Предиктивная аналитика в маркетинге: как она работает и помогает росту эффективности

С одной стороны, можно сказать, что данных для планирования маркетинговой стратегии никогда не бывает слишком много. С другой – вам могли говорить, что перенасыщенность данными только создает лишний шум и усложняет выбор правильного направления для вложения маркетинговых бюджетов.

Именно здесь вступает в игру магия предиктивной аналитики. Прогрессивные маркетологи уходят от базовой отчетности по прошлым данным и переходят к сложному прогнозированию, которое действительно способствует росту бизнеса.

Предиктивная аналитика делает бренды более гибкими и проактивными, чем когда-либо.

Что такое предиктивная аналитика?

Предиктивная аналитика — это направление продвинутой аналитики, которое использует статистические алгоритмы, методы интеллектуального анализа данных и машинное обучение для анализа исторических данных и прогнозирования будущих событий.

В отличие от традиционной аналитики, которая отвечает на вопросы «что произошло?» и «почему это произошло?», предиктивная аналитика решает более сложную задачу: «Что произойдет дальше?»

Основные элементы предиктивного анализа включают:

• Статистическое моделирование
• Алгоритмы машинного обучения
• Интеллектуальный анализ данных
• Искусственный интеллект
• Анализ исторических данных

Все эти процессы работают вместе, чтобы прогнозировать будущие результаты на основе прошлого поведения клиентов. Это помогает бизнесу учитывать различные сценарии «что, если» и находить новые возможности с высокой точностью.

Но настоящая маркетинговая магия начинается, когда эти прогнозы превращаются в конкретные действия. Вместо того чтобы запускать кампании вслепую, надеясь, что что-то сработает, предиктивная аналитика дает маркетологам основанные на данных инсайты, позволяя оптимизировать стратегии еще до их запуска.

Как работает предиктивная аналитика?

Представьте, что предиктивная аналитика — это ваш маркетинговый «хрустальный шар», только он основывается не на гаданиях, а на жестких данных и продвинутых алгоритмах.

Процесс обычно выглядит так:

1. Сбор данных

Система получает релевантную информацию из различных источников, таких как CRM, веб-аналитика, социальные сети, записи о транзакциях и обратная связь от клиентов.

2. Очистка и подготовка данных

Алгоритмы устраняют несоответствия, заполняют пропущенные значения и преобразуют данные в понятный для маркетологов формат.

3. Статистический анализ

На этом этапе выявляются закономерности, корреляции и значимые тренды в исторических данных.

4. Построение прогнозных моделей

Теперь начинается самое интересное: алгоритмы на основе выявленных закономерностей прогнозируют будущие результаты, предоставляя маркетологам инсайты для обоснованных решений.

5. Тестирование и внедрение

Прежде чем использовать модель в реальных маркетинговых кампаниях, ее тестируют на уже известных данных, чтобы убедиться в точности предсказаний.

6. Мониторинг и оптимизация

После запуска модели ее эффективность регулярно оценивается и корректируется для повышения точности прогнозов.

Главное преимущество предиктивной аналитики — ее адаптивность. С поступлением новых данных модели становятся еще более точными, помогая брендам не только идти в ногу с трендами, но и опережать конкурентов.

Предиктивная аналитика vs Машинное обучение

Вы могли заметить, что эти два термина часто используются взаимозаменяемо, но на самом деле предиктивная аналитика и машинное обучение — это не одно и то же. Они скорее как двоюродные братья, чем близнецы. В то время как предиктивная аналитика использует данные для прогнозирования будущих событий, машинное обучение — это мощный инструмент, используемый в рамках предсказательных анализов, который учит компьютеры извлекать знания из данных. Вот как их можно сравнить:

Предиктивная аналитика

• Прогнозирует конкретные результаты.
• Использует различные методы, включая статистику, добычу данных и машинное обучение.
• Основная цель — прогнозирование будущих событий.
• Обычно требует человеческого руководства для определения приоритетных переменных.

Машинное обучение

• Обучает компьютеры извлекать знания из данных.
• Специфический подход, который включает алгоритмы, автоматически улучшающиеся с опытом.
• Может быть использовано не только для прогнозирования, но и для классификации и распознавания.
• Может самостоятельно находить важные переменные.

Самые эффективные маркетинговые стратегии объединяют оба этих метода, используя продвинутые возможности машинного обучения для обработки огромных объемов данных и выявления неочевидных паттернов, но при этом опираются на предиктивная аналитику, чтобы превратить эти инсайты в стратегические маркетинговые решения.

Как используется предиктивная аналитика в маркетинге?

Сегментация и таргетинг клиентов

Прощай, эпоха широкого демографического таргетинга — старого метода «расространения и надежды». Предиктивная аналитика позволяет проводить гиперперсонализированную сегментацию клиентов, основываясь не только на том, кто они, но и на том, что они могут сделать в будущем. Например, анализируя поведение, историю покупок, метрики вовлеченности и привычки серфинга, предсказательные модели могут точно определить, какие клиенты с большей вероятностью:

• Сделают покупку в определенный срок.
• Ответят на (или проигнорируют) конкретные виды сообщений.
• Перейдут на премиальные услуги.
• Уйдут без вмешательства.
• Становятся сторонниками или амбассадорами бренда.

