Мало речей настільки ж переконливі для маркетологів, як і обіцянка прогнозування. Кожен маркетолог хоче знати, що станеться; те, що сталося, має менше інтересу, тому що ми не можемо змінити минуле. Якби ми знали, що може статися, ми могли б заздалегідь спланувати його.
Припустимо, ми знали, що відбудеться наступного року в органічному пошук для нашої промисловості. Що ми будемо робити інакше?
- Чи будемо ми створювати різний контент?
- Чи будемо ми примножувати свій органічний зміст платним посиленням?
- Чи будемо ми більш агресивно обмінюватися нашими соціальними медіа до пікового сезону?
Який би вибір ми не зробили, знаючи заздалегідь, ми зможемо планувати заздалегідь.
Дуже коротка історія прогнозної аналітики
Інтелектуальна аналітика не нова; дані, з якими працювали вчені інтелектуальне програмне забезпечення з 1940-х років . Тим не менш, до недавнього часу маркетологи не мали доступу до потужності прогнозної аналітики, оскільки технологія була заблокована в статистиці та ІТ. Завдяки демократизації статистичного програмного забезпечення маркетологи тепер мають доступ до скарбниці потужних інструментів прогнозування - і 70 років перевірених, перевірених методологій.
Сьогоднішні інструменти аналітики використовують алгоритми та методи машинного навчання для створення точних, довговічних, стійких прогнозів - і за дуже низьких витрат. Пакети програм як Проект R і Python є відкритими та вільними від фінансових витрат, доступними для будь-якого маркетолога.
Приклад: Нью-Йоркський туризм
Давайте подивимося на приклад того, як ми змішуємо інтелектуальну аналітику та SEO, щоб забезпечити програму маркетингового туризму. Припустимо, що ми - керівники бюро конвенцій і відвідувачів Нью-Йорка. Що ми хочемо знати про туризм у нашому місті?
На основі деяких швидких пошуків ключових слів у будь-якому компетентному Інструмент SEO , ми розглянемо подібні пошуки «Польоти в Нью-Йорк» . Люди, як правило, не шукають фраз на основі намірів, наприклад, якщо вони не мають намірів відвідати Нью-Йорк літаком. Далі, давайте отримаємо фактичний обсяг ключового слова для цього пошуку та накреслимо його:
Поки що так добре: ми бачимо щотижневі пошуки ключових слів для «рейсів до Нью-Йорка» за останні 5 років. Як менеджер з туризму, ми бачимо обсяг пошуку на підйомі - це гарна новина для нас. Тим не менш, ми все ще застрягли в минулому. Ми все ще дивимося назад. Давайте скористаємося мовою програмування R та будь-яким з основних пакетів прогнозування часу, доступних для просування вперед:
Далі, зробимо це більш маркетинговим, щоб зрозуміти:
Тепер у нас є календар операцій. У часи, коли у нас є пікове пошукове запит, ми можемо запускати додаткові рекламні та платні кампанії, щоб удвічі зменшити популярність.
У випадках, коли відбувається зниження кількості пошукових запитів, ми можемо взяти час, щоб покращити вміст на сайті або працювати з агентство зв'язків з громадськістю покращити загальну поінформованість про бренд (яка надає власність організованому пошуку).
Ми могли б навіть порадити нашим діловим партнерам - готелям Нью-Йорка та іншим закладам - прогнозувати попит належним чином. Готелі можуть забезпечити, щоб у них було достатньо приміщень для пікових годин, і планувати продажі, коли попит слабший. Ресторани могли б спланувати тиждень у ресторані, коли попит буде низьким, щоб утримувати доходи, що надходять, постійно, а не дивуватися на більш слабкі періоди туризму.
Незалежно від того, яку тактику ми вибираємо, заздалегідь знаючи, що органічний обсяг пошуку допомагає нам планувати наші ресурси, штатне забезпечення, бюджети та час належним чином. Замість того, щоб реагувати на останні дані пошуку, ми дивимося в майбутнє. Замість того, щоб боротися, ми плануємо спокійно і методично забезпечити максимальний вплив.
Майбутнє, сьогодні
Інтелектуальна аналітика знаходиться в межах нашої досяжності як маркетологів. Використовуйте інструменти та дані, які у нас вже є доступ до ймовірних результатів проекту, від даних SEO до даних соціальних медіа до жорстких доларових доходів.
Очевидно, що жодна кількість прогнозних аналітиків не може передбачити чорного лебедя події подібно до мемологічного вірусу або негативного події новин, але переважна більшість підприємств рідко стикаються з чорними лебедями. Більшість того, що ми робимо в якості маркетологів, дуже повторюється, і тому дуже передбачувано.
Розпочніть з прогнозної аналітики, використовуючи R або Python, і почніть будувати маркетинговий план на наступний рік!
Якщо вам сподобалося це, будь ласка, поділіться ним на соціальні!
Хочете прочитати більше, як це з Крістофер Пенн ? Отримуйте оновлення тут:
Чи будемо ми створювати різний контент?
Чи будемо ми примножувати свій органічний зміст платним посиленням?
Чи будемо ми більш агресивно обмінюватися нашими соціальними медіа до пікового сезону?
Що ми хочемо знати про туризм у нашому місті?
