Предиктивна аналітика

Простими словами, що таке предиктивна аналітика і навіщо вона бізнесу

Предиктивна аналітика – це сучасний маркетинговий інструмент прогнозування поведінки споживачів, трендів ринку, майбутніх результатів та іншого (тому часто називають «прогнозна аналітика»). У маркетингу предиктивна аналітика відповідає на запитання типу «що вчинить клієнт далі», «який товар чи сервіс обере», «коли здійснить наступну покупку» або «чому залишить додаток». Вона допомагає бізнесу зрозуміти, що може статися завтра, і підготуватися до цього вже сьогодні.

Порівняння описової, діагностичної та прогнозної аналітики

Описова аналітика (Descriptive Analytics)

• Показує ключові метрики: трафік, показники взаємодії, конверсії, продажі
• Розробляє графіки, звіти, дашборди
• Виявляє поведінкові патерни, сезонність, тренди

Приклад: У другому кварталі сайт компанії відвідали 6 500 користувачів, додали товар в кошик 15%, а 6% – здійснили покупку.

Діагностична аналітика (Diagnostic Analytics)

• Порівнює канали, періоди, сегменти та інше
• Виявляє кореляції та залежності
• Допомагає виявити причини, що вплинули на результат

Приклад: Після оновлення користувацького інтерфейсу сервісу, глибина скролу збільшилась до 51%, час на сайті – на 25%, та на 8% зросла конверсія.

Прогнозна аналітика (Predictive Analytics)

• Визначає ймовірність кліку, повторного візиту, покупки, відтоку
• Прогнозує попит, сезонні коливання, продажі
• Допомагає планувати маркетингове просування, в тому числі контент, персоналізовані пропозиції, бюджет та ін.

Приклад: Згідно з прогнозною моделлю, попит на літні костюми зросте на 25% у регіонах з очікуваним різким потеплінням протягом наступного місяця. Рекомендовано: вже на цьому тижні запустити геотаргетовану рекламну кампанію та збільшити запаси на складах у відповідних регіонах.

Так працюють усі 3 типи аналітики разом:

• Описова аналітика: на 35% впали продажі в порівнянні з попереднім кварталом
• Діагностична аналітика: це відбулось через зміну каналу трафіку
• Прогнозна аналітика: якщо не змінити стратегію просування, втрати в наступному кварталі складуть від €8 000 до €10 000

Для чого варто впроваджувати предиктивну аналітику і що вона дає бізнесу

Персоналізовані маркетингові кампанії

Алгоритми можуть прогнозувати, які пропозиції будуть цікаві конкретному користувачеві та автоматично підбирають товари чи послуги, час і канал комунікації. Тож бренди мають можливість реалізовувати персоналізовані стратегії просування.

Компанії, що ростуть швидше, отримують на 40% більше доходів від персоналізації порівняно з компаніями, що розвиваються повільніше (McKinsey).

Сегментація клієнтів в режимі реального часу

Предиктивна аналітика революційно змінює традиційну сегментацію: алгоритми машинного навчання можуть виявляти підгрупи клієнтів, які було б важко ідентифікувати за допомогою ручного аналізу. Відбувається перехід від грубих демографічних критеріїв до мікросегментів на основі поведінки та ймовірності конверсії. Крім того, технологія дає можливість автоматично виявляти та оновлювати ці мікросегменти по мірі надходження нових даних.

Прогнозування попиту та запасів

Аналіз історичних продажів і зовнішніх індикаторів дозволяє компаніям прогнозувати попит на товари та послуги, що дає можливість точніше планувати виробництво й маркетингові «піки», оптимізувати рівень запасів на складах, скоротити витрати на закупівлі та логістику.

Утримання клієнтів = управління відтоком клієнтів

Предиктивні моделі допомагають прогнозувати відтік клієнтів, наприклад, виявляють ранні ознаки незадоволення та рекомендують індивідуальні стимули для утримання. Таке своєчасне реагування суттєво скорочує churn-rate.

