Зачем интернет-маркетологу предиктивная аналитика?

Вы собираете данные, проводите аналитику и принимаете решения на ее основе. И это отличное начало, но как получить из данных еще больше пользы? Предвидеть будущие события, а не только анализировать прошлые позволяет предиктивная аналитика.

Предиктивная аналитика (от англ. predictive analytics — предсказательная аналитика) — методология анализа данных, используемая для прогнозирования будущих событий. Это стало возможно благодаря появлению предиктивных технологий и применяется во многих областях бизнеса, от планирования продвижения новых товаров и услуг до оптимизации работы на производстве.

Искусственный интеллект выявляет целевую аудиторию и её потребности на основе результатов состоявшегося ранее взаимодействия, анализирует поведение разных сегментов потребителей и предугадывает их действия в будущем. По тому же принципу формируется и портрет нецелевого или неблагонадежного клиента, который ничего, кроме потерянного времени, принести бизнесу не может. Представителям такого сегмента присваивается определенный набор характеристик, по которому они в дальнейшем будут отсеиваться автоматически.

Представьте мир, в котором производители знают, кто вы и чего хотите, и могут через удобные вам каналы коммуникации предоставить тот продукт, который наилучшим образом и незаметно удовлетворит ваши запросы. Так вот сейчас мы живем именно в таком мире, где предиктивная реклама — это ключевой метод решения маркетинговых задач.

А как насчет интернет-маркетинга? Предиктивная аналитика в digital, промоакциях, продвижении на рекламных площадках, информационных ресурсах и в соцсетях — везде, где клиент так или иначе может увидеть ваш продукт.

Мы пообщались с экспертами в области прогностической аналитики и выяснили, зачем предиктивная аналитика интернет-маркетологу, какую пользу она приносит бизнесу.

Привлекать клиентов все сложнее — перед нами огромный выбор интернет-магазинов и сервисов. В борьбе за лиды выигрывают те компании, которые могут предложить своей аудитории индивидуальный подход и реальную выгоду. Как узнать, что заинтересует того или иного клиента?

На основе накопленных данных о покупателях клиентская база делится на сегменты в зависимости от предпочтений, поведения, социально-демографических параметров и финансовых возможностей. Исторические данные позволяют построить предиктивную модель и сделать максимально точный прогноз: заинтересует ваше предложение конкретного клиента или нет.

Приоритизация лидов по степени их готовности к сделке называется lead scoring — квалификация лидов. Отличный пример использования скоринговых моделей — оценка платежеспособности клиента, применяемая в банках. Прогноз строится на исторических данных, поэтому, если вы по каким-либо характеристикам (частая смена работы, например) похожи на тех, кто частенько берет кредиты, забывая возвращать, вероятность отказа достаточно высока.

Определив потенциал лидов к конвертации и разделив их на сегменты, можно сделать выбранной группе клиентов точечное, и главное, наиболее релевантное для них предложение.

Сегментируя потенциальных покупателей по их готовности к сделке, можно правильно таргетировать маркетинговые сообщения посредством контекстной, баннерной, таргетированной рекламы. Это позволит увеличить конверсию рекламных мероприятий и привлечь больше клиентов.

Предиктивная аналитика помогает не только привлекать новых клиентов, но и улучшать клиентский опыт уже существующих с помощью персональных рекомендаций. Для этого используется метод кластеризации.

Как метод кластеризации работает на практике? Сначала строятся сообщества товаров, которые часто покупают вместе. Вот как это выглядит на примере анализа продаж в сети магазинов LEGO:

Затем сообщества товаров связываются с кластерами покупателей. В результате мы имеем прогноз: какой товар, с какой долей вероятности, каким кластерам покупателей можно предлагать.

Простейший пример использования кластеризации: составление на сайте рекомендаций «с этим товаром покупают».

