Phân tích dự đoán có các mô hình nào. App marketer tận dụng phân tích dự đoán như thế nào. Cùng tìm hiểu câu trả lời qua bài viết sau.
Phân tích dự đoán là gì?
Phân tích dự đoán là quá trình mô hình hóa dữ liệu để đưa ra dự đoán về tương lai. Nói cách khác, phân tích dự đoán là kết quả của việc phân tích những dự đoán.
Các marketer mới làm quen với phân tích dự đoán có thể cảm thấy phân vân "Sự khác biệt giữa AI và phân tích dự đoán là gì?" Mặc dù cả hai đều có mối liên quan với nhau trong phân tích dự đoán, nhưng AI là một công cụ tự vận hành được sử dụng trong phân tích dự đoán và phân tích dự đoán là một quá trình yêu cầu sự tương tác của con người.
Hãy cùng đi sâu vào tìm hiểu các loại mô hình khác nhau để phân tích dự đoán trong phần tiếp theo.
Các mô hình phân tích dự đoán
Dưới đây là năm mô hình phân tích dự đoán để xem xét triển khai trong app marketing.
Mặc dù mỗi mô hình phân tích dự đoán đều có điểm mạnh và điểm yếu, nhưng các thuật toán cho các mô hình này có thể được sử dụng lại và điều chỉnh để đáp ứng nhu cầu marketing cụ thể.
Vì vậy, nên sử dụng các mô hình này làm bàn đạp để từ đó có thể lặp lại và tạo các mô hình mới dựa trên app cụ thể của mình để có những dự đoán phù hợp hơn.
Mô hình phân loại
Mô hình này là một mô hình mà tất cả các marketer đều quen thuộc vì sử dụng phương pháp truyền thống là xem xét dữ liệu lịch sử để đưa ra dự đoán về tương lai. Thường được sử dụng để trả lời các câu hỏi có / không, mô hình phân loại có thể được sử dụng để trả lời các câu hỏi như sau:
Người dùng này sắp mua hàng trên app phải không?
Người dùng này sắp hủy đăng ký?
Hiện nay các marketer nên sử dụng máy học và AI trong một mô hình phân loại để đưa ra dự đoán về người dùng trong thời gian thực thay vì theo ngày hoặc tuần.
Mô hình chuỗi thời gian
Mô hình phân tích dự đoán này rất hữu ích cho các thương hiệu để xác định và hiểu các khuôn mẫu theo thời gian. Thường được sử dụng để hình ảnh hóa dữ liệu, mô hình chuỗi thời gian cung cấp cho các marketer thông tin chi tiết về tính thời vụ hoặc hành vi theo chu kỳ và có thể được sử dụng để dự đoán những thay đổi tiềm năng trong dữ liệu.
Các marketer có xu hướng sử dụng mô hình chuỗi thời gian khi các xu hướng trước đó có thể không ảnh hưởng đến kết quả trong tương lai. Ví dụ, nhiều marketer đã chuyển sang mô hình này trong thời kỳ đại dịch toàn cầu với nhiều điều không chắc chắn khiến cho mọi dự đoán đều khác xa với những điều thường lệ.
Mô hình cụm
Mô hình cụm sàng lọc dữ liệu để tạo nhóm người dùng dựa trên các đặc điểm hoặc thuộc tính cụ thể. Ví dụ, các marketer có thể đặt các thông số của thuật toán mô hình cụm thành mức độ tương tác với thương hiệu trước đó, các giao dịch mua trước đây hoặc bất kỳ dữ liệu người dùng đã chọn tham gia nào.
Mô hình cụm đặc biệt hữu ích khi các marketer không chắc chắn về cách chia nhóm những người dùng mới vì mô hình sẽ sử dụng phân tích dự đoán để phân nhóm dữ liệu có các điểm giống nhau.
Mô hình ngoại lai
Mô hình này xác định các mục nhập dữ liệu không đặc trưng về mặt lịch sử trong một tập dữ liệu. Mô hình ngoại lai cũng có thể được sử dụng để phân biệt dữ liệu bất thường vì nó liên quan đến các danh mục khác hoặc của chính nó. Các ngành dọc như e-commerce và tài chính nhận thấy mô hình này đặc biệt hữu ích trong việc phát hiện gian lận.
