Introduksjon til den prediktive analysen:
et prediktivt analyseverktøy bruker eksisterende datalagre til å forutsi en rekke ting som hvordan du kan beholde kunder på et e-handelsnettsted med teknikker for å øke inntektsgrunnlaget på en betydelig måte. Ved å bruke mønstre i forbrukeratferd og tidligere trender for å få tilgang til markedsføring, salg og forretningsstrategier, kan et prediktivt analyseverktøy lage planer for bestemte tider / varighet for å øke lønnsomheten og suksessen.
Predictive Analytics
Forbrukere er kjernen i ethvert merkevare / organisasjon. Å forstå deres oppførsel og valg kan bidra til å bestemme deres fremtidige handlinger, og derved hjelpe merkevarer med å lage kundeprofiler basert på aktiviteter i butikken, kjøpshistorikk og demografi.
Det er grunnen til at prediktivt analyseverktøy er med på å eliminere usikkerheten rundt å ta disse beslutningene og i prosessen lage kampanjer som forstår kundene og deres behov på en mye mer forbedret måte.
Selv om de ikke garanterer 100 prosent suksess, kan nye teknologier hjelpe merkevarer til å tilpasse seg endrede forbrukerbehov på en mye bedre måte enn før. Denne artikkelen belyser noen av de beste prediktive analyseverktøyene, som hjelper deg med å styrke et merke på flere måter enn ett.
Master i åpen kildekode Predictive Analytics-verktøy:
-
SalesPRISM:
SalesPRISM er et kundemønstergjenkjenningsverktøy fra Lattice, og hjelper merkevarer med å samle inn data om salg og forutsi potensielle salgslister. Hvert merke har mange data om kunder, og ved å bruke faktorer som CRM-data, nettstedstrafikk og salgshistorie, analyserer SalesPRISM også eksterne data som LinkedIn-aktivitet og LexisNexis-rapporter.
I tillegg genererer dette verktøyet potensielle kunder for salgsteamet, sammen med å gi veiledning om å henvende seg til kunder basert på tidligere poster og suksessrater. Ettersom dette verktøyet bruker dataene som et merke allerede har, kan det være et av de mest nyttige prediktive analyseverktøyene i markedet.
-
Terracotta In-Genius:
Terracotta In-Genius, som er et prediktivt analyseverktøy, hjelper et merke med å øke hastigheten på prosessen med dataanalyse ved å flytte den til RAM. Å spå krav til databehandling i IT-bransjen krever mye fart, og det er grunnen til at Terracotta In-Genius er et flott analytisk verktøy som er avhengig av Terracotta 'BigMemory 4.0-plattform.
Verktøyet overfører data for applikasjoner med høy transaksjon til en strøm av distribuert RAM i motsetning til å jobbe ut av tregere datalagringsstasjoner, noe som gjør prosessen med datastyring raskere og enklere.
For eksempel er dette verktøyet veldig effektivt for å spore forskjellen i datatransaksjoner i tilfelle det har vært et kredittkortsvindel. Ved å analysere datamønster kan dette verktøyet forutsi angrep og hjelpe til med å forhindre dem på en effektiv måte.
-
Medalogix:
Helsevesenet utvikler seg i raskt tempo. Med så mange sykdommer og helsepersonell, øker antall pasienter og sykehus raskt. Dette betyr at sykehus må bruke data på en intelligent måte slik at de kan ta seg av maksimale pasienter mens de bruker ressurser på en systematisk og ressurssterk måte.
Dette er Medalogix hjelper helsevesenet med å bestemme fremtidige kostnader på en ordentlig måte. Det er alltid vanskelig for et stort sykehus å bestemme risikoen for gjenopptak av en pasient, samtidig som man vet varigheten av pasientoppholdet. Medalogix hjelper sykehus å gjøre smartere valg om pasientopphold ved å analysere pasientjournaler samt behandlingshistorikk ved andre helsetjenester.
Dette hjelper helsepersonell med å lage bedre planer og strategier da de vet hvor mange pasienter som vil komme tilbake for videre behandling på den ene siden og de som vil bo på sykehuset etter behandling.
-
Sanntidsoperasjoner Analytisk resultat:
Et analytisk verktøy som er prediktivt, det analytiske resultatverktøyet i sanntid er en livredder for store merkevarer og organisasjoner. I dag har smarttelefoner og nettbrett unngått nesten alle aspekter av livet vårt, både profesjonelle og personlige.
I tillegg bruker kontorer big data-system for å undersøke data av enorm størrelse, og dette igjen åpner dem for mange sikkerhetsproblemer. Selv om sikkerhetsrisikoer og avvik kan forutsies, er det fremdeles veldig vanskelig å forutsi enhetsspesifikke sikkerhetstrusler.