Этот уровень детализации позволяет маркетинговым кампаниям достигать нужной аудитории с нужным сообщением в нужный момент их пути покупателя.

Персонализированный контент и рекомендации

Вы, вероятно, сталкивались с удивительно точными рекомендациями продуктов на крупных торговых платформах или в лентах социальных сетей. Ваш телефон шпионит за вами? Или это работает предиктивная аналитика? (Ответ: это второе). Анализируя прошлые взаимодействия, предсказательные алгоритмы могут определить, с каким контентом или продуктом клиент скорее всего взаимодействует дальше. Такие персонализированные рекомендации могут повысить удовлетворенность клиентов на 20%.

Это становится еще более интересным, так как динамическая настройка контента развивается в реальном времени в зависимости от изменений в поведении клиентов. Это гарантирует, что клиентам будут показываться актуальные маркетинговые сообщения на протяжении всего их пути с вами.

Прогнозирование жизненной ценности клиента

Не все клиенты одинаковы. Предиктивная аналитика помогает маркетологам выявить, какие клиенты имеют наибольший долгосрочный потенциал, чтобы направить маркетинговые бюджеты туда, где они принесут наибольшую пользу. Анализируя такие факторы, как частота покупок, средний размер заказа, предпочтения в категориях товаров и поведение на сайте, предсказательные модели могут прогнозировать:

• Будущее поведение клиентов.
• Ожидаемую продолжительность жизни клиента.
• Потенциал для апсейлинга или кроссейлинга других продуктов.
• Вероятность лояльности к бренду.
• Общий вклад в предполагаемый доход.

Эти прогнозные данные позволяют маркетологам сосредоточить свои усилия на клиентах, которые с наибольшей вероятностью принесут наибольший ROI, а также создать целенаправленные стратегии для других сегментов клиентов и развивать эти отношения.

6 способов, как предиктивная аналитика помогает улучшить маркетинговые показатели:

1. Оптимизация времени кампаний. В маркетинге важен каждый момент. Предиктивная аналитика помогает не только определить, кто будет вашей целевой аудиторией, но и когда с ними нужно взаимодействовать. Продвинутые алгоритмы анализируют поведение клиентов, чтобы выявить наилучшие моменты для контакта, избавляя от неопределенности. Это может означать отправку письма, когда клиент обычно активно взаимодействует, показ рекламы в моменты пиковой восприимчивости или запуск кампаний в периоды ожидаемых рыночных подъемов.
2. Динамическое распределение бюджета. Все мы знаем, что бюджеты на маркетинг ограничены и часто сокращаются, когда дела идут не очень хорошо. Прогнозируя, как различные каналы и кампании будут работать до их запуска, маркетологи могут получить максимальную отдачу от каждого вложенного рубля. Кроме того, эти прогнозы позволяют гибко перераспределять бюджет в реальном времени, направляя инвестиции в наиболее эффективные каналы по мере их появления.
3. Предотвращение оттока клиентов. Удержание клиентов приносит большую отдачу, чем привлечение новых, но клиенты могут быть непостоянными. Предиктивная аналитика помогает выявить клиентов, которые рискуют уйти, еще до того, как они покинут вас, создавая возможности для целенаправленного вмешательства. Исследуя тонкие сигналы в их поведении — снижение вовлеченности, уменьшение использования, недовольные взаимодействия с поддержкой или изменение моделей серфинга, — предсказательные модели могут определить аккаунты с ранними признаками оттока.
4. Прогнозирование трендов и проактивная позиция. Рыночные тренды не возникают за ночь, но предиктивная аналитика помогает выявить ранние сигналы зарождающихся паттернов. Это позволяет маркетологам проактивно позиционировать свои бренды. Анализируя поисковые паттерны, настроения в социальных сетях, поведение ранних приверженцев и другие данные, алгоритмы могут заметить тенденции, которые скоро станут мейнстримом, что дает возможность быстро создать контент, спозиционировать продукты и запланировать кампании.
5. Оптимизация цен. Ценообразование может быть непростой задачей. Предиктивная аналитика помогает и в этом, используя моделирование эластичности цен для различных сегментов клиентов и сценариев. Прогнозные алгоритмы могут предсказать, как изменится спрос на товары по мере изменения цен, а также прогнозировать конкурентные реакции на корректировки цен.
6. Прогнозирование эффективности контента. Контент-маркетинг — это длительная игра, и он приносит лучшие результаты, когда им управляют с помощью предсказательных инсайтов, а не полагаясь только на интуицию. Системы предиктивная аналитики анализируют тысячи характеристик контента — темы, форматы, длина, стиль, время публикации, каналы продвижения и многое другое — и сравнивают их с историческими метками эффективности. На основе этих данных предиктивные модели могут прогнозировать, какие вложения в контент принесут наибольшую ценность для достижения конкретных целей.

