Jak marketing predykcyjny wpływa na performance marketing?
Katgoria: BUSINESS INTELLIGENCE / Utworzono: 11 maj 2017
Już podczas zakupów Amazon przewiduje, czy klient kupi wybraną książkę. To magia, a może czytanie w myślach? Nie, to dogłębna znajomość użytkownika wykorzystana przez inteligentne i „uczące się” algorytmy danych, służące do symulowania różnych scenariuszy, w zależności od pozostawionego przez nich „internetowego” śladu aktywności.
Przewidzenie decyzji klienta w zakresie zakupów mogłoby skrócić czas dostawy. Patent na „wyprzedzającą wysyłkę” został zgłoszony przez Amazon już w 2014 roku. Ale skąd gigant internetowy mógłby wiedzieć, jaką książkę zamówi internauta? Wykorzystując marketing predykcyjny (predictive marketing).
Co to jest marketing predykcyjny?
Stale rosnąca ilość danych dostarczanych (świadomie lub nie) przez użytkowników zachęca do ich analizy i systematyzacji, które z kolei pozwalają na rozwój nowych technik targetowania i personalizacji. Dane demograficzne z Google Analytics nie mówią wiele o profilu osobowym naszego potencjalnego klienta. Dopiero like na Facebooku, retweet, komentarz na forum, porzucony koszyk, historia zamówienia, kliknięcia w reklamy, aktywność na blogu, linki afiliacyjne czy też długość przytrzymywania kursora nad danym produktem – mix tych zachowań i aktywności pozwalają na zbudowanie profilu danego użytkownika.
Marketing predykcyjny to strategia bazująca na analizie ogromnej liczbie danych, która ma na celu budowanie relacji pomiędzy marką a potencjalnym konsumentem. Tworzenie głębokich więzi, wynikających z nieograniczonych możliwości personalizacji, otwiera wiele nowych dróg do eksploracji.
Magiczne narzędzie analityka – algorytm
Siła marketingu przewidującego leży nie w zgadywankach, ale w algorytmach, jakie mogą analizować zachowania i nawyki użytkowników przy użyciu danych z różnych źródeł (CRM, DMP, cross-device tracking, dane od osób trzecich itp.). Informacje te jasno wskazują, co danego konsumenta zainteresuje i spowoduje zwiększenie jego zaangażowania, konwersję, a ostatecznie – zwiększy przychody.
Kto już zarobił na takich przewidywaniach?
Najlepszym przykładem na pokazanie korzyści z marketingu przewidującego jest Netflix. Obecnie z serwisu korzysta ponad 100 mln użytkowników na całym świecie[1]. Firma gromadzi więc ogromne ilości danych, które pomagają jej podejmować decyzje, mające wpływ na jakość świadczonych usług.
Netflix na podstawie dnia, daty, lokalizacji, rodzaju urządzenia, ocen filmów lub seriali, wyszukiwania i scrollowania potrafi nie tylko rekomendować, ale w umiejętny sposób zatrzymać klienta i nakłonić go do zakupu abonamentu. Analiza upodobań użytkowników miała kluczowe znaczenie w podjęciu decyzji o rozpoczęciu produkcji pierwszego własnego serialu Netflixa, czyli „House of Cards”. Zainwestowana kwota wynosiła 100 mln dolarów, a serial okazał się fenomenem! W obliczu tych danych (sic!) należałoby go raczej zatytułować „House of Data”.
Oprócz ułatwienia podejmowania decyzji biznesowych, wynikiem zabiegów marketingu predykcyjnego może być więc zwiększenie sprzedaży poprzez proponowanie klientom odpowiednich produktów we właściwym czasie i miejscu, a także poprawa efektywności oraz zasięgu kampanii marketingowej. Spersonalizowana reklama lub stargetowany newsletter będą miały lepszy wpływ na decyzję zakupową, jeżeli zostaną poprzedzone dogłębną analizą profilu klienta. Ten natomiast zwiąże się z marką na dłużej, jeśli poczuje, że jest traktowany w sposób indywidualny i wyjątkowy, bo marka zna go co najmniej tak dobrze, jak pani Zosia z zieleniaka pod blokiem.
