Pemasaran prediktif cocok untuk hampir semua perusahaan karena teknologinya bersifat universal. Ini paling cocok untuk bisnis dengan pembelian dalam aplikasi yang sering — ada cukup banyak audiens yang dapat dipelajari oleh model.
4. Kampanye penargetan ulang hanya mengembalikan segmen dengan potensi tertinggi
Dalam kampanye penargetan ulang reguler, ROI pelanggan dan ekonomi unit kabur. Pendapatan dari kampanye semacam itu akan lebih sedikit, karena beberapa pengguna kembali, dan hanya beberapa dari mereka yang memesan.
Dengan analitik prediktif, pendapatannya lebih tinggi, karena Anda dapat segera mengetahui berapa banyak uang yang akan dibawa pengguna, apakah dia akan membawanya sama sekali dan apakah masuk akal untuk mengembalikannya — mungkin dia akan mengembalikan dirinya sendiri. Ini memungkinkan Anda untuk mengoptimalkan biaya dan meningkatkan profitabilitas kampanye.
5. Dimungkinkan untuk secara akurat mengevaluasi saluran akuisisi pengguna baru
Saat Anda meluncurkan iklan di saluran akuisisi baru, Anda tidak perlu menghabiskan waktu berbulan-bulan untuk mengujinya untuk memahami CRR-nya — rasio pembelanjaan iklan terhadap pendapatan iklan tersebut.
Dengan analitik prediktif, dalam beberapa hari jelas apa keuntungan pengguna di saluran ini. Jika hasilnya tidak memuaskan, Anda dapat mematikan kampanye dan tidak mengeluarkan uang untuk sumber ini.
Prinsip ini dapat diterapkan ke kelompok pengguna baru, materi iklan baru, kampanye baru. Analisis prediktif membantu mengevaluasi efektivitasnya dengan cepat dan membuat keputusan pengoptimalan.
Analisis prediktif mungkin bukan yang terbaik untuk:
Usaha kecil, karena tidak ada cukup data untuk dipelajari sistem.
Bisnis yang tidak memiliki pembelian dalam aplikasi atau bisnis yang memonetisasi melalui iklan. Misalnya, game gratis yang menghasilkan uang dengan menampilkan iklan. Pengguna tidak memiliki kesempatan untuk melakukan tindakan yang akan mendatangkan pendapatan ke aplikasi, oleh karena itu tidak akan ada yang bisa diprediksi.