Комплект Маркетинговые исследования просто поможет вам освоить базу для дальнейшего использования данных для предиктивной аналитики. Он включает курсы и гайды по методам и видам маркетинговых исследований, а также самый подробный курс по использованию ИИ в исследованиях, который существенно облегчит и повысит эффективность предиктивного маркетинга. Комплект можно приобрести со скидкой до 2 апреля!

Примеры стратегий предиктивного маркетинга

FreedomPop: оценка лидов на основе поведения

Когда мобильный виртуальный оператор FreedomPop решил изменить свою стратегию привлечения клиентов, компания обратилась к предиктивной аналитике. Было запущено сложное предсказательное моделирование лидов, которое анализировало тысячи поведенческих сигналов, чтобы определить, какие потенциальные клиенты с наибольшей вероятностью конвертируются. В отличие от традиционного демографического подхода, эта методика учитывала менее очевидные факторы, такие как паттерны поведения при просмотре, глубина вовлеченности и согласованность откликов.

Результаты говорят сами за себя: FreedomPop привлекла тысячи новых подписок, что привело к подписке на новые пакеты услуг. Этот целенаправленный подход помог FreedomPop превзойти свои цели роста с CPC (стоимость за клик) в 0,10 доллара в Испании.

The Independent: динамическая персонализация контента

The Independent — ведущий новостной бренд для аудитории США и Великобритании в интернете, привлекающий более 63 миллионов читателей по всему миру. Как и многие другие издатели, The Independent хотел удержать свою аудиторию, предлагая ей персонализированный опыт, используя предсказательные системы рекомендаций контента.

Система анализировала историю чтения, паттерны вовлеченности, предпочтения по темам и скорость чтения, чтобы предсказать, какой контент будет наиболее интересен каждому пользователю. Когда пользователи углублялись на сайт, алгоритм продолжал адаптировать контент к их предпочтениям, создавая индивидуализированный опыт.

Благодаря этим инсайтам, The Independent увидел увеличение CTR (кликабельности) на 43% и рост доходов от рекламы на 14%.

Summit Media: целевые решения по контенту

Summit Media — ведущая цифровая медиа-сеть на Филиппинах, которая имеет 14 редакционных брендов и обслуживает 31 миллион уникальных пользователей ежемесячно. С таким большим охватом редакционные лидеры Summit должны быстро принимать решения о том, какой контент покрывать. Внедрив систему новостных оповещений с искусственным интеллектом с помощью стратегического инструмента предиктивной аналитики, команды Summit постоянно действуют по 50% из полученных оповещений. В сочетании с редакционными инсайтами, эта возможность помогает руководителям принимать более эффективные решения относительно того, как и о чем сообщать читателям.

Предиктивная аналитика превращает маркетинговые усилия из реактивных в проактивные с помощью прогнозирования поведения клиентов, рыночных трендов и эффективности кампаний, основанных на данных. Технология сочетает исторические данные с передовыми алгоритмами, чтобы находить закономерности и прогнозировать будущие результаты с высокой точностью. Применение предиктивной аналитики охватывает весь путь клиента — от первоначального таргетинга и взаимодействия до оптимизации долгосрочной ценности и предотвращения оттока.

Часто задаваемые вопросы (FAQ)

Какие есть примеры предиктивной аналитики?

Маркетологи используют предиктивную аналитику для сегментации клиентов, прогнозирования будущих покупок, выявления клиентов с риском оттока, персонализации рекомендаций контента и прогнозирования рыночных трендов, которые предсказывают и учитывают изменения в поведении потребителей.

Что лучше всего описывает предиктивную аналитику?

Предиктивная аналитика лучше всего определяется как использование исторических данных, статистических алгоритмов и методов машинного обучения для выявления потенциальных будущих результатов. В отличие от описательной аналитики (что произошло) или диагностической аналитики (почему это произошло), предиктивная аналитика прогнозирует, что может произойти дальше на основе паттернов существующих данных. Этот ориентированный на будущее подход использует прошлую информацию для построения вероятностных прогнозов, которые помогают в стратегическом принятии решений.

Какие существуют типы предиктивной аналитики?

Три основных типа предиктивной аналитики:

• Нейронные сети: передовые методы машинного обучения, которые распознают сложные паттерны в данных без заранее заданных математических формул. Эти мощные системы известны своей способностью находить нелинейные связи и обрабатывать огромные объемы неструктурированных данных.
• Моделирование регрессии: статистическая техника, которая оценивает взаимосвязи между переменными для выявления паттернов в больших наборах данных и измеряет, как каждая переменная влияет на вероятные результаты. Модели регрессии лучше всего работают с непрерывными данными и помогают маркетологам прогнозировать количественные результаты.
• Моделирование решений: классификационная модель, которая сегментирует данные на конкретные категории на основе множества переменных и визуально напоминает дерево с ветвями (выборы) и листьями (результаты). Эти интуитивно понятные модели отлично работают даже с неполными наборами данных.