Mô hình dự báo
Như là một phần mở rộng của mô hình phân loại, mô hình dự báo được sử dụng để ước tính giá trị về mặt số của dữ liệu mới dựa trên dữ liệu lịch sử. Không giống như mô hình phân loại, một mô hình dự báo có thể quản lý nhiều tham số cùng một lúc, làm cho nó trở thành một trong những mô hình phân tích dự báo phổ biến nhất. Loại mô hình này cũng có thể tạo ra các giá trị số ngay cả khi không có giá trị nào trong dữ liệu lịch sử.
Các ví dụ về phân tích dự đoán
Nếu bạn tò mò về cách phân tích dữ liệu dự đoán sẽ cải thiện business intelligence như thế nào, hãy xem ba ví dụ sau để tìm hiểu cách predictive marketing có thể giúp làm hài lòng người dùng của bạn.
Siri
Siri, app trợ lý giọng nói thông minh của Apple, dựa vào phân tích dự đoán để phục vụ người dùng. Các đề xuất của app thường được điều chỉnh cho phù hợp với các tìm kiếm và hoạt động trước đó của người dùng. Kết quả là trong một cuộc khảo sát gần đây, 81% người dùng Siri bày tỏ sự hài lòng với app trợ lý ảo này.
Netflix
Truyền hình streaming Netflix khổng lồ kết hợp lượng lớn dữ liệu người dùng và sở thích như lịch sử tìm kiếm, thể loại ưa thích, ngôn ngữ, v.v., để cung cấp cho người xem các đề xuất được cá nhân hóa. Các đề xuất xem Netflix thành công đến mức thương hiệu báo cáo rằng các đề xuất này chiếm hơn 80% lượng nội dung mà người xem phát trực tuyến.
Spotify
Năm 2016, người dùng Spotify đã mong chờ chiến dịch Wrapped của hãng, trong đó Spotify cấp cho người dùng ảnh chụp nhanh thói quen nghe nhạc của họ vào cuối năm. Khi làm như vậy, Spotify cung cấp giá trị cho người dùng để đổi lấy dữ liệu của họ.
Mẹo: Yêu cầu opt-in
Điều quan trọng cần đề cập là trong ba ví dụ phân tích dự đoán ở trên, các thương hiệu đã chứng minh rõ ràng giá trị mà người dùng sẽ nhận được nếu họ chia sẻ dữ liệu của họ với các công ty này. Mặc dù việc chọn tham gia của người dùng sẽ đảm bảo thông tin chi tiết về người dùng, nhưng với những đổi mới gần đây trong phân tích dữ liệu dự đoán, giờ đây có thể đưa ra các dự đoán tuyệt vời với cả dữ liệu tổng hợp.
Đừng bỏ lỡ predictive marketing
Với hơn 80% doanh nghiệp lớn sử dụng phân tích thông minh, bao gồm phân tích dự đoán, việc đầu tư vào việc tạo quy trình phân tích dự đoán cho hoạt động app marketing đang trở thành điều bắt buộc.
Đưa ra các dự đoán chính xác hơn cho các chiến dịch của bạn có thể tăng cơ sở người dùng, mức độ tương tác của người dùng, LTV và cuối cùng là ROI tổng thể cho app.
Nguồn: Adjust
Về AppROI AppROI Marketing là Growth Marketing Agency, có thế mạnh về Digital Performance Marketing với năng lực triển khai và tối ưu hiệu quả marketing trên nền tảng công nghệ mang lại khách hàng thực sự, giúp khách hàng đo lường giá trị lâu dài sau khi mua sản phẩm hoặc dịch vụ. Hiện tại, AppROI đang đồng hành cùng các đối tác lớn như Google, TikTok, Facebook, Cốc Cốc, AppsFlyer, Adjust, CleverTap, Insider.... Website: approi.co E-mail: info@approi.co Hotline: 0789.99.66.88
#AppROI #predictiveanalysis #predictivemarketing