Marketing predykcyjny ma coraz większe zastosowanie w działaniach performance marketingu
Dzięki coraz dokładniejszym danym, reklamy stają się precyzyjniejsze i efektywniejsze. W wyniku tego, budżety reklamowe będą mogły być mądrzej inwestowane, aby uzyskać jak największy ROI. Big Data pozwala na budowanie profili użytkowników na podstawie ich zachowań w internecie na desktopie czy urządzeniach mobilnych. Przykładowym profilem może być młoda para z dzieckiem planująca zakup mieszkania, zainteresowana podróżami oraz designem. Do tak zbudowanych i usystematyzowanych profili kierujemy dedykowany przekaz reklamowy w odpowiednim miejscu, czasie oraz formie.
Jesteśmy świadkami zmiany z podejścia ilościowego na jakościowe w afiliacji i performance marketingu.
Marketing przewidujący rewolucjonizuje relację pomiędzy konsumentem a marką za pomocą takich funkcji jak: listy rekomendowanych produktów, sugestie na podstawie profilu, kastomizowane linki afiliacyjne i spersonalizowane komunikaty.
Na rozwój predictive marketing wpływ mają różne czynnik, m.in.: kogniwistyka, rozwój sztucznej inteligencji oraz machine learning, czyli zdolności maszyn do uczenia się i komunikacji w naturalnym języku. Wiele wskazuje na to, że będzie on niedługo wszechobecny: w naszym smart domach, w zegarkach, ubraniach czy samochodach. Umiejętne wykorzystanie tej technologii przyniesie niewątpliwe zyski dla biznesu online, a z czasem i offline.
Źródo: Newseria
Co to jest marketing predykcyjny?
Stale rosnąca ilość danych dostarczanych (świadomie lub nie) przez użytkowników zachęca do ich analizy i systematyzacji, które z kolei pozwalają na rozwój nowych technik targetowania i personalizacji. Dane demograficzne z Google Analytics nie mówią wiele o profilu osobowym naszego potencjalnego klienta. Dopiero like na Facebooku, retweet, komentarz na forum, porzucony koszyk, historia zamówienia, kliknięcia w reklamy, aktywność na blogu, linki afiliacyjne czy też długość przytrzymywania kursora nad danym produktem – mix tych zachowań i aktywności pozwalają na zbudowanie profilu danego użytkownika.
Marketing predykcyjny to strategia bazująca na analizie ogromnej liczbie danych, która ma na celu budowanie relacji pomiędzy marką a potencjalnym konsumentem. Tworzenie głębokich więzi, wynikających z nieograniczonych możliwości personalizacji, otwiera wiele nowych dróg do eksploracji.
Magiczne narzędzie analityka – algorytm
Siła marketingu przewidującego leży nie w zgadywankach, ale w algorytmach, jakie mogą analizować zachowania i nawyki użytkowników przy użyciu danych z różnych źródeł (CRM, DMP, cross-device tracking, dane od osób trzecich itp.). Informacje te jasno wskazują, co danego konsumenta zainteresuje i spowoduje zwiększenie jego zaangażowania, konwersję, a ostatecznie – zwiększy przychody.
Kto już zarobił na takich przewidywaniach?
Najlepszym przykładem na pokazanie korzyści z marketingu przewidującego jest Netflix. Obecnie z serwisu korzysta ponad 100 mln użytkowników na całym świecie[1]. Firma gromadzi więc ogromne ilości danych, które pomagają jej podejmować decyzje, mające wpływ na jakość świadczonych usług.
Netflix na podstawie dnia, daty, lokalizacji, rodzaju urządzenia, ocen filmów lub seriali, wyszukiwania i scrollowania potrafi nie tylko rekomendować, ale w umiejętny sposób zatrzymać klienta i nakłonić go do zakupu abonamentu. Analiza upodobań użytkowników miała kluczowe znaczenie w podjęciu decyzji o rozpoczęciu produkcji pierwszego własnego serialu Netflixa, czyli „House of Cards”. Zainwestowana kwota wynosiła 100 mln dolarów, a serial okazał się fenomenem! W obliczu tych danych (sic!) należałoby go raczej zatytułować „House of Data”.
