предиктивная аналитика

Прогнозируйте действия клиентов и увеличивайте прибыль с помощью предиктивной аналитики!

Мы помогаем бизнесу предвидеть спрос, удерживать клиентов и увеличивать продажи благодаря предиктивной аналитике!

Получить консультацию 

 

 

Предиктивная аналитика – это..

Предиктивная аналитика – это современный маркетинговый инструмент прогнозирования поведения потребителей, трендов рынка, будущих результатов и прочего (поэтому часто называют «прогнозная аналитика»). В маркетинге предиктивная аналитика отвечает на вопросы типа «что сделает клиент дальше», «какой товар или сервис выберет», «когда совершит следующую покупку» или «почему покинет приложение»

Сравнение описательной, диагностической и прогнозной аналитики

Описательная аналитика (Descriptive Analytics)

• Показывает ключевые метрики: трафик, показатели взаимодействия, конверсии, продажи
• Разрабатывает графики, отчеты, дашборды
• Выявляет поведенческие паттерны, сезонность, тренды

Пример: Во втором квартале сайт компании посетили 6 500 пользователей, добавили товар в корзину 15%, а 6% – совершили покупку

Диагностическая аналитика (Diagnostic Analytics)

• Сравнивает каналы, периоды, сегменты и прочее
• Выявляет корреляции и зависимости
• Помогает выявить причины, повлиявшие на результат

Пример: После обновления пользовательского интерфейса сервиса глубина скролла увеличилась до 51%, время на сайте – на 25%, а конверсия выросла на 8%

Прогнозная аналитика (Predictive Analytics)

• Определяет вероятность клика, повторного визита, покупки, оттока
• Прогнозирует спрос, сезонные колебания, продажи
• Помогает планировать маркетинговое продвижение, в том числе контент, персонализированные предложения, бюджет и др.

Пример: Согласно прогнозной модели, спрос на летние костюмы вырастет на 25% в регионах с ожидаемым резким потеплением в течение следующего месяца. Рекомендуется: уже на этой неделе запустить геотаргетированную рекламную кампанию и увеличить запасы на складах в соответствующих регионах

Так работают все 3 типа аналитики вместе:

• Описательная аналитика: на 35% упали продажи по сравнению с предыдущим кварталом
• Диагностическая аналитика: это произошло из-за изменения канала трафика
• Прогнозная аналитика: если не изменить стратегию продвижения, потери в следующем квартале составят от €8 000 до €10 000

Для чего стоит внедрять предиктивную аналитику и что она дает бизнесу

Персонализированные маркетинговые кампании

Алгоритмы могут прогнозировать, какие предложения будут интересны конкретному пользователю, и автоматически подбирают товары или услуги, время и канал коммуникации. Таким образом, бренды имеют возможность реализовывать персонализированные стратегии продвижения

Компании, которые растут быстрее, получают на 40 % больше дохода от персонализации, чем их более медленно растущие конкуренты (McKinsey)

Сегментация клиентов в режиме реального времени

Предиктивная аналитика революционно меняет традиционную сегментацию: алгоритмы машинного обучения могут выявлять подгруппы клиентов, которые было бы трудно идентифицировать с помощью ручного анализа. Происходит переход от грубых демографических критериев к микросегментам на основе поведения и вероятности конверсии. Кроме того, технология позволяет автоматически выявлять и обновлять эти микросегменты по мере поступления новых данных

Прогнозирование спроса и запасов

Анализ исторических продаж и внешних индикаторов позволяет компаниям прогнозировать спрос на товары и услуги, что дает возможность точнее планировать производство и маркетинговые «пики», оптимизировать уровень запасов на складах, сократить расходы на закупки и логистику

Удержание клиентов = управление оттоком клиентов

Предиктивные модели помогают прогнозировать отток клиентов, например, выявляют ранние признаки недовольства и рекомендуют индивидуальные стимулы для удержания. Такое своевременное реагирование существенно сокращает churn-rate

Разработка новых продуктов

Анализ трендов из многих источников помогает предсказать рост интереса, например, через полгода-год. Это позволяет компаниям заранее разработать и вовремя запустить продукты - тогда, когда спрос начинает расти. Таким образом качественно реализуя стратегию конкуренции и максимально используя рыночное окно возможностей

Оптимизация рекламных кампаний

Благодаря анализу данных компании могут использовать маркетинговые ресурсы более эффективно: определять наиболее конверсионные маркетинговые каналы, содержание и временные интервалы рекламных коммуникаций, которые привлекают больше клиентов и достигают роста продаж

 

 

Готовы использовать данные не только для отчетов, но и для роста продаж?

