Análise preditiva no marketing de afiliados

Dentro do marketing digital existem certas estratégias que auxiliam no processo de otimização e crescimento dentro da área em questão, como a análise preditiva. Essas estratégias também podem ser usadas de maneira satisfatória no marketing de afiliados, implementando melhores estratégias e acompanhando de perto seu sucesso.

Para tal, separamos abaixo a definição de análise preditiva e como melhor utilizá-la no marketing de afiliados. Com essas dicas do blog Afiliapub você estará na frente da concorrência de afiliados e terá a chance de otimizar suas estratégias. Consequentemente, veja seu sucesso aumentar e seus lucros renderem muito dinheiro.

Análise preditiva: O que é?

Em resumo, a análise preditiva nada mais é que o uso de dados e algoritmos para antecipar padrões de comportamento e problemas, saber quais são as melhores oportunidades, demandas e preferências e consequentemente tomar decisões baseadas em estratégias bem fundamentadas. Como já é sabido, tudo isso são pontos extremamente importantes para o marketing de afiliados.

De maneira mais aprofundada, a análise preditiva se baseia principalmente em métodos estatísticos avançados, inteligência artificial e técnicas de machine learning para análise de dados do cliente. Em geral, esses dados não seriam utilizados de maneira completa mas com a análise preditiva se tornam ouro.

Benefícios da análise preditiva no marketing

Pode parecer que a análise preditiva seja algo visto como descobrir o futuro de maneira mística. Entretanto, é basicamente prever de maneira estratégica as probabilidades de ações futuras baseadas em dados do presente. Baseado nisso, podemos listar abaixo alguns dos benefícios de implementar a análise preditiva em seu negócio de marketing de afiliados:

Previsão de movimentações de seu segmento;

Identificação de oportunidades de sucesso;

Previsão de falhas de segurança;

Otimização de estratégias de marketing;

Mapeamento do comportamento e hábitos de seu público alvo;

Personalização;

Melhora das operações e aumento da eficiência;

Otimização de investimentos financeiros;

Redução de riscos.

Ferramentas de análise preditiva

Com todo o restante em mente, é hora de saber algumas ferramentas que podem ser úteis na implementação da análise preditiva em seu dia a dia como afiliado. Separamos abaixo algumas sugestões e seus usos.

Google Analytics

Primeiramente, não podemos deixar de citar essa importante e extremamente completa ferramenta de marketing. O Google Analytics possui diversas finalidades e utilidades dentro do marketing de afiliados, incluindo a análise preditiva.

Em resumo, o afiliado consegue desde pontos mais simples a partes mais avançadas como por exemplo:

- Acesso à informações detalhadas de seus clientes, como comportamento;
- Dados de conversões;
- Tráfego envolvendo seu link afiliado;
- Segmentação da audiência;
- Análise de funil.

Dessa forma a ferramenta oferece ao usuário de maneira direta a previsão de tendências e com a análise de seus resultados há a possibilidade de ajustar estratégias e pontos problemáticos baseados nos dados oferecidos.

Adobe Analytics

Cansado de usar o Google Analytics? Temos uma solução parecida: o Adobe Analytics. O Adobe Analytics é um forte concorrente para o Google Analytics e oferece ao usuário funcionalidades parecidas.

Com um excelente sistema, o Adobe Analytics acopla machine learning e modelagem estatística. Com isso, será possível ao afiliado analisar dados de forma avançada e prever comportamentos futuros, tudo isso com alta rotatividade e probabilidade de conversão.v

Salesforce Einstein Analytics

Em seguida, mas não menos importante, temos a ferramenta Salesforce Einstein Analytics. Com essa funcionalidade, você consegue fazer sua análise preditiva com algoritmos avançados acoplados a machine learning.

As previsões de resultados de campanhas, identificação de leads qualificados e a personalização de experiências, principalmente de compras fica muito mais fácil. De fato, são pontos muito importantes para um afiliado.

IBM Watson Studio

Por sua vez, também temos disponível para análise preditiva no marketing de afiliados a ferramenta IBM Watson Studio. Com essa plataforma focada na análise de dados, você consegue incorporar recursos de análise preditiva e machine learning.

Assim sendo, o afiliado cria modelos preditivos baseados na personalização, identifica padrões em dados não estruturados e prevê o desempenho de campanhas.

A ferramenta em si conta com uma usabilidade intuitiva e de fácil uso, de modo que qualquer afiliado pode usar sem problemas, tornando a análise preditiva eficaz e algo longe do complexo que parece ser.

Como começar?

Agora que você já sabe os benefícios e também tem disponível ferramentas importantes para a análise preditiva, a questão é: como começar? Implementar a análise preditiva no seu dia a dia dentro do marketing de afiliados pode ser mais fácil do que você imagina.

Defina objetivos e metas

Antes de mais nada, é importante definir quais são seus objetivos ao utilizar a análise preditiva como afiliado, considerando as inúmeras possibilidades. Inicialmente, busque elencar suas prioridades, sejam elas o comportamento dos usuários, as tendências etc.

Dessa forma você consegue direcionar seus passos e também escolher as melhores ferramentas para o que deseja. Em seguida, defina também suas metas iniciais com o uso de análise preditiva.

Armazene dados

Aqui, chegamos à parte mais importante do processo. Afinal, a coleta dos dados é o que dita os passos seguintes. Portanto, faça a coleta e o armazenamento de dados de forma cuidadosa, olhando sempre a qualidade dos dados para uma maior confiabilidade da análise.

Para tal, selecione as melhores fontes de coleta de dados, sejam elas as redes sociais, base de dados internas, pesquisas, banco de dados externos etc. Utilize as diversas ferramentas disponíveis para isso, focando na confiabilidade sempre.

Um outro ponto importante na coleta de dados, anterior à análise dos mesmos é o armazenamento correto em termos de formato e informações precisas. Tente adequar o formato e excluir informações desnecessárias antes de começar a análise.

Analise os dados coletados

Por fim, chegamos a outra parte importante: A análise. A análise dos dados coletados para análises preditivas deve ser feita com cuidados, baseando sempre em conhecimentos estatísticos. Se você é iniciante ou tem dificuldade, busque aprender isso antes de mais nada ou conte com a ajuda de profissionais na área.