Автор: Product Owner Taluno by Colobridge, Мария Цвыд
Обычная ситуация: какое-то время клиенты активно реагируют на ваши предложения, регулярно просматриваются новинки на сайте, делают заказы и дочитывают электронные письма. Но со временем это взаимодействие сходит на нет: тихо, незаметно и… необратимо для бренда. Можно ли это предотвратить? Да, и сделать это поможет предиктивная аналитика в маркетинге. Она анализирует прошлые активности и множество других факторов, что делать точные прогнозы, предотвращать уход и укреплять лояльность клиентов. Как считают в McKinsey, компании, которые эффективно используют аналитику для повышения эффективности маркетинга и продаж, в 1,5 раза чаще достигают темпов роста выше среднего, чем их конкуренты.
- Что такое предиктивная аналитика в маркетинге?
- Как выглядит прогнозирование на практике?
- Важность предиктивной аналитики на всех этапах взаимодействия
- Насколько точные прогнозы дает предиктивная аналитика?
- Преимущества предиктивной аналитики в маркетинге
- Будущее предиктивной аналитики в маркетинге
- Самое важное о предиктивной аналитике в маркетинге
Что такое предиктивная аналитика в маркетинге?
Прогнозная, она же предиктивная аналитика в маркетинге — это когда данные о прошлых активностях/действиях клиентах используются для прогнозирования их поведения в будущем. Если ранее эта возможность была доступна только технологическим гигантам и корпорациям, сегодня нею могут воспользоваться практически все компании, которые накопили достаточно большую клиентскую базу и количество транзакций.
Компании хотели получить ответы на такие вопросы, как: кто купит следующим? Кто может уйти? Какие продукты нам следует рекомендовать? В то время использование предиктивной аналитики означало значительные инвестиции в инфраструктуру, команды специалистов по работе с данными и создание индивидуальных моделей.
- Walmart использует предиктивную аналитику, чтобы корректировать уровень запасов на складах – не допускать дефицита товаров и при этом не закупать их в чрезмерных объемах.
- American Express с помощью предиктивной аналитики оценивает благонадежность заемщиков и кредитные риски.
- Shell прогнозирует спрос на энергоносители и в зависимости от него корректирует объемы производства.
- UPS прибегает к предиктивному анализу, чтобы прокладывать оптимальные маршруты в режиме реального времени и повышать операционную эффективность.
Подробнее о похожих кейсах читайте в нашей статье «Искусственный интеллект и машинное обучение в маркетинге: применение, кейсы, статистика».
Эти примеры — про лидеров рынка. Но сегодня место в списке историй успеха, которые стали возможными благодаря предиктивной аналитике, может занять практически любая компания. Причем сделать это без огромных вычислительных ресурсов, формирования экспертной команды и знаний в области науки о данных.
Как выглядит прогнозирование на практике?
Процесс прогнозирования начинается с модели машинного обучения, которая обучается на исторических данных о клиентах. Это она находит закономерности и тенденции, которые невозможно выявить благодаря традиционному анализу. Модель подмечает даже не существенный на первый взгляд детали: когда пользователь предпочитает делать заказы или открывать мобильное приложение, при каких обстоятельствах дочитывает электронные рассылки до конца, какие его активности предшествуют оттоку или, наоборот, большому заказу.
Чтобы начать использовать предиктивную аналитику в маркетинге, компании необходимо собрать исторические данные за 6-12 месяцев, очистить их и выбрать для себя основные показатели, которые могут быть полезными при составлении прогнозов. Далее модель использует собранные данные для поиска закономерностей, а после оценивает текущие данные о клиентах для прогнозирования результатов. Например, она может предсказать, что в ближайшие 7 дней клиент совершить заказ или, наоборот, уйдет из компании в течение месяца.
Здесь нет никакого волшебства: только данные и аналитика. И именно они позволяют маркетологам действовать проактивно и избегать проблем еще до того, как они появились. Хотя точность прогнозов может не достигать 100%, их все равно достаточно для того, чтобы эффективно удерживать клиентов.
Мария Цвид, Product Owner Taluno by Colobridge:
«Taluno by Colobridge — тот инструмент, который помогает маркетологам пройти путь от данных к действию. Taluno не требует погружения в код или сложной интеграции: достаточно загрузить исторические данные, и система сама построит прогностические модели — например, для оценки вероятности оттока, прогноза CLV или реакции на скидку. При этом Taluno делает модели прозрачными: маркетолог может не только увидеть, какой клиент попадет в зону риска, но и понять, почему. Такой подход позволяет действовать точно и быстро, не тратя месяцы на разработку аналитической инфраструктуры».
Важность предиктивной аналитики на всех этапах взаимодействия
Предиктивная аналитика в маркетинге позволяет найти ответы на множество вопросов, которые волнуют компанию. Самые популярные из них перечислены ниже.