Закажите внедрение предиктивной аналитики для вашего бизнеса и начните прогнозировать результаты уже сегодня

Получить консультацию 

 

 

В каких аспектах маркетинга предиктивная аналитика наиболее полезна

Ключевые преимущества предиктивной аналитики

1. Повышение ROI - компании могут оптимизировать рентабельность инвестиций для каждой кампании благодаря более персонализированному подходу к потребителям, что приводит к более высоким коэффициентам конверсии продаж товаров и услуг при том же бюджете

2. Более быстрое принятие решений - модели сокращают время на гипотезы при создании маркетинговых кампаний и дают маркетологам готовые сценарии, что экономит недели планирования, приводит к более быстрому и обоснованному принятию решений

3. Снижение рисков - прогнозирование поведения потребителей дает возможность точнее оценить потенциальный результат маркетинговых кампаний и избежать необоснованных инвестиций

4. Оптимизация расходов - более точное прогнозирование дает возможность заблаговременно перераспределить бюджет на каналы, инструменты, механики, креативы, коммуникацию с наибольшей отдачей и минимизировать маркетинговые потери

5. Конкурентное преимущество - бизнесы, которые внедрили прогнозную аналитику, имеют повышение эффективности маркетинга, быстрее/заранее реагируют на изменения рынка

6. Масштабируемость и интеграция с искусственным интеллектом. Облачные платформы делают технологию доступной компаниям среднего, а также малого размера. Интеграции с ИИ позволяют в режиме реального времени автоматически улучшать стратегии

7. Согласно данным McKinsey, предиктивная аналитика дает возможность:

• на 20-30% сократить операционные расходы
• на 15-25% увеличить количество продаж
• повысить коэффициент конверсии в среднем на 23%

Ключевые этапы имплементации предиктивной аналитики

Этап 1 – Определение целей – очевидный, но тем не менее важный первый этап

Этап 2 – Сбор данных из различных источников: CRM система, онлайн-магазин, база e-mail рассылок, социальные сети, поисковые запросы, отзывы клиентов и многое другое 

Этап 3 – Обработка информации – очистка данных от недостоверных и неполных сведений (необходимы качественные данные – критически важно для точности прогнозов)

Этап 4 – Построение модели – параметризация анализа (основа, согласно которой ИИ строит прогнозы)

Этап 5 – Использование полученных прогнозов – операционные и стратегические решения, изменения маркетинговой стратегии, стратегий ценообразования, продвижения и прочее 

Предиктивная аналитика становится критически важным инструментом для любой компании, которая стремится успешно адаптироваться к новым условиям цифровой экономики и максимизировать свою эффективность. Она превращает маркетинг из реактивного в проактивный: анализирует исторические данные, которые затем могут применяться к текущим (онлайн) данным, а значит - дает возможность автоматически корректировать свои стратегии в режиме реального времени. Прогнозная аналитика формирует будущие результаты, обеспечивает персонализацию, экономию ресурсов, точное планирование спроса и удержание клиентов. Интеграция с ИИ – это революция в аналитике и принятии решений: повышает эффективность и скорость прогнозов, дает компаниям заметное преимущество на динамичном конкурентном рынке – быстро принимать обоснованные решения

 

Не отдавайте свой доход конкурентам – используйте предиктивную аналитику для стратегического роста вашего бизнеса!

Получите консультацию 

 

 

Источники:

https://www.mckinsey.com/capabilities/growth-marketing-and-sales/our-insights/the-value-of-getting-personalization-right-or-wrong-is-multiplying 

https://ardem.com/bpo/ai-cost-reduction-with-business-process-automation/

https://www.mckinsey.com/capabilities/growth-marketing-and-sales/our-insights/insights-to-impact-creating-and-sustaining-data-driven-commercial-growth

https://www.thoughtspot.com/data-trends/analytics/predictive-analytics