Predictive analytics
Predictive analytics zet machine learning in om grote hoeveelheden data te vergelijken en tegen elkaar af te zetten, en helpt je om klanten in kaart te brengen en te anticiperen op conversiekansen.
Anticiperen op gedrag kan lastig zijn.
Het pad naar volwaardige predictive intelligence ligt bezaaid met organisatorische en technologische uitdagingen.
Nieuwe doelgroepen ontdekken.
Slechte data modeling.
Data in silo’s.
Klantgedrag voorspellen.
Til je marketing naar een hoger niveau met effectieve predictive analytics.
Met predictive intelligence op basis van machine learning en kunstmatige intelligentie zet je het gedrag van je doelgroep in real-time om in rendabelere, relevantere toekomstige ervaringen.
Slimmere inzichten in doelgroepen.
Met predictive analytics breng je je waardevolste doelgroepsegmenten in kaart via dataclustering en machine learning, zodat je meer inzicht krijgt in wat er gaat gebeuren en effectievere, gepersonaliseerde ervaringen kunt creëren en bieden.
Betere visie op basis van een geïntegreerd klantprofiel.
Predictive modellen zijn ongelofelijk krachtig als ze zijn gebaseerd op een geïntegreerd klantprofiel. Ze helpen je om de belangrijkste inzichten in kaart te brengen en je klantervaringen via alle kanalen effectiever te optimaliseren.
Neigingenmodellen die succes voorspellen.
Tools voor predictive intelligence bevatten vaak neigingenmodellen die de waarschijnlijkheid van klantconversie of klantverloop voorspellen. Ze kunnen je ook helpen om afwijkingen in je data te signaleren en te begrijpen en om daarop te reageren.
Toekomstige interacties leiden tot conversie.
Met geavanceerde attributiemodellen, analytics voor mobiele apps en real-time datafeeds om je beslissingen te onderbouwen kun je beter anticiperen op de volgende stap van je klanten, zodat je de juiste boodschap, content en aanbieding op het juiste moment laat zien.
Adobe kan je helpen.
Adobe Analytics biedt de tools voor predictive analytics die je nodig hebt om de customer intelligence te verbeteren, waardevolle doelgroepen in kaart te brengen, te anticiperen op toekomstige acties en betere marketinginvesteringen te doen.
Als je weet wat de volgende stappen zijn, kun je het succes van je marketing optimaliseren.
Kijk hoe internationale merken het verschil maken door te anticiperen op het klanttraject en hun klanten overal te bereiken.
“We willen weten waarop klanten reageren. We kunnen zien hoe klanten reageren op elke verandering.”
— Ellen Lee,
Senior VP of Global Digital, Hyatt
“Je kunt berichten effectief targeten. Je kunt dynamischer en efficiënter werken. En je kunt geld besparen, bijvoorbeeld via suppressie, nieuwe doelgroepen of lookalike-doelgroepen.”
— Shelley Wise,
Director of Brand Marketing, Princess Cruises
Veelgestelde vragen over predictive analytics.
Hoe kan predictive analytics helpen om doelgroepen in kaart te brengen?
Het analyticssysteem analyseert grote variabelensets tegelijk om op een dynamische manier bezoekers te categoriseren en doelgroepen te creëren voor verdere analyse, targeting en personalisatie.
Moet ik regels voor predictive analytics instellen om de dimensies weer te geven die we nodig hebben?
Met Adobe Analytics kun je vooraf gedefinieerde latentietabellen gebruiken, maar je kunt ook ad-hoc-attributiemodellen maken om de datavisualisaties aan te passen.
Kan ik te weten komen welke ervaringen en content hebben bijgedragen aan een gebeurtenis of conversie?
Met de juiste oplossing kan dat. De voorzieningen voor predictive analytics in Adobe Analytics omvatten een bijdrage-analysesysteem dat de ‘verschillen die het verschil maken’ in kaart brengt.
In welk opzicht is predictive analytics beter dan onze prognosemodellen?
Predictive analytics werkt niet met samengevoegde aankoopdata, maar biedt een waarschijnlijkheidsscore voor elke klantinteractie, waarmee je nauwkeurigere prognosemodellen kunt ontwikkelen.
Kan het predictive-analyticssysteem van Adobe synchroniseren met databronnen van derden?
Ja. Je kunt een gedetailleerd en compleet beeld van de klantinteracties op alle kanalen krijgen door ervaringsgegevens te combineren met klantgegevens uit andere bronnen.
Is datamining iets anders dan machine learning?
Ja. Datamining is het proces waarbij inzichten uit datasets worden gehaald. Machine learning is het vermogen van computers om te leren zonder tussenkomst van een programmeur.
Aanvullende bronnen.