Artikkeli Smart data Dataohjautuva markkinointi

Neljä tapaa ennustaa asiakkaasi seuraava ostos

Haluaisitko ennustaa asiakkaasi tulevaisuuden tarpeet? Smart data ja ennakoiva analytiikka auttavat sinua määrittelemään henkilöt, jotka ovat todennäköisimmin ostamassa auton, ottamassa lainaa tai saamassa lapsen tietyn ajanjakson aikana. Lyhyesti sanottuna voit tunnistaa uuteen elämänvaiheeseen siirtyvät kuluttajat, joiden tarpeet, kiinnostuksen kohteet ja ostotottumukset ovat muuttumassa.

Edellisen sukupolven kohdalla eri asiakasryhmien käyttäytymisen ja kulutuksen ennustaminen oli yksinkertaisempaa. Ihmiset hankkivat lapsia suunnilleen saman ikäisinä ja asuivat samassa osoitteessa pitkään. Ajat ovat muuttuneet. Nykyään on paljon enemmän vaihtelua ja mahdollisia elämänvalintoja. 25-vuotiaalla voi olla enemmän yhteistä 50-vuotiaan kanssa kuin omanikäisensä henkilön kanssa.

Nykymarkkinoilla on tärkeää sovittaa viestintä entistä vaativammille asiakasryhmille. Julkisten datalähteiden ja kyselyiden avulla kerätyn datan laadullisen analyysin avulla voit oppia tuntemaan asiakkaasi paremmin.

”Jos analyysi toteutetaan oikein, voidaan löytää vastauksia kysymyksiin ihmisten yksilöllisestä käyttäytymisestä sekä heidän arvoista ja elämänvaiheistaan. Tämä puolestaan antaa tärkeää tietoa heidän kulutustarpeistaan”, sanoo Bisnoden Senior Analyst Sara von Schoult.

”Voit löytää vastauksia kysymyksiin ihmisten yksilöllisestä käyttäytymisestä sekä heidän arvoista ja elämänvaiheistaan. Tämä puolestaan antaa tärkeää tietoa heidän kulutustarpeistaan”.

Sara von Schoultz, Senior Analyst, Bisnode

Mitä on ennakoiva analytiikka?

Mitä on ennakoiva analytiikka?

Ennakoivassa tai prediktiivisessä analytiikassa hyödynnetään dataa, tilastollisia algoritmeja sekä koneoppimista tulevaisuuden tapahtumien tunnistamiseen historiallisen datan pohjalta. Tavoitteena on ymmärtää menneiden tapahtumien lisäksi sitä, mitä tulee tapahtumaan tulevaisuudessa.

Tässä neljä seikkaa, jotka voivat antaa osviittaa asiakkaasi seuraavasta ostoksesta:

1. Asiakkaan ostovoima

Henkilön tulotaso ei aina kerro kaikkea hänen ostovoimastaan. Juuri asunnon ostaneella ja 36 000 euron vuosipalkkaa saavalla henkilöllä on todennäköisesti laskujen maksun jälkeen vähemmän rahaa käytössä kuin samaa palkkaa saavalla henkilöllä, joka on asunut samassa asunnossa kymmenen vuoden ajan. Dataa hyödyntämällä voit päätellä, onko koko kotitalouden ostovoima vahva vai heikko.

2. Asiakkaan elämänvaihe

Missä elämänvaiheessa asiakkaasi on? 55-vuotias mies voi nykyään olla tuore isä tai isovanhempi. Asiakkaan elämänvaihe määrittää usein sen, mistä hän on kiinnostunut ja miten hänen huomionsa saa parhaiten.

3. Asiakkaan seuraava ostos

Yhdistämällä suuria määriä dataa ja aiempia kulutustottumuksia voit laskelmoida kunkin asiakkaan todennäköisimmän tulevan ostoksen. Nykyään on mahdollista sanoa, että ”70 prosentin todennäköisyydellä Eric tulee muuttamaan vuoden sisällä, joten hän tarvitsee asuntolainan ja -vakuutuksen”.

4. Kulutussykli ja asiakkaan arvo

Ihmisten elämässä on erilaisia kulutusjaksoja. Tiettyinä aikoina he kuluttavat enemmän, toisina vähemmän. Voit ennakoida asiakkaasi tulevia kulutusmääriä analysoimalla hänen persoonaansa, elämänvaihettaan ja ostovoimaansa. Näin voit saada tärkeää osviittaa koko asiakaskantasi arvosta tulevaisuudessa sekä apua arvokkaimpien asiakkaiden tunnistamiseen.