Det er grunnen til at det analytiske resultatverktøyet i sanntid hjelper organisasjonen med å søke på spesifikke smarttelefoner, nettbrett og stasjonære maskiner for uautorisert tilgang. Dette verktøyet kan spore uetisk praksis som bruk av harddisker / pennedrev for å kopiere data.
I tillegg kan det analytiske resultatverktøyet i sanntid også forutsi effekten av slike ting på en organisasjon eller hvordan det kan påvirke produktiviteten til en ansatt.
La oss gå til neste prediktive analyseverktøy.
-
Medio-plattform:
E-handelsplattformer er i dag en integrert del av flere merker og organisasjoner. Dette betyr at merkevarer må bidra med en betydelig del av tiden sin for å forstå kundene og deres vaner på e-handelsportaler.
Med store plattformer som Amazon og Flipkart, vil forstå kundenes behov og vaner gå langt i å hjelpe et merke til å lage en omfattende e-handelsstrategi.
Mange vet at Google Analytics er et godt kunnskapsverktøy som hjelper et merke til å forstå og analysere besøksmønstre på et bestemt nettsted eller e-handelsportal. Media Platform går et skritt foran og hjelper merkevarer med å analysere problemene knyttet til kunder som forlater et nettsted. (Selskapet har til og med kalt et begrep som kalles kunde som en måte å forstå atferden til kundesegmenter / klynger på).
Formålet med dette verktøyet er å sikre korrigerende tiltak. Når et merke kan bestemme hvorfor en kunde forlater et nettsted de eller hvorfor et bestemt segment av besøkende oppholder seg på en bestemt del av nettstedet, kan de bruke de relevante dataene for å lage et mye mer beriket og brukervennlig nettsted.
Et nettsted som er opprettet ved hjelp av disse inngangene, vil hjelpe et merke til å forstå behovene til deres online kunder på en mye forbedret og produktiv måte enn før.
-
SAS Text Miner:
Data er det som gjør at et merke kommer foran konkurrentene. Imidlertid er det nær umulig å sile gjennom mye data på kort tid. Det er en SAS-tekstgruver som kan hjelpe merkevarer til å forstå og kategorisere data på en mye enklere og enklere måte.
Ved hjelp av SAS tekstminearbeider kan brukere undersøke store dokumenter og kategorisere dem i henhold til deres krav. I tillegg hjelper dette verktøyet også til å rette stavefeil og lister samtidig termer som krever mer fokus og oppmerksomhet.
For eksempel kan Text Miner analysere klagedataene fra et stort selskap og bestemme trender som igjen kan hjelpe merkevaren til å løse store problemer kunden står overfor.
Videre kan dette verktøyet være veldig effektivt i å henvende seg til nye kunder, forutsi og løse fremtidige klager og skape et støttegrunnlag for kundene på en effektiv måte.
-
TIBCO-programvare:
Å forstå kundeadferd har alltid vært et viktig aspekt for suksessen til ethvert merke / organisasjon. Det prediktive analyseverktøyet i TIBCO-programvare kan effektivt hjelpe merkevarer til å forstå data på en mye bedre måte, og dermed gjøre det mulig for dem å ta smartere forretningsavgjørelser.
Ved å bruke disse analyseverktøyene kan merkevarer forutse kundetrender og lage kampanjer som har en sikker suksessrate. Ved å målrette kunder ved å bruke tilpassede meldinger og kampanjer, kan salgsteamet effektivt bruke verktøyene i denne programvaren for bedre kundeadministrasjon. I tillegg tilbyr Spitfire varierende priser og en gratis prøveversjon også.
-
Toovio:
I stedet for å avhenge av markedsførere for å analysere kundedata, er Toovio avhengig av prediksjonsalgoritme for å lage tilpassede rapporter basert på klientdata. Dette igjen gir dem mulighet til å forstå dem for å forstå suksessen og fiaskoen i de individuelle kampanjene.
Ved å utnytte prediktiv analyse og modellering hjelper dette verktøyet salgsteamet til å forstå kundemessige shoppingmønstre, og forbedrer dermed konverteringsfrekvensen, spesielt på digitale kampanjer.
Dette verktøyet tilbyr også tilpasset segmentering som er basert på kundebruk og bruksmønster. Denne prissettingen av dette verktøyet er basert på en rekke profiler som er brukt og gjennomsnittlige avgjørelser, derfor kan hvert merke velge etter eget behov.
La oss gå til neste prediktive analyseverktøy.
-
ElementOne:
ElementOne er en markedsføringsanalyseplattform, og bruker verktøy som strategisk markedsplanlegging, geografisk markedsanalyse, prediktiv segmentering og meldinger for å hjelpe merkevarer til å få kontakt med målgruppen på en forenklet og vellykket måte.