Oprócz ułatwienia podejmowania decyzji biznesowych, wynikiem zabiegów marketingu predykcyjnego może być więc zwiększenie sprzedaży poprzez proponowanie klientom odpowiednich produktów we właściwym czasie i miejscu, a także poprawa efektywności oraz zasięgu kampanii marketingowej. Spersonalizowana reklama lub stargetowany newsletter będą miały lepszy wpływ na decyzję zakupową, jeżeli zostaną poprzedzone dogłębną analizą profilu klienta. Ten natomiast zwiąże się z marką na dłużej, jeśli poczuje, że jest traktowany w sposób indywidualny i wyjątkowy, bo marka zna go co najmniej tak dobrze, jak pani Zosia z zieleniaka pod blokiem.
Marketing predykcyjny ma coraz większe zastosowanie w działaniach performance marketingu
Dzięki coraz dokładniejszym danym, reklamy stają się precyzyjniejsze i efektywniejsze. W wyniku tego, budżety reklamowe będą mogły być mądrzej inwestowane, aby uzyskać jak największy ROI. Big Data pozwala na budowanie profili użytkowników na podstawie ich zachowań w internecie na desktopie czy urządzeniach mobilnych. Przykładowym profilem może być młoda para z dzieckiem planująca zakup mieszkania, zainteresowana podróżami oraz designem. Do tak zbudowanych i usystematyzowanych profili kierujemy dedykowany przekaz reklamowy w odpowiednim miejscu, czasie oraz formie.
Jesteśmy świadkami zmiany z podejścia ilościowego na jakościowe w afiliacji i performance marketingu.
Oznacza to mniej klasycznych bannerów, a więcej formatów natywnych, skierowanych i dopasowanych do wybranych użytkowników o określonych cechach, znajdujących się w określonej sytuacji. Kupując reklamę w modelu programmatic i wykorzystując marketing predykcyjny nie kupujemy już reklamy na określonym portalu, licząc na to, że nasz potencjalny użytkownik może się na nim zjawić. Działamy odwrotnie, czyli emitujemy reklamę na danej stronie, bo właśnie wszedł na nią ktoś, kto idealnie pasuje do profilu naszej buyer presona, czyli osoby posiadającej zestaw cech naszego potencjalnego klienta – mówi Michał Sołtys, Regional Director Central Eastern Europe z Grupy Kwanko, która prowadzi działania Performance Marketingu. Kwanko buduje profile użytkowników wykorzystując dane z własnych kampanii oraz tzw. 3rd party data. – Mamy bardzo zaawansowane kryteria targetowania, a optymalizacja jest możliwa dzięki rozwiniętym algorytmom, które przewidują możliwe scenariusze – dodaje Sołtys.Nieuchronna przyszłość w życiu codziennym i biznesie
Marketing przewidujący rewolucjonizuje relację pomiędzy konsumentem a marką za pomocą takich funkcji jak: listy rekomendowanych produktów, sugestie na podstawie profilu, kastomizowane linki afiliacyjne i spersonalizowane komunikaty.
Na rozwój predictive marketing wpływ mają różne czynnik, m.in.: kogniwistyka, rozwój sztucznej inteligencji oraz machine learning, czyli zdolności maszyn do uczenia się i komunikacji w naturalnym języku. Wiele wskazuje na to, że będzie on niedługo wszechobecny: w naszym smart domach, w zegarkach, ubraniach czy samochodach. Umiejętne wykorzystanie tej technologii przyniesie niewątpliwe zyski dla biznesu online, a z czasem i offline.
Źródo: Newseria
Najnowsze wiadomości
Customer-specific AI: dlaczego w 2026 roku to ona przesądza o realnym wpływie AI na biznes
W 2026 roku sztuczna inteligencja przestaje być ciekawostką technologiczną, a zaczyna być rozliczana z realnego wpływu na biznes. Organizacje oczekują dziś decyzji, którym można zaufać, procesów działających przewidywalnie oraz doświadczeń klientów, które są spójne w skali. W tym kontekście coraz większe znaczenie zyskuje customer-specific AI - podejście, w którym inteligencja jest osadzona w danych, procesach i regułach konkretnej firmy, a nie oparta na generycznych, uśrednionych modelach.
