Vitamin – сервис для выгодного управления вашей рекламой
  • Все популярные рекламные сети в одном окне
  • Агентское вознаграждение до 16% на личный счет или рекламу
  • Любые дополнительные услуги под ваши потребности
  1. Главная >
  2. Блог >
  3. Маркетинг >
  4. Как применять предсказательную аналитику в маркетинге

Как применять предсказательную аналитику в маркетинге

Как применять предсказательную аналитику в маркетинге

Искусственный интеллект (artificial intelligence, AI) стал неотъемлемой частью современного цифрового маркетинга. Мы используем различные инструменты для автоматизации повторяющихся задач, отслеживания ключевых показателей эффективности кампании, для общения с клиентами и привлечения новых лидов. Эти решения позволяют нам принимать решения на основе данных и делать свою работу лучше.

Но, если полагаться лишь на данные за прошлые периоды, мы всегда будем на шаг позади. Вот здесь-то и приходит на помощь предиктивная аналитика (predictive analytics, PA). Знание, которое она нам дает, позволяет предотвратить уход клиентов, снизить стоимость их привлечения (acquisition costs), увеличить их жизненную ценность (lifetime value, CLV) и, в конечном итоге, повысить доход.

В этой статье мы рассмотрим применение предиктивной аналитики в цифровом маркетинге и дадим практические советы по внедрению этой технологии в свою стратегию.

Содержание статьи

Что такое предиктивная аналитика?

Что такое предиктивный маркетинг?

Применение предиктивной аналитики в маркетинге

1. Таргетинг в социальных сетях
2. Таргетинг объявлений
3. Email-маркетинг
4. Товарные рекомендации
5. Квалификация лидов
6. Сегментация клиентов
7. Моделирование атрибуции конверсии
8. Предотвращение оттока клиентов
9. Доступные решения

Советы по предиктивному маркетингу

1. Наберитесь терпения
2. Наймите экспертов по данным
3. Инвестируйте в гибкое решение
4. Интегрируйте данные из разных каналов
5. Регулярно обновляйте свои модели
6. Найдите баланс между персонализацией и конфиденциальностью

Заключение

Что такое предиктивная аналитика?

Предиктивная аналитика — это технология, использующая искусственный интеллект, машинное обучение (machine learning, ML) и методы статистического моделирования (statistical modeling) для анализа исторических и текущих данных и выявления потенциальных трендов.

Для обеспечения точных прогнозов эта технология требует постоянного потока огромных массивов данных. Поскольку современные программные решения накапливают практически бесконечный объем информации, предиктивная аналитика стремительно набирает обороты. Кроме того, на ее рост влияет развитие облачных вычислений (cloud computing), так как это снижает расходы на обслуживание, оборудование и ИТ-персонал.

По данным исследований Acumen Research and Consulting, к 2026 году мировой рынок предиктивной аналитики достигнет $25 200 000 000, при этом среднегодовой темп роста в период с 2019 по 2026 год составит около 20,8%.

По данным исследований Acumen Research and Consulting, к 2026 году мировой рынок предиктивной аналитики достигнет $25 200 000 000, при этом среднегодовой темп роста в период с 2019 по 2026 год составит около 20,8%.

Сегодня эта технология используется во многих отраслях, включая банковские и финансовые услуги, страхование, телекоммуникации и ИТ, розничную торговлю, электронную коммерцию, здравоохранение, промышленность, государственную и оборонную деятельность, энергетику, транспорт и логистику и др.

С помощью предиктивной аналитики компании могут минимизировать инвестиционные риски, ускорить развитие инноваций, повысить безопасность, сократить расходы и увеличить прибыль.

Что такое предиктивный маркетинг?

Современные маркетинговые инструменты обеспечивают постоянный поток информации, позволяя легко отслеживать цифровой путь клиента.

Алгоритмы предиктивной аналитики наблюдают за поведением клиентов в режиме реального времени и сопоставляют его с имеющимися данными, выявляя паттерны и обеспечивая более глубокое понимание клиентов. Кроме того, результаты можно сопоставить с данными отдела продаж и клиентского сервиса (customer service), и понять, что побуждает клиентов совершать покупки.

