Предиктивная аналитика в маркетинге: как это работает и зачем она нужна

Аналитика помогает маркетингу делать выводы для совершенствования рекламных кампаний. Предиктивная аналитика создана для предсказания будущих событий, чтобы сразу создавать для клиентов нужные предложения. В статье рассказали, где применяется предиктивная аналитика, какие задачи решает, и как ее внедрить в бизнес-процессы.

Что такое предиктивная аналитика

Предиктивная аналитика — это инструмент, который помогает предсказывать будущие действия пользователей на основе исторических данных. Анализирует последние действия клиента и предсказывает, купит ли он товар. 

Такая аналитика опирается на реальные данные и помогает: 

• определить целевые группы для маркетинговых кампаний;
• сократить расходы на рекламу за счет точного таргетирования;
• увеличить продажи и средний чек;
• оптимизировать закупки и снизить риски.

Как работает предиктивная аналитика: 

1. Сбор данных. Из разных источников собирается информация о действиях пользователя: интересы, история покупок, поведение на сайте, средний чек, отзывчивость на маркетинговые кампании. 

2. Анализ собранной информации. С помощью алгоритмов исследуются данные и находятся закономерности. 

3. Предиктивное моделирование. На основе полученных результатов строятся выигрышные механики для взаимодействия с пользователем.

Такую аналитику используют банки и крупные компании, например, Netflix, Amazon. Предиктивная аналитика дает им понимание, как человек среагирует на будущую рекламу, что захочет купить, нужна ли скидка, или клиент готов купить продукт без акции. Это будет не на 100% точная информация, но с большой долей вероятности.

Разница между традиционной и предиктивной аналитикой

Главное отличие этих двух методов в том, что предиктивная аналитика прогнозирует будущие действия. Традиционная аналитика помогает понять текущую конверсию, проблемы клиентов, наличие багов, возможности для улучшения.

	Традиционная аналитика	Предиктивная аналитика
Цель анализа	Изучить текущие результаты для улучшения будущих	Изучить поведение пользователя для разработки целевых предложений и получения максимальной конверсии
Методы	Описательная статистика, SWOT-анализ, кросс-табуляция	Машинное обучение, регрессионный анализ, кластеризация, классификация
Применение результатов	Для построения гипотез, улучшения продукта, понимания целевой аудитории	Для гиперперсонализации будущих предложений

Сравнение традиционной и предиктивной аналитикиПреимущество предиктивной аналитики в том, что она анализирует большие объемы информации (big data) и подсказывает, какие решения помогут получить максимум продаж, повысить ROI, быть впереди конкурентов.

Предиктивная аналитика в маркетинге: области применения

Прогнозирование спроса и продаж

Предиктивная аналитика предсказывает продажи компании в будущем — на что будет спрос, а какие товары и услуги пойдут на спад. Такие данные получают на основе активности клиентов: что больше покупают, как часто, в каком количестве. Чтобы детальнее предсказать спрос, учитываются даже внешние факторы: обстановка в мире, мода, погода, сезонность.

Прогнозирование спроса и продаж помогает бизнесу оптимизировать закупки и грамотно распределить бюджет.

Сегментация клиентов и персонализация предложений

Сегментация помогает лучше общаться с пользователем — бизнес понимает интересы клиента и предлагает ему актуальные предложения.

После сегментирования предиктивная аналитика формирует персональные предложения с помощью больших данных. Учитываются запросы в поисковике, реакции на прошлые предложения, интересы, история покупок.

Персонализация повышает вероятность покупки. Например, пользователь открыл приложение онлайн-магазина и увидел сообщение, разработанное специально для него. Таким предложением человек воспользуется охотнее.

Прогнозирование LTV

LTV — пожизненная ценность клиента. Это показатель, который оценивает, сколько прибыли принесет клиент за все время взаимодействия с компанией. Чтобы это спрогнозировать, нужно провести анализ: какую прибыль клиент уже принес, растет или снижается частота покупок, средний чек. Аналитика будет точной, если учитывать все площадки, где человек совершает покупки — социальные сети, сайт, приложение, офлайн-магазин.

Чем больше данных для анализа, тем более целевые предложения сделает компания. Предиктивная аналитика учитывает большие объемы информации и делает такую точность возможной.

Предотвращение оттока клиентов

С помощью предиктивной аналитики выявляются паттерны поведения, вслед за которыми наступит отток клиентов. Например, человек реже заходит на сайт, меньше времени там проводит, давно ничего не покупал. Предиктивная аналитика подскажет, какими предложениями удержать пользователя. 

Так бизнес оперативно примет меры — предложит скидки, пробные периоды, бесплатные материалы или что-то, чему будет рад клиент. Предиктивная аналитика знает почти все предпочтения.

Оптимизация рекламных кампаний и ценообразования

Предсказание будущих действий помогает делать рекламу с точным пониманием, что она принесет прибыль. Предиктивная аналитика выявит, какие слова, СТА, цвета в дизайне привлекают людей и мотивируют воспользоваться предложением. Будет учитываться даже время для показа рекламы, в которое клиент чаще совершает покупки. 

Что касается ценообразования, системы предиктивной аналитики могут автоматически устанавливать и менять цены в зависимости от возможностей клиентов, времени года, текущего спроса. Искусственный интеллект адаптирует ценовую политику так, чтобы компания была конкурентной на рынке и увеличивала доход.

