Predictive Marketing Forecasting is een datagedreven aanpak die gebruikmaakt van historische en actuele data. Samen met technieken zoals machine learning, kan toekomstig gedrag en -voorkeuren worden voorspeld.
Predictive marketing forecasting stelt je in staat je marketinginspanningen te meten, te optimaliseren, prospectbenadering te personaliseren en kansen met veel potentie te identificeren.
Wat is Predictive Marketing Forecasting?
Aan de hand van data voorspellen we welke stap prospects zetten, zodat we hen op het juiste moment met de juiste boodschap bereiken. Bij predictive marketing forecasting maken we gebruik van jullie data, machine learning (AI) om online gedrag, aankoopgeschiedenis en andere relevante datapunten te analyseren. Deze analyse helpt bij het identificeren van patronen en trends die kunnen worden gebruikt om toekomstige acties te voorspellen, zoals product- of dienstvoorkeuren, aankoopwaarschijnlijkheid en de mate van betrokkenheid bij marketingcampagnes.
Door online gedrag te begrijpen kunnen we de marketing funnel en boodschap goed afstemmen op individuele prospects of segmenten, waardoor de effectiviteit van een campagne toeneemt. Maar let wel; het is een voorspelling, geen garantie.
Zo werkt predictive marketing forcasting
We verzamelen data uit verschillende bronnen, zoals Google Analytics, je CRM, Leadinfo, je sociale media en eventuele eerdere aankopen. Vervolgens analyseren we je data met behulp van bijvoorbeeld ChatGPT, Copilot of andere machine learning-algoritmen, zodat patronen en correlaties worden gelegd. Daarbij kijken wij kritisch naar de uitkomsten van deze AI-tools, omdat het niet voor niets machine learning-tools zijn die niet altijd alle verbanden goed leggen. Onze kennis en ervaring blijft van belang.
De uitkomsten van de data-analyse gebruiken we om toekomstig gedrag te voorspellen. Op basis van die voorspellingen ontwikkelen we een marketingstrategie en -funnel, zoals gepersonaliseerde aanbevelingen, gerichte advertenties of aangepaste content.
In het kort:
- We verzamelen data uit verschillende bronnen.
- Patronen en correlaties laten we leggen door AI.
- We analyseren de uitkomsten van het door AI voorspelde gedrag.
- We ontwikkelen je marketingstrategie en -funnel.
Concreet: van predictive naar marketing forecasting
Tot zover de theorie. Wat je wilt is dat je uiteindelijk cijfermatig kan onderbouwen waarom je een budget voor een bepaalde campagne wil inzetten.
Met marketing forecasting schatten we in welk resultaat we denken te halen uit een campagne. Op basis van de gegenereerde inzichten kunnen we inschatten:
- Hoeveel leads of conversies je ongeveer kunt verwachten;
- Wat de verwachte ROI zal zijn;
- Welke kanalen het meest zullen opleveren;
- Welke doelgroep het meest waarschijnlijk converteert;
- Welke boodschap/campagnevorm het beste werkt.
Disclaimer, omdat het een voorspelling blijft en geen 100% garantie voor succes is
Marketing wordt vaak gezien als ongrijpbaar. Je doet ergens wat geld in en het je weet nooit of en wat er uit komt. Dat is ten dele waar. Dankzij de online wereld is veel meetbaar. Het is daardoor goed mogelijk om de uitkomsten van marketingcampagnes te voorspellen, maar altijd met een zekere marge van onzekerheid.
Voordelen van predictive marketing
Door de juiste prospects met de juiste boodschap te benaderen kan de conversieratio aanzienlijk hoger zijn. Het afstemmen van marketinginspanningen op individuele voorkeuren leidt tot een meer boeiende en bevredigende ervaring.
Verbeterde ROI: Door marketinguitgaven te optimaliseren en te focussen op prospects met veel potentie, kan voorspellende marketing leiden tot een hoger rendement op investering.
Verhoogde klantloyaliteit: Gepersonaliseerde ervaringen en relevante aanbiedingen kunnen leiden tot sterkere klantrelaties en een hogere klantloyaliteit.
Proactieve marketing: Door te inventariseren en te voorspellen welke prospect- en klantbehoeften er zijn, kunnen je beter anticiperen op hun eisen en wensen en proactief oplossingen bieden op hun acties.
Voorbeelden van voorspellende marketing in actie:
- Netflix: Beveelt films en series aan op basis van kijkgeschiedenis.
- Amazon: Stelt producten voor op basis van eerdere aankopen en surfgedrag.
- Starbucks: Gebruikt mobiele app-gegevens om aanbiedingen en aanbevelingen te personaliseren.
Uiteindelijk gaat het erom dat je op basis van aanwezige data gecombineerd met benchmark data kan berekenen wat een uitkomst van een campagne kan zijn. Wij gebruiken een combinatie van ROAS (Return On Ads Spend) en MER (Marketing Efficiency Ratio). Met ROAS berekenen we het resultaat per ingezet kanaal, met MER de algehele kosten die gespendeerd zijn aan de gehele campagne. Die laatste is de meest zuivere wat ons betreft, omdat daarin ook de kosten van je personele inzet en van de campagne ontwikkeling zitten.
Toch gebruiken we beide methoden van voorspellen om goed te monitoren in welk kanaal de campagne goed scoort en welk minder goed.