Используя эти знания, компании оптимизируют свои бюджеты, улучшают эффективность и повышают рентабельность инвестиций в каналы коммуникации.

По данным Salesforce, использование в маркетинге предиктивной аналитики способно повысить конверсию, увеличить рост заказов и прибыль.

По данным Salesforce, использование в маркетинге предиктивной аналитики способно повысить конверсию, увеличить рост заказов и прибыль.

Однако следует учесть, что алгоритмам требуется время на обучение. Надежность технологии во многом зависит от продолжительности ее использования. Спустя год после ее внедрения точность прогнозов резко возрастает и продолжает улучшаться.

Применение предиктивной аналитики в маркетинге

Изучение клиентов и принятие решений на основе данных поможет повысить персонализацию, оптимизировать эффективность и улучшить таргетинг.

Вот наиболее успешные способы применения предиктивной аналитики в современном маркетинге:

1. Таргетинг в социальных сетях

Facebook использует предиктивную аналитику для создания похожих аудиторий (lookalike audiences). Платформа извлекает из вашей страницы, мобильного приложения и пиксельного тега (pixel tag) информацию о ваших подписчиках. На основе этих данных алгоритм определяет потенциальных клиентов, которым можно показать ваш контент.

2. Таргетинг объявлений

Google Реклама использует эту технологию в платных результатах поисках, чтобы показывать контекстную рекламу (PPC ads) тем, кто с наибольшей вероятностью кликнет по ней. Google — один из лидеров в области искусственного интеллекта и машинного обучения, и его алгоритмы постоянно развиваются, улучшая таргетинг.

3. Email-маркетинг

Предиктивная аналитика способна в разы улучшить эффективность кампаний email-маркетинга. Возможности ее применения здесь бесчисленны. Интеллектуальная автоматизация обеспечивает восстановление брошенных корзин, капельный маркетинг (drip marketing), расширенную персонализацию, постпродажную серию писем, уведомления о новых поступлениях, рассылки «Товар снова в наличии» и т. д.

4. Товарные рекомендации

Анализ поведения клиентов позволяет делать персонализированные товарные рекомендации и успешно осуществлять перекрестные (cross-sell) и дополнительные продажи (upsell).

Продвинутые алгоритмы учитывают такие факторы, как повторяющиеся покупки, интервалы между покупками, смену сезонов, тренды поведения и колебания и т. д. Это позволяет с точностью предсказать, когда клиент будет готов купить определенный продукт и что еще сможет его заинтересовать.

5. Квалификация лидов

Квалификация лидов (lead scoring) — одно из главных применений предиктивной аналитики в цифровом маркетинге. Существует множество инструментов, позволяющих компаниям отслеживать и анализировать действия пользователей и определять готовность лида к конверсии. Благодаря ним маркетологи могут обратиться к клиенту в нужный момент с правильным оффером и закрыть сделку.

6. Сегментация клиентов

Предиктивная аналитика позволяет сегментировать аудиторию по различным признакам. Алгоритм обрабатывает данные ваших клиентов и выявляет паттерны, которые вы сами, возможно, никогда не заметили бы. Эта информация помогает выявить идеальных клиентов, улучшить портрет покупателя (buyer persona), настроить более детальный таргетинг и в конечном итоге увеличить продажи.

7. Моделирование атрибуции конверсии

Благодаря предиктивной аналитике маркетологи могут использовать данные из своей омниканальной стратегии для создания точных моделей атрибуции. Это позволяет понять, какие каналы генерируют конверсии, и отслеживать их эффективность. Используя эту информацию, они могут оптимизировать рентабельность инвестиций в маркетинговые кампании.

8. Предотвращение оттока клиентов

Отток клиентов (customer attrition или customer churn) — важная метрика для бизнеса, основанного на подписке. Анализ поведения клиентов позволяет выявить признаки того, что клиент собирается уйти. Владея этой информацией, вы сможете лучше удовлетворять потребности клиентов и принимать меры для их удержания.