Инструменты предиктивной аналитики

Набор инструментов для прогнозирования будущих событий зависит от задачи. Рассказываем о самых популярных вариантах.

• Языки программирования. Используются для написания моделей анализа, которые обрабатывают большие объемы информации, ищут наиболее вероятные будущие действия.
• Библиотеки машинного обучения. Помогают разработчикам делегировать часть задач, не тратить время на написание кода с нуля.
• Платформы для анализа данных и визуализации. Это программы, в которые загружаются данные о клиентах из разных источников. Информация систематизируется, платформа выявляет закономерности и выводит результаты в визуальных отчетах: графиках, презентациях.
• Облачные сервисы для предиктивной аналитики. Эти инструменты дают возможность разработчикам быстро создавать, обучать и внедрять модели машинного обучения. Облачные сервисы распознают язык и речь, преобразуют ее в текст, извлекают ключевые фразы, проверяют орфографию, анализируют и это только малая часть возможностей.
• CRM-системы с возможностями предиктивной аналитики. В CRM хранится вся история общения с клиентом: по телефону, через мессенджеры, почту, социальные сети. Большие объемы информации в одном месте в дальнейшем помогут прогнозировать действия пользователей.

Как Carrot quest помогает с предиктивной аналитикой

Carrot quest для автоматизации маркетинга собирает и хранит гигабайты информации о клиентах: от первых кликов до покупок. Эти данные можно передать в сервисы предиктивной аналитики, которые трансформируются в уникальные предложения для роста продаж. 

Вот какие инструменты с этим помогут. 

Сбор данных о поведении пользователей на сайте и в приложении

Carrot quest собирает данные о действиях пользователей на разных платформах:

• самые просматриваемые страницы и товары; 
• товары в корзине; 
• сумма покупок за все время; 
• действия пользователей на сайте и в приложении.

Сегментация аудитории на основе собранных данных

Пользователи заходят на сайт с разными потребностями и готовностью купить продукт, поэтому лучше предложить им целевое предложение. Чтобы персонализировать общение с аудиторией, нужно ее сегментировать. Carrot quest создает группы пользователей на основе их данных и поведения на сайте.

Интеграция с другими инструментами аналитики

Информацию о пользователях из Carrot quest можно интегрировать с популярными системами аналитики, например, Roistat, AmoCRM. Двусторонняя интеграция Carrot quest c AmoCRM отправляет данные о контактах и сделках в AmoCRM и обратно в Carrot quest.

Внедрение предиктивной аналитики: пошаговый план

Шаг 1. Определение целей и задач

Сформулируйте, для чего вы хотите внедрить предиктивную аналитику в бизнес: увеличение дохода, снижение затрат, удержание клиентов, персонализация предложений, сокращение рисков. Это будет что-то одно или комбинация из нескольких целей.

Определение задачи даст понимание, какие инструменты использовать. Например, цель — увеличить прибыль. Значит нужно выбрать инструмент, который спрогнозирует денежные результаты от разных рекламных кампаний.

Шаг 2. Сбор и подготовка данных

Это трудоемкая задача аналитики. Нужно объединить много информации с разных платформ, преобразовать в один формат, удалить дубликаты, создать целостность данных для более целевых будущих предложений. Сбор данных можно делать вручную либо автоматически через Carrot quest.

Шаг 3. Выбор инструментов и технологий

Какие инструменты предиктивной аналитики выбрать, зависит от целей бизнеса и бюджета компании.

Например, у вас больше 5 каналов общения с клиентами: CRM, сайт, сервис для рассылок, программа лояльности, офлайн-точки, мессенджеры. В таком случае простая сегментация и персонализация будет работать не так четко, как предиктивная аналитика. 

А если вы хотите посмотреть первые результаты автоматизации, но у вас сайт, один мессенджер и CRM — предиктивную аналитику использовать не так целесообразно. В таком случае будет достаточно автоматизации маркетинга.

Шаг 4. Построение и внедрение моделей

Модель можно построить самостоятельно или внедрить готовую. Чтобы построить свою, нужны инструменты для сбора данных, эксперты по аналитике, бюджет на все процессы. Использовать готовую модель — проще и дешевле. Главное найти подходящую и скорректировать под себя.

Шаг 5. Мониторинг и оптимизация

Когда модели уже внедрили в маркетинговые системы, их проверка и доработка все равно продолжается. Например, если у маркетологов появились новые данные, которые важно добавить в работающие модели для повышения эффективности.

Тренды предиктивной аналитики в маркетинге

Предиктивная аналитика быстро развивается в маркетинге. Вот некоторые тренды из этой области:

1. Искусственный интеллект. В предиктивной аналитике ИИ помогает обрабатывать большие объемы данных и сразу анализировать их, чтобы быстро реагировать на изменения рынка.

2. Рост спроса на экспертов по предиктивной аналитике. На рынке пока мало таких кадров, но они есть. Для компании лучше нанимать опытных аналитиков, чем передавать задачи по анализу другим сотрудникам — это приводит к ошибкам, неточным моделям.

3. Этичность использования данных. Чтобы продолжать анализировать персональные данные и не попасть под штрафы за их обработку, компании уделяют больше внимания конфиденциальности.

Частые вопросы