Перед внедрением системы предиктивной аналитики мы всегда предлагаем нашим клиентам провести пилот, чтобы убедиться в работоспособности методов предиктивной аналитики в конкретном сегменте рынка. Для оценки успешности проекта ювелирной компании «Адамас» мы сравнивали отклик, то есть факт совершения покупки, в пилотной и контрольной группах покупателей.

После подготовительного этапа мы провели шесть флайтов рассылок персональных сообщений одновременно с общефедеральными рассылками. Результат: отклик в пилотной группе почти в полтора раза (на 46%) выше, чем в контрольной группе участников, получавших общее сообщение. В целом за период проекта по пилотной группе было получено дополнительной выручки 5,3%. А дополнительная выручка по магазинам пилотной группы составила 2,05%.

После успешного пилотного проекта руководство компании решило запустить систему предиктивной аналитики в эксплуатацию. Стоит отметить, что постоянное использование сервиса показывает даже лучшие результаты, чем были в пилоте. И это логично: работая с аудиторией торговой сети в регулярном режиме, мы с каждым разом все лучше понимаем ее особенности. Это позволяет нам давать значительно более точные рекомендации и увеличивать показатели. Директор по маркетингу компании «Адамас» Григорий Шанаев приводит следующие данные: отклик на персональные сообщения превышает отклик на общие рекламные сообщения на 210%.

За счет использования машинного обучения предиктивная аналитика позволяет классифицировать базу клиентов на основе любого количества переменных. С помощью этих данных вы получаете на порядок больше возможностей для кросс-сейла и апсейла, улучшая тем самым клиентский опыт и увеличивая прибыль компании.

С помощью сквозной аналитики вы можете анализировать эффективность каждого рекламного канала, а с помощью предиктивной аналитики сможете ее прогнозировать. Если вы знаете, какую отдачу принесет то или иное рекламное мероприятие, вам будет проще планировать бюджет, отключать неэффективные рекламные каналы или кампании и запускать новые.

Предиктивная аналитика определит тенденции ваших клиентов в отношении соцсетей, email-рассылок, мессенджеров, офлайн-мероприятий и т. д. Это позволит спрогнозировать отдачу от каждого рекламного канала и построить сильную омниканальную стратегию.

Итак, если вы хотите выбирать лучшие рекламные каналы, привлекать больше клиентов и улучшать их клиентский опыт, вам не обойтись без предиктивной аналитики.

В качестве инструмента прогнозной аналитики в маркетинге используется специальное программное обеспечение, которое собирает и обрабатывает все необходимые для анализа данные со всех возможных источников. Выбор ПО зависит от задач бизнеса, требований к функциональности и интерфейсу программного продукта.

На что следует обратить внимание при выборе ПО для прогностической аналитики:

1. Удобство в работе : понятный интерфейс, быстрое подключение, настройка с минимальным участием программистов и технических специалистов простой алгоритм использования сервиса.
2. Качество интеграции с рабочими сервисами, для получения максимум данных. Например, если используется система сквозной аналитики для формирования единого отчета по обращениям, то информация по клиентам и рекламным источникам будет передаваться в сервис из интегрированной CRM-системы, виртуальной АТС, из чатов на сайте, соцсетей, мессенджеров и других каналов коммуникаций.
3. Комплексность исследования : сбор данных, обработка информации, формирование прозрачного и понятного аналитического отчета и возможность составления кастомных отчетов по определенным метрикам.

С формулировки конкретных целей и выбора платформы для внедрения в общий бизнес-процесс. Сегодня рынок предиктивной аналитики предлагает решения на любой вкус и кошелек. Наиболее сильные игроки: SAS, «Ланит Омни», Springbot, Canopy Labs, Custora и др.

Определившись с платформой, интегрируйте ее с вашим сайтом, рекламными системами или единой аналитической платформой.

Строить прогнозы и принимать осознанные маркетинговые решения — верная стратегия, но и черных лебедей никто не отменял.:) Поэтому, запустив предиктивную аналитику в работу, не забывайте следить за эффективностью той или иной прогностической модели и корректировать ее при необходимости. Будьте начеку — анализируйте данные и слушайте ваших клиентов.