PROMAG S.A. rozpoczyna wdrożenie systemu ERP IFS Cloud we współpracy z L-Systems
PROMAG S.A., lider w obszarze intralogistyki, rozpoczął wdrożenie systemu ERP IFS Cloud, który ma wesprzeć dalszy rozwój firmy oraz integrację kluczowych procesów biznesowych. Projekt realizowany jest we współpracy z firmą L-Systems i obejmuje m.in. obszary finansów, produkcji, logistyki, projektów oraz serwisu, odpowiadając na rosnącą skalę i złożoność realizowanych przedsięwzięć.
SkyAlyne stawia na IFS dla utrzymania floty RCAF
SkyAlyne, główny wykonawca programu Future Aircrew Training (FAcT), wybrał IFS Cloud for Aviation Maintenance jako cyfrową platformę do obsługi technicznej lotnictwa i zarządzania majątkiem. Wdrożenie ma zapewnić wgląd w czasie rzeczywistym w utrzymanie floty, zasoby i zgodność, ograniczyć przestoje oraz zwiększyć dostępność samolotów szkoleniowych RCAF w skali całego kraju. To ważny krok w modernizacji kanadyjskiego systemu szkolenia załóg lotniczych.
Wykorzystanie AI w firmach rośnie, ale wolniej, niż oczekiwano. Towarzyszy temu sporo rozczarowań
Wykorzystanie sztucznej inteligencji w firmach rośnie, ale tempo realnych wdrożeń pozostaje znacznie wolniejsze od wcześniejszych oczekiwań rynku. Dane pokazują, że z rozwiązań AI korzysta dziś wciąż niewiele przedsiębiorstw, a menedżerowie coraz częściej wskazują na bariery regulacyjne, koszty oraz brak powtarzalnych efektów biznesowych. W praktyce technologia jest testowana głównie w wybranych obszarach, a kluczowe decyzje nadal pozostają po stronie człowieka. Również w firmach, które wdrożyły AI, nierzadko towarzyszą temu rozczarowania.
Europejski przemysł cyfryzuje się zbyt wolno – ERP, chmura i AI stają się koniecznością
Europejski przemysł średniej wielkości wie, że cyfryzacja jest koniecznością, ale wciąż nie nadąża za tempem zmian. Ponad 60% firm ocenia swoje postępy w transformacji cyfrowej jako zbyt wolne, mimo rosnącej presji konkurencyjnej, regulacyjnej i kosztowej. Raport Forterro pokazuje wyraźną lukę między świadomością potrzeby inwestycji w chmurę, ERP i AI a realną zdolnością do ich wdrożenia – ograniczaną przez braki kompetencyjne, budżety i gotowość organizacyjną.
Najnowsze artykuły
5 pułapek zarządzania zmianą, które mogą wykoleić transformację cyfrową i wdrożenie ERP
Dlaczego jedne wdrożenia ERP dowożą korzyści, a inne kończą się frustracją, obejściami w Excelu i spadkiem zaufania do systemu? Najczęściej decyduje nie technologia, lecz to, jak organizacja prowadzi zmianę: czy liderzy biorą odpowiedzialność za decyzje czy tempo jest dopasowane do zdolności absorpcji oraz czy ludzie dostają klarowność ról i realne kompetencje. Do tego dochodzi pytanie: co po go-live - stabilizacja czy chaos w firmie? Poniżej znajdziesz 5 pułapek, które najczęściej wykolejają transformację i praktyczne sposoby, jak im zapobiec.
SAP vs Oracle vs Microsoft: jak naprawdę wygląda chmura i sztuczna inteligencja w ERP
Wybór systemu ERP w erze chmury i sztucznej inteligencji to decyzja, która determinuje sposób działania organizacji na lata — a często także jej zdolność do skalowania, adaptacji i realnej transformacji cyfrowej. SAP, Oracle i Microsoft oferują dziś rozwiązania, które na pierwszy rzut oka wyglądają podobnie, lecz w praktyce reprezentują zupełnie odmienne podejścia do chmury, AI i zarządzania zmianą. Ten artykuł pokazuje, gdzie kończą się deklaracje, a zaczynają realne konsekwencje biznesowe wyboru ERP.