Розробка нових продуктів

Аналіз трендів із багатьох джерел допомагає передбачити зростання інтересу, наприклад, за півроку-рік. Це дозволяє компаніям заздалегідь розробити та вчасно запустити продукти – тоді, коли попит починає зростати. Таким чином якісно реалізовуючи стратегію конкурування і максимально використовуючи ринкове вікно можливостей.

Оптимізація рекламних кампаній

Завдяки аналізу даних компанії можуть використовувати маркетингові ресурси більш ефективно: визначати найбільш конверсійні маркетингові канали, зміст та часові інтервали рекламних комунікацій, які залучають більше клієнтів та досягати зростання продажів

У яких аспектах маркетингу предиктивна аналітика найкорисніша

Ключові переваги предиктивної аналітики

1. Підвищення ROI – компанії можуть оптимізувати рентабельність інвестицій для кожної кампанії завдяки більш персоналізованому підходу до споживачів, що призводить до вищих коефіцієнтів конверсії продажів товарів та послуг при тому ж бюджеті.

2. Швидше прийняття рішень – моделі скорочують час на гіпотези під час створення маркетингових кампаній, й дають маркетологам готові сценарії, що економить тижні планування, призводить до швидшого та більш обґрунтованого прийняття рішень.

3. Зниження ризиків – прогнозування поведінки споживачів дає можливість точніше оцінити потенційний результат маркетингових кампаній та уникнути необґрунтованих інвестицій.

4. Оптимізація витрат – більш точне прогнозування дає можливість завчасно перерозподілити бюджет на канали, інструменти, механіки, креативи, комунікацію, з найвищою віддачею та мінімізувати маркетингові втрати.

5. Конкурентна перевага – бізнеси, які впровадили прогнозну аналітику, мають підвищення ефективності маркетингу, швидше/заздалегідь реагують на зміни ринку.

6. Масштабованість та інтеграція зі штучним інтелектом. Хмарні платформи роблять технологію доступною компаніям середнього, а також малого розміру. Інтеграції з ШІ дозволяють у режимі реального часу автоматично покращувати стратегії.

7. Згідно з даними McKinsey предиктивна аналітика дає можливість:

• на 20-30% скоротити операційні витрати
• на 15-25% збільшити кількість продажів
• підвищити коефіцієнт конверсії в середньому на 23%

Ключові етапи імплементації предиктивної аналітики

Етап 1 – Визначення цілей – очевидний, та тим не менш, важливий перший етап

Етап 2 – Збір даних з різних джерел: CRM система, онлайн-магазин, база email-розилок, соціальні мережі, пошукові запити, відгуки клієнтів та багато інших 

Етап 3 – Обробка інформації – очищення даних від недостовірних та неповних відомостей (потрібні якісні дані – критично для точності прогнозів)

Етап 4 – Побудова моделі – параметризація аналізу (основа, згідно з якою ШІ будує прогнози)

Етап 5 – Використання отриманих прогнозів – операційні та стратегічні рішення, зміни маркетингової стратегії, стратегій ціноутворення, просування та інше

Предиктивна аналітика стає критично важливим інструментом для будь-якої компанії, яка прагне успішно адаптуватися до нових умов цифрової економіки та максимізувати свою ефективність. Вона перетворює маркетинг із реактивного на проактивний: аналізує історичні дані, які потім можуть застосовуватися до поточних (онлайн) даних, а значить – дає можливість автоматично коригувати свої стратегії в режимі реального часу. Прогнозна аналітика формує майбутні результати, забезпечує персоналізацію, економію ресурсів, точне планування попиту й утримання клієнтів. Інтеграція з ШІ – це революція в аналітиці та прийнятті рішень: підвищує ефективність та швидкість прогнозів, дає компаніям помітну перевагу на динамічному конкурентному ринку – швидко приймати обґрунтовані рішення.

Джерела:

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