Análise de marketing preditivo con ThinkVine

logotipo de thinkvine

Cal sería o retorno do investimento se puideses cambiar o teu mix de mercadotecnia?

Esta é unha pregunta que se fan todos os días grandes clientes con estratexias de mercadotecnia complexas (equilibradas entre multitude de medios). ¿Debemos deixar a radio en liña? ¿Debo cambiar o marketing da televisión á busca? Cal será o impacto no meu negocio se comece a comercializar en liña?

Normalmente, a resposta chega a través dunha infinidade de probas e mercados perdidos. Ata agora. Os comerciantes empregaron o rendemento pasado para predicir o futuro rendemento do marketing. Hai enormes riscos asociados a isto a medida que se van engadindo novos medios co paso do tempo. O cambio de clasificados do xornal á liña é só un pequeno exemplo. Se continuas os teus gastos clasificados sen cambialos en liña, non alcanzarías o máximo potencial. De feito, podería estar malgastando o seu diñeiro.

ThinkVine leva case unha década traballando en escenarios "E se". Os seus clientes son bastante impresionantes ... Sunny Delight, SC Johnson, LegalZoom, Del Monte, Hershey e Citrix Online.
modeling-based-modeling.png

ThinkVine pode facelo a través dun comprobado sistema de modelado baseado en axentes que se desenvolveu na década de 1940. Ao comprender os segmentos de mercado que compraron por vostede a través de cada medio e aplicar o modelo aos segmentos doutros medios, ThinkVine pode construír un modelo preditivo de como funcionará o seu marketing neses outros medios. É todo un sistema.
marketing-trend.png

Os escenarios que desenvolve ThinkVine pódense aplicar a longo prazo, a curto prazo para mercadotecnia baseada en ocasións e mercadotecnia baseada en segmentos. ThinkVine pode incluso predicir o escenario final ... e se deixas de comercializar por completo!
no-media.png
Máis información realizando un percorrido polo produto do software de planificación e simulación de mercadotecnia de ThinkVine.

Divulgación completa: O CEO de Damon Ragusa e eu traballamos con Bruce Taylor de Praza hai moitos anos para aplicar metodoloxías similares á mercadotecnia por correo directo. Damon construíu modelos estatísticos dinámicos a partir de perfís de clientes e, utilizando a automatización de Bruce, poderiamos automatizar a aplicación destes modelos a bases de datos prospectivas. A aplicación chamouse Prospector e funcionou xenial. Bruce axustou a aplicación ao longo dos anos e aínda a utiliza para unha serie de grandes clientes de mercadotecnia directa.

2 Comentarios

  1. 1
    • 2

      Adán,

      Definitivamente require datos históricos. Supoño que se tivesen clientes suficientes, podería agrupar perfís. Non obstante, dubido que os seus clientes apreciaran iso. Creo que usan como mínimo 1 ano de datos; creo que se recomenda 2.

      Doug

¿Que pensas?

Este sitio usa Akismet para reducir o spam. Aprende a procesar os teus datos de comentarios.