Transformacja cyfrowa z perspektywy CFO: 5 rzeczy, które przesądzają o sukcesie (albo o kosztownej porażce)
Transformacja cyfrowa w finansach często zaczyna się od pytania o ERP, ale w praktyce rzadko sprowadza się wyłącznie do wyboru systemu. Dla CFO kluczowe jest nie tylko „czy robimy pełną wymianę ERP”, lecz także jak policzyć ryzyko operacyjne po uruchomieniu, ocenić wpływ modelu chmurowego na koszty OPEX oraz utrzymać audytowalność i kontrolę wewnętrzną w nowym modelu działania firmy.
Agentic AI rewolucjonizuje HR i doświadczenia pracowników
Agentic AI zmienia HR: zamiast odpowiadać na pytania, samodzielnie realizuje zadania, koordynuje procesy i podejmuje decyzje zgodnie z polityką firmy. To przełom porównywalny z transformacją CRM – teraz dotyczy doświadczenia pracownika. Zyskują HR managerowie, CIO i CEO: mniej operacji, więcej strategii. W artykule wyjaśniamy, jak ta technologia redefiniuje rolę HR i daje organizacjom przewagę, której nie da się łatwo nadrobić.
Composable ERP: Przewodnik po nowoczesnej architekturze biznesowej
Czy Twój system ERP nadąża za tempem zmian rynkowych, czy stał się cyfrową kotwicą hamującą rozwój? W dobie nieciągłości biznesowej tradycyjne monolity ustępują miejsca elastycznej architekturze Composable ERP. To rewolucyjne podejście pozwala budować środowisko IT z niezależnych modułów (PBC) niczym z klocków, zapewniając zwinność nieosiągalną dla systemów z przeszłości. W tym raporcie odkryjesz, jak uniknąć pułapki długu technologicznego, poznasz strategie liderów rynku (od SAP po MACH Alliance) i wyciągniesz lekcje z kosztownych błędów gigantów takich jak Ulta Beauty. To Twój strategiczny przewodnik po transformacji z cyfrowego "betonu" w adaptacyjną "plastelinę".
Oferty Pracy
-
Młodszy konsultant programista Microsoft Dynamics 365 Business Central
-
Konsultant programista Microsoft Dynamics 365 Business Central
-
Konsultant Microsoft Dynamics 365
-
Konsultant Wdrożeniowy Symfonia – księgowość
-
Microsoft Fabric Engineer (MFE)
-
Data/Business Analyst (PBI/Fabric)
-
CRM consultant
-
Starszy architekt systemów rozproszonych
-
Inżynier Zastosowań AI
Przeczytaj Również
Real-Time Intelligence – od trendu do biznesowego must-have
Sposób prowadzenia działalności gospodarczej dynamicznie się zmienia. Firmy muszą stale dostosowywa… / Czytaj więcej
EPM – co to jest? Czy jest alternatywą dla BI?
Nowoczesne systemy BI i EPM dostarczają wiedzy potrzebnej do efektywnego zarządzania firmą. Czy zna… / Czytaj więcej
W jaki sposób firmy zwiększają swoją odporność na zmiany?
Do zwiększenia odporności na zmiany, konieczna jest pełna kontrola nad codziennymi procesami zapewn… / Czytaj więcej
Dlaczego systemy kontrolingowe są potrzebne współczesnym firmom?
Narzędzia Corporate Performance Management (CPM) pozwalają na przyśpieszenie tempa podejmowania dec… / Czytaj więcej
Hurtownie danych – funkcje i znaczenie dla BI
Przepisów na sukces biznesu jest na rynku wiele. Nie ulega jednak wątpliwości, że jednym z kluczowy… / Czytaj więcej
Po co dane w handlu? Okazuje się, że ich analityka może dać nawet 30 proc. większe zyski!
Jak wynika z badania firmy doradczej Capgemni, producenci FMCG oraz firmy związane z handlem detali… / Czytaj więcej

