predicitive analytics in marketing: wat werkt écht?

Predictive analytics biedt ongekende mogelijkheden, maar zonder de juiste methoden kan het gemakkelijk misleidend of inefficiënt zijn.

In deze blog gaan we dieper in op de kracht van voorspellende analyses in marketing, welke technieken echt impact hebben en hoe bedrijven ze strategisch kunnen toepassen om betere beslissingen te nemen, conversies te verhogen en klant betrokkenheid te verbeteren.

Wat is predictive analytics?

Predictive analytics, of voorspellende analyse, is een geavanceerde vorm van dataanalyse waarbij historische gegevens, algoritmen en machine learning worden gebruikt om toekomstige trends, gedragingen en resultaten te voorspellen.

In marketing betekent dit dat je niet alleen kunt analyseren hoe klanten zich in het verleden hebben gedragen, maar ook inzicht krijgt in wat ze waarschijnlijk zullen doen in de toekomst.

Denk aan het voorspellen van welke klanten waarschijnlijk zullen afhaken, wie het meest responsief zal zijn op een bepaalde campagne, of welke producten in een bepaalde periode het beste zullen verkopen.

Deze inzichten maken het mogelijk om gerichte strategieën te ontwikkelen die de effectiviteit van campagnes verhogen en kosten minimaliseren.

Hoe werkt predictive analytics in marketing?

Predictive analytics maakt gebruik van verschillende datamodellen en algoritmen die werken op basis van historische gegevens, zoals aankoopgedrag, websiteinteracties, demografische gegevens en externe factoren zoals seizoensgebonden trends.

Door deze data te analyseren, kunnen marketeers patronen identificeren die wijzen op toekomstige acties, zoals een verhoogde kans op aankoop, afname van klantbetrokkenheid of de waarschijnlijkheid van churn.

Het proces kan worden onderverdeeld in drie fasen:

 1. Gegevensverzameling en voorbereiding 

  De eerste stap is het verzamelen van relevante gegevens uit verschillende bronnen, zoals CRM systemen, social media, website analyses en e-commerce platforms.

Deze gegevens worden vervolgens schoongemaakt en voorbereid voor analyse. Data-integriteit en kwaliteit zijn cruciaal, omdat onjuiste of onvolledige datasets kunnen leiden tot onbetrouwbare voorspellingen.

 2. Modelontwikkeling 

  Vervolgens worden voorspellende modellen ontwikkeld met behulp van algoritmen zoals lineaire regressie, decision trees of neurale netwerken.

Elk model heeft zijn eigen sterktes en zwaktes, afhankelijk van de aard van de voorspelling.

In deze fase worden verschillende modellen getest om te zien welk model de beste voorspellende kracht heeft 

 3. Validatie en implementatie 

  Nadat de modellen zijn ontwikkeld, worden ze getest en gevalideerd om ervoor te zorgen dat ze nauwkeurig zijn en niet overfit (te specifiek voor de trainingsdata).

De beste modellen worden vervolgens geïntegreerd in marketingcampagnes om in realtime voorspellingen te genereren en de prestaties van de campagnes te optimaliseren.

Voorspellende modellen: de drie belangrijkste soorten

Er zijn verschillende voorspellende modellen die in marketing worden gebruikt, elk met een specifieke toepassing en aanpak.

Hieronder bespreken we de drie belangrijkste modellen die marketeers kunnen inzetten om waardevolle inzichten te genereren:

 1. Classificatiemodellen (Classification Models) 

  Deze modellen worden gebruikt om een bepaalde uitkomst te voorspellen, zoals het segmenteren van klanten in groepen (bijvoorbeeld loyale klanten versus risicoklanten).

Classificatiemodellen gebruiken historische gegevens om te bepalen tot welke categorie een klant waarschijnlijk zal behoren.

Veelgebruikte technieken zijn decision trees, support vector machines en logistieke regressie.

 2. Regressiemodellen 

Regressieanalyse helpt bij het voorspellen van numerieke waarden, zoals de verwachte omzet of het aantal eenheden dat zal worden verkocht.

Lineaire regressie is een veelgebruikte techniek om te identificeren welke factoren het meeste invloed hebben op de variabele die je wilt voorspellen.

Regressiemodellen worden vaak ingezet om de impact van variabelen zoals prijs, promotie en seizoensgebondenheid op verkoopvolumes te bepalen.

