предиктивная аналитика в маркетингеПредиктивная аналитика в маркетинге (иначе ее называют предсказательной) необходима компаниям для отслеживания прошедшей активности и построения будущих решений на основе имеющейся информации. В этой статье мы разберемся с вопросом предиктивной аналитики и ее ценности для маркетологов.

Предсказательная аналитика тесно связана с большими данными (Big Data). Анализируя историю покупок каждого клиента, его предпочтения, реакцию на специальные предложения и акции, можно не только понять, какие из ваших активностей имели успех, но и построить модель для будущих рекламных кампаний. Это ценный инструмент для маркетолога.

Предиктивная аналитика включает в себя огромное количество методов статистики, теории игр и анализа данных, позволяющих построить прогнозы и картину будущего на основании имеющихся данных.

4 способа использования предиктивной аналитики в маркетинге

Конечно, вы хотите знать необходимую информацию о своих клиентах. Для этого вы, как и и многие компании, собираете данные. Однако используете ли вы собранные данные для прогнозирования будущих результатов? Предиктивная аналитика может дать вам возможность создать гораздо более эффективный маркетинг для любого количества клиентов. Представляю вам 4 способа использования предиктивной аналитики для успешного маркетинга.

1. Использование предиктивной аналитики для дополнения профилей клиентов

Ваша CRM-система не содержит всех необходимых данных, которые нужно знать о ваших клиентах. Используя прогнозную аналитику, вы можете брать данные из разных источников (важно — источники должны быть открытыми), чтобы составить полный профиль своего клиента и построить модель возможных действий.

2. Использование прогнозной аналитики для повышения продаж

Исходя из вашей системы продаж можно создать прогностическую модель, целью которой станет повышение продаж. Как только вы составите профили ваших лучших клиентов, начнете сбор данных о потенциальных клиентах и сопоставите их поведение, то можете предсказать склонность каждого потенциального клиента к покупке.

Результаты достигаются за счет разработки скоринговой модели предиктивной аналитики. Подробнее про разработку скоринговых моделей мы напишем чуть позже, а пока можете прочесть про процесс Lead Scoring.

3. Использование предиктивной аналитики для создания маркетинговых кампаний

В чем суть маркетинга? Донести до каждого клиента индивидуальное сообщение, прочитав которое, он купит ваш продукт. Как только вы отследите пути клиентов, которые привели к покупке, вы будете иметь целевые данные. Можно предоставить эти данные системе прогнозной аналитике, чтобы определить лучший путь и разработать самое выгодное предложение или сообщение для ваших потенциальных клиентов.

Конечно же, прогнозный алгоритм можно реализовать и в Excel, однако при реализации прогностической модели в специальном бизнес-приложении, вы можете создавать персонализированные и автоматические ответы на действия (триггеры) каждого потенциального клиента.

4. Использование предиктивной аналитики для сокращения оттока клиентов и оптимизизации программ лояльности

Привлечь клиентов мало. Их необходимо удержать и, как следствие, сократить показатель Churn Rate. Прогнозная аналитика помогает определить клиентов с высоким риском оттока. Эти люди могут прекратить сотрудничество с вашей компанией в самое ближайшее время. Как только вы примете данный факт, то сможете принять активные меры по предотвращению оттока.

Алгоритм использования предиктивной аналитики в маркетинге

Я попробую объяснить алгоритм использования предиктивной аналитики на пальцах.

Для начала необходимо определиться с задачей, которую вы будете решать с помощью методов прогнозной аналитики. К примеру, вы поставили задачу сократить показатель оттока клиентов. Ок, можем двигаться дальше.

После поставновки задачи нужно заняться сбором данных и выделением главных признаков (их называют предикторы). Это необходимо, чтобы в дальнейшем построить скоринговую модель. Например, в уже известном кейсе про страховую компанию такими предикторами будут пол, возраст, стаж вождения.

Множество таких предикторов и образует модель предиктивной аналитики. Эта модель предсказывает наступление определенного события с какой-то степенью вероятности. В нашем случае таким событием будет прекращение сотрудничества клиента с вашей компанией.

В следующих материалах мы продолжим тему предиктивной аналитики и подробнее коснемся разработки скоринговый моделей.

The following two tabs change content below.
Директор агентства "Salecontent". Занимаюсь стратегией и развитием агентства. Связаться со мной: kir@salecontent.ru