予測目標

予測を使用することで、マーケターは以下の目的を達成できます：

顧客の維持と全体的なコンバージョンを向上させる

ユーザーの傾向に基づいて、忠実な顧客と解約顧客を識別できます。選択的に、オファーやプロモーションを持つパーソナライズされたキャンペーンで顧客をターゲットにし、彼らを維持することができます。同様に、忠実な顧客を特定し、適切に報いることでエンゲージメントを向上させます。

顧客のライフタイムバリューを向上させる

アプリとの全体的なインタラクションや特定の製品やカテゴリに対する将来の顧客の好みを予測します。特定の製品または製品カテゴリを購入するユーザーの可能性を特定します。利用可能なデータに基づいて、ターゲットキャンペーンを作成し、ユーザーの好みやブランドの整合性を理解します。

顧客とのインタラクションを通じてマーケティング支出を最適化する

ユーザーの傾向に基づいて、より頻繁にパーソナライズされた注意が必要なターゲットユーザーを特定します。不要なキャンペーンを削減してマーケティング支出を最適化し、最適な頻度で集中したアウトリーチプランを作成します。

より高い精度と正確性でターゲットキャンペーンを作成する

ターゲット顧客に対してパーソナライズされたキャンペーンを行う。ユーザーやターゲットユーザーがそれらのチャネルや選択されたキャンペーンに反応する傾向に基づいて、どのチャネルが効果的かを特定します。さらに、利用可能なデータに基づいてコミュニケーションを最適化します。

業界別のユースケース

サンプル予測の使用

マーケターは、MoEngage Predictionを使用して以下のサンプルユースケースを作成できます。

特定の結果またはコンバージョン目標を予測する

ユーザーコンバージョンとは、マーケターによって定義された特定のビジネス目標または成果を実行することを指します。予測を使用して、

• 特定の目的や目標を達成するためのユーザーの傾向を特定します。
• 高い傾向を持つユーザーと低い傾向を持つユーザーのセグメントを特定し、ターゲットキャンペーンを作成します。

たとえば、コンバージョンの可能性が低いユーザーには、コンテキストに基づいたオファーや割引が提供されます。ユーザーは、コンバージョンの傾向が高いユーザーよりも、より迅速なキャンペーンをより高い頻度で持っています。

解約率予測

チャーンレートは、特定の期間内にアプリやサービスの使用を停止したユーザーの割合を指します。企業は、離脱率を低く抑えつつ、より高い成長率を確保することに注力しなければなりません。予測を用いることで、マーケティング担当者は顧客の喪失を未然に防ぎ、手遅れになる前に必要なフォローアップや育成を積極的に設計することができます。

例えば、解約の傾向が高いユーザーには、コンテキストに応じたオファーや割引が提供されます。ユーザーは、コンバージョンの傾向が高いユーザーよりも、よりタイムリーなキャンペーンをより高い頻度で実施しています。

ライフタイムバリュー予測

顧客生涯価値（CLV）は、顧客がビジネスにとってどれだけの価値があるか、そして彼らとの関係全体を通じて生成される平均収益を指します。予測分析を使用することで、マーケターはユーザーとの将来のエンゲージメントと、そのエンゲージメントがもたらす可能性のある収益を予測できます。

マーケティングキャンペーンを事前に予測し、計画する

予測を用いることで、マーケティング担当者はユーザーの行動や結果を明確に予測し、事前に対処することができます。マーケターは、ユーザーに必要なキャンペーンの種類に適した計画を作成します。リスクは大幅に軽減されます。意思決定はデータに基づいて行われ、直感やいくつかの経験則に依存した仮定に基づくものではありません。

特定の顧客に対して適切な種類のコンテンツが特定されます。ユーザーのコンテンツ、チャネル、時間に対する好みに基づいて、コンテンツの作成と配信をカスタマイズします。顧客がより高品質なコミュニケーションを受け取ると、販売転換の確率が増加します。

同様に、ユーザーの傾向と、アクションを実行する可能性があるユーザーの数に基づいて、マーケターは顧客獲得および今後の週または月に発生する必要がある全体的な維持コストを適切に予測し、それに応じて予算を立てることができます。

アップセルおよびクロスセルの機会

顧客のニーズと欲求を予測し、特定します。製品を特定し、特定のブランドや製品カテゴリーに対するユーザーの親和性を把握する。ユーザーの傾向を予測することにより、マーケターはユーザーに適した製品カテゴリを推奨するためのコンテキストキャンペーンをターゲットし、作成することができます。