Verbrauchsdaten optimal nutzen
Jeder einzelne Verbraucher ist einzigartig, schätzt seine Individualität
Wie Predictive Analytics funktioniert – ein Überblick
Um Entscheidungen zur Verbesserung von Geschäftsprozessen zu steuern, zu optimieren und zu automatisieren, setzt SwiftERM Predictive Analytics ein. Predictive Analytics umfasst beides:
Analyse vergangener, gegenwärtiger und prognostizierter zukünftiger Ergebnisse mit Hilfe fortschrittlicher Analytik
Entscheidungsoptimierung, um festzustellen, welche Maßnahmen die optimalen Ergebnisse erzielen, und dann die empfohlenen Maßnahmen an die Systeme zu liefern, die sie effektiv umsetzen können.
Erweiterte Analysen werden verwendet, um die Art und Weise zu untersuchen, in der sich spezifische Geschäftsprobleme auf Daten über vergangene, gegenwärtige und geplante zukünftige Aktionen beziehen. Das sind historische Verkäufe und Live-Impressionen auf Ihrer Seite. Erweiterte Analysen umfassen statistische, mathematische und andere algorithmische Techniken und sind komplexer als die grundlegenden Analysen zur Berechnung von Frequenzen, Kreuztabellen und Abfrage- und Berichtswürfeln.
Aus dieser fortgeschrittenen Analyse ergibt sich eine Einsicht, die dazu dient, zu bestimmen, welche Maßnahmen die optimalen Ergebnisse bringen. Empfohlene Maßnahmen werden zusammen mit unterstützenden Informationen an die Systeme geliefert, die diese effektiv umsetzen können. Menschliche Natur und individuelle Persönlichkeit zu einer endlichen Lösung.
Genauigkeit geht weit über historische Verkäufe hinaus!
Live-Eindrücke eingefangen, die sich durch Subtilität und Nuancen auszeichnen, die sonst nicht geschätzt werden.
Denken Sie an einen Verbraucher, der regelmäßig eine bestimmte Marke kauft. Sie fühlen sich damit natürlich wohl, aber das kann verschiedene Gründe haben: Größensicherheit, Schnitt, Qualität, Farben, verwendete Materialien, Markenidentität oder Lifestyle-Affinität. Oder was den Geschmack, die Textur, die Klarheit und das Finish betrifft, ist die Liste endlos. Aber schauen Sie tiefer und der Algorithmus erkennt auch Verschiebungen und Trends nicht nur zwischen den bevorzugten Marken, sondern auch innerhalb der Kaufentscheidungen. Was waren die Vergleiche, welcher Preispunkt wurde genossen, was war der Kauf im Vergleich? Es wäre nur allzu leicht, eine Peer-Marke zu verunglimpfen, weil sie bisher nicht gekauft wurde. Familie und Freunde konnten den Kauf beglückwünscht haben, und eine Myriade von high-street Gelegenheiten kann Ihre Annahmen verunglimpfen. Wenn jedoch die Kaufgelegenheit auf Sie beschränkt werden kann, sowohl durch die Vielzahl der Möglichkeiten, die Sie identifiziert haben, als auch innerhalb der Grenzen einer einzigartigen Kommunikation, wird die Relevanz und Kaufbereitschaft um ein Vielfaches gesteigert.
Aktuelle Händler – Tatsächliche Ergebnisse
Der abgebildete Screen Grab wird aus dem Control Panel eines bestehenden Kundenhändlers übernommen:
Es ist 12 Monate zu sehen und sie begannen ihre kostenlose Probezeit über Weihnachten. Das stetige Wachstum ist ein Indiz dafür, dass die prädiktive Analyse immer genauer lernt und damit den Geschmack und das Kaufpotenzial jedes einzelnen Verbrauchers widerspiegelt.
In diesem Zeitraum lag der ROI bei 1645% gegenüber einer Datenbank mit 176.000 Verbrauchern. Diese Statistiken stammen von einem Modehändler mit einer Marge von über 60%. Im Laufe der Zeit erhielten die Verbraucher über 1,91 Millionen E-Mails. (Nicht angezeigt werden die 6,55% Abmeldungen, einschließlich der bereits ausgelieferten). Im Durchschnitt werden pro Tag nur 15 Personen abgemeldet, während die Datenbank um 350 Personen wächst.
SwiftERM mit einem Anteil von knapp 6% als Ergänzung zu bestehenden Marketingkampagnen.
Die Statistiken für die Benutzer sind permanent im Control Panel verfügbar und werden über Nacht aktualisiert.
