O que é marketing preditivo – como prever o comportamento dos seus clientes?

”Nenhum investimento em marketing é uma aposta certa. Mas a ideia de calcular o retorno de cada ação de marketing torna o marketing mais responsável. 

Para isso, a análise preditiva utiliza diferentes técnicas estatísticas, como algoritmos de aprendizado de máquina automatizado (machine learning), aprendizado profundo (deep learning), mineração de dados e IA, para criar modelos preditivos, que extraem informações de conjuntos de dados, identificam padrões e fornecem uma pontuação preditiva para uma série de resultados organizacionais.

Assim com análises acionadas por inteligência artificial, agora é possível para os profissionais de marketing prever o resultado antes de lançar novos produtos ou lançar novas campanhas. 

Esse modelo preditivo visa descobrir padrões de empreendimentos de marketing anteriores e entender o que funciona e, com base no aprendizado, recomendar um design otimizado para futuras campanhas.  ”

KOTLER, P.; KARTAJAYA, H.; SETIAWAN, I. Marketing 5.0: Technology for humanity. John Wiley & Sons, 2021. 

Bom, vamos analisar um pouco sobre o pensamento intuitivo que é necessário.

Etapas básicas para analisar esse processo:

1. Coleta de dados: É necessário reunir dados relevantes sobre os clientes, como informações demográficas, histórico de compras, interações em mídias sociais, comportamento de navegação, entre outros. Quanto mais dados disponíveis, mais precisas podem ser as previsões.
2. Limpeza e organização dos dados: Os dados coletados precisam ser limpos e organizados para garantir sua qualidade e consistência. Isso envolve a remoção de dados duplicados, correção de erros e padronização das informações.
3. Análise exploratória: Nessa etapa, os dados são explorados para identificar padrões, tendências e insights relevantes. Isso pode ser feito por meio de técnicas estatísticas e visualização de dados, a fim de compreender melhor o comportamento dos clientes.
4. Construção de modelos preditivos: Com base na análise exploratória, são construídos modelos preditivos utilizando algoritmos de aprendizado de máquina, como regressão linear, árvores de decisão, redes neurais, entre outros. Esses modelos são treinados com os dados históricos disponíveis, sendo capazes de identificar padrões ocultos e relacionar variáveis para fazer previsões sobre o comportamento futuro dos clientes.
5. Validação e ajuste dos modelos: Os modelos preditivos são testados e validados utilizando dados de teste separados dos dados de treinamento. Isso ajuda a avaliar a precisão das previsões e realizar ajustes necessários para melhorar a performance dos modelos.
6. Implementação das previsões: Com os modelos preditivos treinados e validados, as previsões são aplicadas em campanhas de marketing. Essas previsões podem ajudar a personalizar as mensagens e ofertas direcionadas aos clientes, otimizar a alocação de recursos de marketing e melhorar a eficácia das estratégias de marketing.

É importante ressaltar que o marketing preditivo não fornece previsões 100% precisas, mas pode oferecer insights valiosos para orientar as ações de marketing e melhorar a tomada de decisão. Além disso, a eficácia do marketing preditivo depende da qualidade dos dados, da escolha adequada dos algoritmos e da interpretação correta dos resultados obtidos.