədikləri auditoriyaya müraciət etmək üçün daha çox imkanlara malikdirlər.
Gələcək marketinq səylərini yaxşılaşdırmaq üçün müştəri məlumatlarının toplanması yeni bir təcrübə deyil, lakin müasir strategiyalar əvvəllər düşünülməmiş həcmdə məlumatları emal etmək üçün mexanika öyrənmə və süni intellekt alqoritmlərindən istifadə edir. Bu gün marketoloqlar, proqnozlaşdırılan modelləri inkişaf etdirmək, zənginləşdirmək və proqramın fəaliyyətini təhlil etmək üçün müştəri profillərinin məcmu məlumat bazalarından faydalana bilərlər.
E-ticarət saytlarında bu istifadə hadisəsi ilə çox güman ki, tanışsınız. Bir məhsulu Amazon səbətinə qoyarkən, proqnozlaşdırılan bir model, bənzər üstünlükləri olan alıcıların anonim qeydlərinə qarşı alış tarixçənizi təhlil edir və sizi maraqlandıra biləcək başqa bir məhsul təklif edir. Bir az dəyişdirilmiş taktika B2B şəraitində də çox faydalı ola bilər.
Bugünkü bazarda proqnozlaşdırılan marketinq nə üçün vacibdir?
Əgər alıcılar və istehlakçılar arasında ortaq bir şey varsa, bu bazarda onların seçimlərinin çox olmasıdır. Marketoloqlar, proqnozlaşdırılan məlumat elmini bütün kanallar da istifadə edərək, tamaşaçı qarşısında xüsusi bir mesaj qoymaq üçün daha çox imkanlar verirlər. Proqnozlaşdırıcı texnologiyalar strateji mesajlaşmaları optimal sürətdə yerləşdirmək üçün elektron poçt, sosial, veb və telefon kanalları ilə inteqrasiya olunur.
Proqnozlaşdırma texnologiyası necə işləyir?
Proqnozlaşdırıcı texnologiyalar, həmin siyahılardakı əlaqələrin və təşkilatınızın əvvəllər topladığı müştəri məlumatlarının müqayisəsinə əsaslanaraq hansı əlaqə siyahılarının satın alınmağa dəyər olduğunu müəyyən edə bilər. Eyni şəkildə, analitik vasitələr, məlumatların zənginləşdirilməsi xidmətləri ilə təşkilatınızın mövcud liderlərini genişləndirə bilər. Birlikdə, bu həllər satış nümayəndələrinə əlaqələri inkişaf etdirmək üçün daha az vaxt tələb edilərək aparıcılarla daha məhsuldar söhbət etmək imkanı verir.
Mənbə: intelligentdemand.com
Marketinq nədir və fəaliyyəti nədən ibarətdir? məqaləsinə keçid etmək üçün buraya klikləyin.