 3. Tijdreeksanalyse 

 Deze modellen analyseren gegevens die zijn verzameld over tijd, zoals maandelijkse verkoopcijfers of website bezoeken.

Tijdreeks-modellen, zoals ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) en SARIMA (Seasonal ARIMA), kunnen trends, seizoenspatronen en fluctuaties in de tijd identificeren om toekomstige waarden te voorspellen.

Tijdreeksanalyse is vooral nuttig voor het plannen van campagnes of voorraadbeheer.

Praktische toepassingen van predictive analytics

De mogelijkheden van predictive analytics zijn breed, en de waarde ervan hangt af van hoe strategisch je deze modellen inzet.

Hieronder bespreken we enkele van de meest impactvolle toepassingen van voorspellende modellen in marketing:

Klantsegmentatie en targeting 

Voorspellende modellen helpen bij het identificeren van de meest waardevolle klantsegmenten, zodat campagnes gerichter kunnen worden ingezet.

Door klanten te segmenteren op basis van hun aankoopgedrag, demografische gegevens en voorkeuren, kun je campagnes aanpassen aan de specifieke behoeften van elk segment.

Churn voorspelling 

Het identificeren van klanten die waarschijnlijk zullen afhaken, stelt bedrijven in staat om proactieve retentie campagnes te ontwikkelen.

Dit kan variëren van het aanbieden van gepersonaliseerde kortingen tot exclusieve aanbiedingen om de loyaliteit te verhogen.

Campagneoptimalisatie 

Predictive analytics maakt het mogelijk om campagnes vooraf te testen door de impact van verschillende variabelen, zoals budget, boodschap en timing, te voorspellen.

Dit zorgt ervoor dat je de meest effectieve combinatie kiest, wat de ROI van campagnes aanzienlijk kan verhogen.

Productaanbevelingen 

Gepersonaliseerde aanbevelingen zijn een van de meest voorkomende toepassingen van voorspellende modellen.

Door het browse gedrag en eerdere aankopen van klanten te analyseren, kunnen bedrijven dynamische aanbevelingen doen die de kans op conversie verhogen.

Voorbeelden van bedrijven die predictive analytics succesvol toepassen

1. Amazon: Gepersonaliseerde aanbevelingen op schaal 

Amazon staat bekend om zijn gepersonaliseerde aanbevelings-engine, die gebruikmaakt van complexe voorspellende modellen om producten te suggereren op basis van koopgedrag, browse geschiedenis en productvergelijkingen.

Dit systeem draagt bij aan een aanzienlijk deel van de omzet, doordat het klanten helpt om relevante producten te vinden die ze anders misschien niet zouden ontdekken.

2. Netflix: Voorspellen van kijkgedrag 

  Netflix gebruikt voorspellende modellen om kijkers aan te moedigen om nieuwe content te ontdekken.

Door te voorspellen welke series en films gebruikers waarschijnlijk zullen waarderen, kan Netflix de kijkervaring verbeteren en de klantloyaliteit verhogen.

3. Starbucks: Contextuele aanbiedingen 

Starbucks combineert voorspellende analytics met realtime locatiegegevens om gepersonaliseerde aanbiedingen te doen aan klanten die in de buurt zijn van een vestiging.

Op basis van eerdere aankoopgeschiedenis voorspelt het systeem welke producten de klant waarschijnlijk zal bestellen en biedt gerichte kortingen aan.

Conclusie: Hoe haal je het maximale uit voorspellende modellen?

Predictive analytics biedt bedrijven de mogelijkheid om proactief te handelen en beter inzicht te krijgen in klantgedrag en marktdynamiek.

Maar om deze kracht echt te benutten, moeten bedrijven investeren in hoogwaardige data, geavanceerde algoritmen en de juiste strategische implementatie.

Bij BrandQs helpen we bedrijven om voorspellende modellen effectief toe te passen, zodat elke marketingcampagne niet alleen reageert op trends, maar deze ook voorspelt.

Klaar om predictive analytics in te zetten voor jouw marketing?

Neem contact op met BrandQs en ontdek hoe wij je kunnen helpen om voorspellende modellen te gebruiken om klantgedrag te begrijpen, campagnes vooraf te optimaliseren en concurrentievoordeel te behalen.

Plan een gratis strategiegesprek