Предиктивная аналитика в маркетинге: где применяется, какой эффект можно получить

Сегодня мы начинаем цикл статей о предиктивной аналитике — современном инструменте прогнозирования продаж и маркетинга. Например, COVID-19 вызвал волну прогнозов: уровень заражения, убытки на фондовом рынке, проблемы цепочки поставок и производства. У этого списка нет конца. Практически невозможно просматривать новости, не увидев еще одного предсказания о том, как мы переживем «новую реальность». Хорошая новость заключается в том, что в неопределенные времена прогнозы могут помочь нам принимать более правильные решения и планировать будущее. В бизнес-аналитике и маркетинге этот процесс называется «предиктивной аналитикой».

Определение предиктивной аналитики

Согласно SAS Institute, предиктивная аналитика — это использование данных, статистических алгоритмов и методов машинного обучения для определения вероятности будущих результатов на основе исторических данных. Цель состоит в том, чтобы не ограничиваться знанием статистики прошлого, а чтобы дать наилучшую оценку того, что произойдет в будущем. Предиктивная аналитика уже является одной из наиболее широко используемых технологий интеллектуальной автоматизации в мире. По данным Statista, более 80% крупных предприятий внедряют предиктивную аналитику.

Эффективный маркетинг всегда заключался в распознавании и предвидении потребностей клиентов. Прогнозный маркетинг включает в себя все инструменты, процессы и правила для применения предиктивной аналитики на основе искусственного интеллекта к стратегиям продаж и маркетинга. Он работает путем сбора и анализа данных о клиентах из растущего списка источников данных, включая CRM-системы, опросы, каналы социальных сетей и другие платформы взаимодействия с клиентами. Эти знания затем применяются ко всему маркетинговому процессу, охватывающему все этапы взаимодействия с клиентом и каждый канал коммуникации бренда, чтобы определить будущие риски и возможности. Компании, успешно внедрившие предиктивную аналитику вместе с технологией машинного обучения, понимают, что только сбор и хранение данных не даст никаких действенных идей для эффективных продаж и маркетинга.

Области применения предиктивной аналитики

Вот некоторые из областей, в которых машинное обучение и предиктивная аналитика окажут серьезное влияние:

— Бюджетирование — компании могут использовать предиктивную аналитику для более точного прогнозирования своих бюджетных потребностей, вместо того, чтобы строить предположения и полагаться на старые модели «что, если». В результате повысится качество финансового планирования и сотрудничества между отделами.

— Прогнозирование действий клиентов — как упоминалось выше, расширенная аналитика может помочь предприятиям получить действенную информацию о клиентах, предсказывая будущие действия потребителей. Компании могут использовать эту информацию для создания более качественных продуктов/услуг, специально предназначенных для своих клиентов. Точно так же компании могут применять этот принцип для увеличения коэффициента конверсии, а также для улучшения отдачи от клиентов, программы вознаграждений и многого другого.

— Снижение затрат. По мере того, как жизненный цикл клиента становится короче и усложняется, внедрение прогнозной аналитики и технологий машинного обучения поможет компаниям проводить более эффективные маркетинговые кампании, что приведет к сокращению расходов и увеличению доходов.

— Перспективное планирование. Бизнес-организации могут внедрять прогнозную аналитику, чтобы получить представление о будущем успехе своих новых продуктов и/или услуг. Это особенно полезно, когда доступных исторических данных недостаточно для прогнозирования или когда прошлое не указывает на будущее. Прогнозная аналитика помогает компаниям принимать обоснованные решения без учета прошлого опыта.

Предиктивная аналитика в маркетинге

В упрощенном виде предиктивная аналитика работает в маркетинге через регрессионный анализ. При регрессионном анализе аналитик берет две переменные и рассчитывает коэффициент регрессии, чтобы определить шансы того, что клиент купит продукт. Например, можно использовать уровень дохода и спрос на продукт для расчета коэффициента регрессии. Если между двумя переменными существует сильная связь, это указывает на то, что уровень дохода является важным фактором спроса на продукцию. Можно построить анализ на множестве переменных, учитывая совокупность факторов влияния на определенный признак (например, как возраст и доход влияют на размер среднего чека).

Однако наблюдение за основными факторами, влияющими на потребительский спрос, — это лишь верхушка айсберга. С помощью предиктивной аналитики можно отображать ретроспективные данные и прогнозировать будущие тенденции покупок. Независимо от того, занимаетесь ли вы маркетингом B2B или B2C, вы можете предвидеть, что потребители купят, еще до совершения покупки. Другими словами, вы можете легко идентифицировать ценных клиентов еще до того, как они совершат покупку у вас на сайте.

Инвестируя в предиктивную аналитику, вы можете более эффективно выполнять несколько функций. Одна из них — сегментация клиентов, которая включает в себя разделение клиентов на разные сегменты для более точных маркетинговых кампаний.

Также возможно исключить неэффективные процессы и уменьшить отток. Вы можете лучше понять клиентов и разработать маркетинговые кампании, которые не позволят им уйти. Также появляется возможность автоматизировать маркетинговые процессы, чтобы сократить расходы и сэкономить время.

Модели предиктивной аналитики в маркетинге

Предиктивная аналитика определяет новые маркетинговые возможности с помощью трех различных моделей:

— Модель склонности: платформы аналитики могут использовать исторические данные, чтобы увидеть вероятность того, что конкретный покупатель завершит покупку. Мало того — можно определить вероятность того, что клиент совершит другие действия, такие как подписка, отказ от подписки, оплата услуг более высокого уровня в продуктовой линейке и многое другое.

— Совместная фильтрация: предиктивная аналитика может предугадывать тип продуктов и услуг, которые клиент, скорее всего, купит, на основе истории покупок. Таким образом, предоставляется хорошая возможность для допродажи и перекрестных продаж. Цифровые гиганты, такие как Amazon и Netflix, используют совместную фильтрацию для продажи дополнительных продуктов и услуг.

— Кластерная модель: с помощью этой модели вы можете разделить клиентскую базу на разные нишевые сегменты на основе любой переменной, такой как возраст, уровень дохода, демографические данные и средний объем заказа. Существует несколько различных кластерных моделей, включая кластеризацию на основе бренда, кластеризацию на основе продукта и кластеризацию по поведению.

Ключевые выводы

Предиктивная аналитика — перспективный инструмент, который изменит маркетинг, поскольку он способен брать исторические данные и использовать их для прогнозирования будущего. Будь то цифровой или традиционный маркетинг, аналитика может обеспечить более глубокое понимание, позволяя вам более точно формировать потребительские профили клиентов, превентивно выявлять ценных клиентов и применять точные маркетинговые методы, которые обеспечат более высокую рентабельность инвестиций в маркетинговые усилия.

Более детально мы рассмотрим предиктивную аналитику в следующих публикациях.

Обращаем ваше внимание, что данными технологиями мы владеем. Будет интерес — обращайтесь, обсудим, чем можем быть полезны для вас.

Прогнозирование осуществляется с помощью пакета SPSS.