Menggunakan analitik prediktif di web memiliki kekhasan lain: Tidak semua data dari sumber dapat diintegrasikan ke dalam Google Analytics —jika data ini hilang, model menjadi tidak akurat.
Google akan berhenti menggunakan cookie pihak ketiga untuk melacak aktivitas pengguna di Internet pada akhir tahun 2023. Tanpa mengumpulkan data pribadi, tidak mungkin untuk melihat sekitar 60% dari lalu lintas dan itu akan memperumit pembelajaran model.
Apa yang diberikan analitik prediktif dari perspektif pemasaran
1. Pengguna tertarik berdasarkan pengembalian mereka di masa depan
Dengan bantuan analitik prediktif, Anda dapat memperkirakan berapa pengembalian pengguna, berapa banyak keuntungan yang akan diperoleh pengguna dan seberapa cepat. Berdasarkan informasi ini, Anda dapat menarik pengguna dengan pLTV tinggi dan menghitung jumlah uang yang diperlukan pengiklan untuk menarik pengguna tersebut.
Mari kita lihat sebuah contoh. Untuk menarik satu pengguna, pengiklan membayar CPI $10, dan untuk pengguna kedua ia membayar $5. Dia sengaja membayar lebih banyak uang untuk pengguna pertama, mengetahui bahwa LTV-nya akan lebih tinggi dan dia akan memberinya lebih banyak keuntungan.
2. Tujuan pengoptimalan dipindahkan ke metrik yang penting untuk bisnis
Tujuan paling umum untuk bisnis adalah pendapatan. Untuk memahami apakah pengguna akan menghasilkan uang, dalam pemasaran klasik Anda harus menunggu setidaknya satu bulan.
Dalam pemasaran prediktif, dengan menganalisis perilaku utama setiap pengguna tertentu, dimungkinkan untuk memperkirakan nilai metrik jangka panjang yang penting bagi bisnis.
Mari kita lihat dua contoh bagaimana menarik pelanggan yang menguntungkan.