Ved å bruke en postadresse, telefonnummer og e-postadresse skaper ElementOne interaktiv innsikt i sanntid om hvordan kunder vil reagere i en bestemt situasjon.
Videre kan merkevarer segmentere sitt publikum basert på spådd atferd på husholdningsnivå. Prisingen av dette verktøyet avhenger av servicenivået og tilpasningen som merket krever.
-
MyCityWay:
Ved å bruke en intelligent lokal søke- og oppdagelsesplattform gir MyCity Way merkevarer, både lokale og globale merkevarer en mulighet til å lage og lansere egne mobilapper. Disse appene hjelper merkevarer med å generere egne henvisninger og bygge merkevarelojalitet også.
MyCityWay, som effektivt kombinerer brukerintensjon, beliggenhet, relevant timing, profilering og sosial graf, hjelper merkevarer å målrette og segmentere kundebasen på en effektiv måte.
Videre tilbyr dette verktøyet også en rekke mobile markedsføringsverktøy. MyCityWay, som er et viktig prediktivt analyseverktøy, er noe som alle merkevarer må ta i betraktning, fordi mobiltelefoner er en integrert del av markedsføringsstrategien til alle merkevarer / organisasjoner.
-
Gitter:
Et annet flott prediktivt analyseverktøy, Lattice gir enorm innsikt i salg for å hjelpe merkevarer til å markedsføre produktene sine på en mye bedre måte. Ved å bruke det prediktive analyseverktøyet som leveres av Lattice, kan merkevarer lett finne effektive verktøy for å konvertere potensielle kunder til salg.
Ved å ta hensyn til kundeoppførsel og kontaktprofilinformasjon, kan Lattice finne ut kjøpemønstrene til kundene, slik at merkevarer kan gjøre klokere valg. Prisene for gitterverktøyet er basert på antall salgsbrukere, et antall modelleringsbrukere og datamengder.
-
Optimove:
Med så mange merker tilgjengelig i markedet, blir det stadig mer annerledes for mange av dem å skille seg ut fra mengden. Det er grunnen til at personaliserte markedsføringskampanjer får mange prominenser, ettersom de er en ny og effektiv måte å nå ut til den nyere målgruppen.
Med Optimove kan merker skaffe og analysere data for å lage kampanjer som er målrettet mot en bestemt del av publikum. Ved å bruke avanserte læringsalgoritmer bruker Optimove atferdsdata på brukersegmentet slik at merkevarer kan opprette kampanjer som er direkte, personlige og effektive.
Ved å opprette personlige forbindelser med kunder lar Optimove merkevarer fokusere på kundenes unike behov, og dermed resultere i bedre opprettholdelse og engasjement av både nåværende og ny kundebase.
La oss gå til neste prediktive analyseverktøy.
-
Viralheat:
Sosiale medier er i dag et veldig kraftig verktøy og kan ha stor innvirkning på markedsføringsstrategiene til et bestemt merke. Med sosiale mediekanaler som Facebook, Twitter og Instagram er rekkevidden til et merke bokstavelig talt ubegrenset.
En god strategi for sosiale medier med konstant engasjement kan hjelpe et merke å nå ut til mange besøkende på nettet på en engasjerende måte. Ved hjelp av Viral heat kan prediktiv analyse brukes til å forstå målgruppens sosiale oppførsel.
Dette verktøyet gjør innlegg, som og andre aspekter av sosiale medier til harde data, og gjør det mulig for merkevarer å forutsi og få innsikt i deres online kundemasse. Dette verktøyet er et effektivt verktøy for å nå ut til nettkunder, og kan hjelpe merkevarer til å bruke sosiale medier for å styrke og utvide merkevarene sine på en effektiv måte.
Selv om prediktivt analyseverktøy ikke er hundre prosent garanti for å vise fremtidige kundetrender, er de effektive for å hjelpe deg å ta beslutninger som er basert på klare fakta og data.
Med økende konkurranse er det veldig viktig at merkevarer bruker verktøy som kan hjelpe dem med å smi fremover på en vellykket og effektiv måte, uten å miste oversikten over målene.
Predictive analyseverktøy er en av de beste måtene merkevarer kan nå ut til kundebasen sin. Ettersom data er nesten ubegrensede i denne verden, kan bruk av prediktivt analyseverktøy gå langt i å hjelpe merkevarer til å forstå det på en systematisk og riktig måte.
Anbefalt artikkel
Dette har vært en guide til Predictive Analytics-verktøyet. Dette innlegget er en komplett heads-up av det 13 beste Predictive Analytics-verktøyet som vi kan bruke. Du kan også se på følgende artikler for å lære mer -
- Predictive Modelling vs Predictive Analytics
- Big Data vs prediktiv analyse
- Topp 8 nyttige Mobile Marketing Association (guide)