9. Доступные решения

Развитие машинного обучения и искусственного интеллекта демократизирует предиктивный маркетинг и делает его доступным для малого и среднего бизнеса.

Советы по предиктивному маркетингу

Для тех из вас, кто еще плохо знаком с применением предиктивной аналитики в маркетинге, мы подготовили несколько практических советов, которые помогут вам ускорить освоение этой технологии.

1. Наберитесь терпения

Как уже упоминалось, для получения точных результатов предиктивной аналитике требуются огромные массивы данных. Чем больше алгоритмы обработают информации, тем более интуитивно понятными и точными будут их прогнозы. Таким образом, получение достоверных результатов может занять больше времени, чем вам хотелось бы. Однако ожидание того стоит.

2. Наймите экспертов по данным

Управление данными — это не то, чему можно научиться в одночасье. Чтобы использовать свои инструменты в полной мере, вам стоит работать с квалифицированными экспертами. Они знают, как правильно очищать, обрабатывать и анализировать данные.

3. Инвестируйте в гибкое решение

Готовые решения (out-of-the-box solutions) могут показаться заманчивой идеей, но они могут не принести ожидаемых результатов. Поскольку инвестиции в любом случае будут существенными, остановите свой выбор на гибком решении, которое можно адаптировать к своим потребностям.

4. Интегрируйте данные из разных каналов

При создании предиктивных моделей придерживайтесь омниканального подхода — интегрируйте данные из разных каналов. Кроме того, добавляйте данные других отделов: отдела по работе с клиентами, отдела продаж, финансового отдела и т. д. Это повысит актуальность результатов и, возможно, подарит неожиданные ценные инсайты.

5. Регулярно обновляйте свои модели

Пожалуй, главное преимущество предиктивной аналитики состоит в том, что она позволяет отслеживать изменения на рынке и в поведении потребителей в режиме реального времени. Это значит, что, если вы регулярно обновляете свои модели, вы можете тестировать стратегии и быстро реагировать на изменения. Кроме того, это даст вам преимущество перед конкурентами, строящими стратегии лишь на основе исторических данных.

6. Найдите баланс между персонализацией и конфиденциальностью

Предиктивная аналитика полагается исключительно на данные клиентов. Чтобы их получить, вам потребуется информированное согласие (informed consent). Хотя персонализация и нравится всем, люди ценят свое личное пространство.

Как же соблюсти баланс между персонализацией и конфиденциальностью? Если вы придерживаетесь прозрачного подхода, собирайте только нужную вам информацию и фокусируйтесь на кибербезопасности (cybersecurity), тогда и вы, и ваш клиент останетесь довольны.

Заключение

С развитием искусственного интеллекта, машинного обучения и облачных вычислений рынок предиктивной аналитики значительно вырос и будет расти дальше. Благодаря этой технологии мы можем работать с данными, а не предположениями и повысить устойчивость своей компании на конкурентном рынке.

Маркетологи, использующие интеллектуальные решения, имеют больше шансов превзойти конкурентов и увеличить прибыль. Кроме того, компании, которые хорошо знают свою аудиторию, понимают ее потребности и реагируют на их поведение, будут всегда на шаг впереди.

Высоких вам конверсий!

По материалам: devrix.com. Изображение: freepik.com.

blog comments powered by Disqus
Vitamin – сервис для выгодного управления вашей рекламой
  • Все популярные рекламные сети в одном окне
  • Агентское вознаграждение до 16% на личный счет или рекламу
  • Любые дополнительные услуги под ваши потребности
copyright © 2011–2022 Все права защищены
Запрещено любое копирование материалов ресурса без письменного согласия владельца — ООО "Феникс-Маркетинг". ИНН:7725812838, КПП:772501001, ОГРН: 513774619323915280, Москва, ул. Ленинская слобода, д. 19, стр. 1, этаж/пом 3/25