Предиктивный анализ (Predictive Analytics) помогает любому специалисту в области маркетинга стать более эффективным и заставляет каждый рубль, вложенный в кампанию, приносить больше результатов.
Эра, предшествовавшая цифровому веку, была полна субъективными представлениями и надеждами. Но уже тогда, как и сегодня, главной целью было создание правильного послания и его донесение до целевой аудитории.
В то время как маркетологи выполняли свою работу, продавцам оставалось только ожидать звонка или визита клиентов. Если реакция потенциальных клиентов была недостаточно сильной либо если она отсутствовала в принципе, все терялись в догадках, что же пошло не так. Недостаточное количество измеряемого фидбека вынуждал брести на ощупь в темноте с надеждой попасть в намеченную цель.
Начало цифровой эпохи
Цифровой век — это период экспериментов, исследований и новых знаний. Он принес с собой непрекращающийся поток данных, зачастую поступающих в реальном времени. Проводя аналогию, можно привести в пример переход от печатных к телевизионным средствам массовой информации: разница между ними огромна.
Впервые маркетологи смогли увидеть, как потенциальные клиенты реагируют на их кампании. Аналитика стала исходной точкой для определения бюджета на маркетинговые затраты, а таблицы данных пришли на смену интуиции креативных групп.
Использование данных в корне изменило индустрию, сделав ее наполовину творческим процессом, а наполовину — наукой.
Измерения и анализ стали нормой, отразив серьезные проблемы и задачи, стоящие перед маркетологами. Авторы исследования «Цифровое разъединение» (The Digital Disconnect) так описывают ситуацию: «От 40% до 60% бюджетов тратится неэффективно. Если посмотреть на это более глобально, $38 миллиардов мировых маркетинговых бюджетов уходит в дыру из-за слабой результативности интернет-маркетинга».
Эволюция предиктивного анализа
В сегодняшнюю эру предиктивного анализа маркетологи могут предсказать влияние того или иного действия, не тратя при этом ни копейки.
Как потребители мы все больше времени проводим в интернете, в социальном и мобильном пространстве. Каждый день, каждый час мы оставляем за собой все больше цифровых следов. Это открывает двери для специалистов по обработке данных, анализирующих и по крупицам разбирающих массивы информации. Сложные алгоритмы определяют шаблоны поведения и взаимосвязи. Сами эти алгоритмы становятся все более изощренными в умении предугадывать шаги, которые, скорее всего, будут совершаться клиентами.
Прогностические алгоритмы, используемые в моделях прогнозирования, помогают специалистам в области статистики и обработки данных получать из сухих цифр истории реальных потребителей. Аналитическая информация предстает в новом — более ярком и обнажающем факты — свете.
Это дает особенно глубокое понимание поведения отдельно взятого клиента, а это, в свою очередь, полностью раскрывает пользовательский путь к покупке (customer journey), давая возможность специалистам по обработке данных создавать модели, способные предсказывать будущее.
Маркетологи теперь могут узнать, насколько велика вероятность того или иного события в жизни клиента. Под событиями понимаются поиск, просмотр, клики, попытка, покупка, повторная покупка или приобретение дополнительных опций к товару (add-on), «расшаривание» контента, рекомендации, отзывы. И вот здесь начинается магия.
Начиная с визуализации абстрактного уровня коэффициента конверсии, равного Х, отдельной маркетинговой кампании...
На основе прогнозов, подкрепленных теми следами, что пользователи оставили в интернет-пространстве, клиенты разделяются на целевые группы, а затем создаются персонализированные прогнозы.
В качестве примера компании, занимающейся предиктивным анализом, можно привести Promoto, которая определяет вероятность того, конвертирует ли клиент в защитники бренда (brand advocate). При этом анализируются такие данные, как история покупок в хронологическом порядке, обращения в службу поддержки, взаимодействие с брендом в соцсетях.
Цель таких исследований — дать маркетологам возможность направлять бюджет в нужное русло так, чтобы он приносил максимальный эффект. Еще до того, как потрачен первый рубль, специалисты уже могут рассчитать шансы на успех конкретной кампании.
...и заканчивая количественными оценками по каждому отдельному клиенту
Преимущества прогностического анализа
Почему директорам по маркетингу следует обратиться к предиктивному анализу?
1. Она максимизирует возврат инвестиций, или ROI.
2. Позволяет концентрировать энергию на потенциальных клиентах с более высокой долей вероятности конверсии.
3. Помогает достигнуть целей быстрее, не теряя время на эксперименты и тесты.
4. Может инкорпорировать новые сведения в существующую модель, чтобы сделать ее более точной для последующей работы.
5. Прогностический анализ основывается на понимании базовых параметров, влияющих на поведение пользователя, и открывает дополнительные возможности оптимизации плана работы на отдельно взятом рынке.
Резюмируя, можно сказать, что предиктивный анализ положила конец спонтанному маркетингу и помогла точнее и внимательнее определить, улучшить и сузить маркетинговые цели.
Высоких вам конверсий!
По материалам: cmswire.comimage source conalg