Какая вероятность, что лид превратится в клиента?
Если на начальном этапе от клиента требуется выполнить несколько действий и непосредственно покупка не всегда совершается в тот же момент, можно анализировать активность клиента и прогнозировать, насколько она будет вероятной. Это типичная история для большинства интернет-магазинов, где заказу предшествует регистрация, поиск по категориям и изучение/сравнение характеристик товара. В этом случае прогностическая модель способна определить, кто из зарегистрировавшихся пользователей все-таки завершит оформление заказа. Если для начала работы клиенту достаточно оставить адрес электронной почты или телефон, и на этом взаимодействие заканчивается, возможностей для точного анализа здесь немного.
Кто ваш покупатель?
Уже после первой покупки вы можете определить, к какому сегменту принадлежит ваш покупатель. Возможно, он привык делать большие заказы, но редко, или наоборот – покупать часто и по чуть-чуть. Или, например, у него высокая покупательская способность и он не обращает внимания на скидки. А может, наоборот, покупает только акционные товары? Эта информация помогает спрогнозировать пожизненную ценность клиента (CLV) на ранних этапах, а значит персонализировать рекламные сообщения и акции таким образом, чтобы достичь максимального эффекта, но избежать перерасхода ресурсов.
Какой риск оттока?
Вместо того чтобы привлекать новых клиентов, компании в пять раз дешевле удерживать уже существующих. Понимая, кто из клиентов проявляет первые признаки оттока, вы можете повлиять на их мнение до того, как оно окончательно сформируется. Также вы можете узнать, какие факторы оказывают сильное влияние на решение об оттоке. Это могут быть частые обращения в поддержку за последние несколько недель, сокращение количества просмотренных товаров на сайте или же слишком долгие промежутки между покупками. Проактивные действия со стороны бренда в такой ситуации могут включать спецпредложения или даже звонок с предложением решить проблему.
Какая вероятность покупки?
Многим брендам важно знать, какие из их клиентов готовы совершить покупку в течение следующего периода – например, в ближайшие 14 или 30 дней. В зависимости от результатов клиентов можно разбить на группы: с высоким, низким или средним уровнем намерений. Если первых достаточно будет легко подтолкнуть к заказу (например, обычным push-сообщением с напоминанием), то вторым можно сделать персональную скидку, а вот тратить ресурсы на третью категорию может быть не всегда оправдано для компании. Такой сегментированный подход позволяет компании сосредоточиться только на тех клиентах, которые действительно имеют потенциал, а не слать предложения и напоминания всем подряд.
Кто положительно среагирует на скидку?
Не всем клиентам нужна скидка, чтобы принять положительное решение о покупке. А скидка, которую дали без необходимости, дорого обходится компании. Как найти компромисс в этом случае? Прогнозное моделирование позволяет выявить тех клиентов, которые наиболее чувствительны к снижению цены, кого останавливает от покупки платная доставка, а кто купит в любом случае и без дополнительной мотивации. Если взаимодействовать со всеми этими клиентами по-разному, компания может действовать точно и не терять доход из-за скидок, которые предоставляются всем без разбору.
Это далеко не все прогнозы, которые могут быть интересны и полезны вашему бизнесу. Более того, они не универсальны — например, многие компании не практикуют скидки или у них нет неактивных пользователей (услуга предоставляется на постоянной основе). Поэтому важно начинать не с выбора модели прогнозирования, а с формулирования проблемы, которую должна решить предиктивная аналитика в маркетинге. И только после этого можно сделать вывод о том, сможет ли она принести ожидаемый результат в конкретном случае. Например, в SalesForce подсчитали, что внедрение предиктивной аналитики в маркетинг повлияли на 26,34% от общего числа заказов в течение трех лет.
Насколько точные прогнозы дает предиктивная аналитика?
Точность прогнозов — краеугольный камень в этой истории наряду с качеством и количеством данных. От точности зависит, насколько правильными будут бизнес-решения и какой эффект они принесут компании. Так как же понять, насколько хороша модель в прогнозировании и как вообще измерить точность прогнозов?
Прежде всего, стоит понимать: модель предиктивной аналитики отвечает на один конкретный вопрос. В отличие от универсальных ИИ, она фокусируется на четкой задаче — например, купит ли клиент в ближайшие 30 дней или есть ли риск его оттока.
Чтобы прогноз был точным, в исторических данных должно быть зафиксировано нужное событие. Без фактов из прошлого невозможно обучить модель на будущее. Поэтому точность напрямую зависит от:
- объема взаимодействий с клиентом — заказы, визиты, возвраты, действия в приложении;
- качества данных, особенно на этапе регистрации и первых покупок;
- длительности жизненного цикла клиента — чем он длиннее, тем точнее прогноз.
Сложные прогнозы, такие как CLV, требуют большого количества данных, тогда как простые задачи, например, предсказание покупки, возможны уже после одного-двух касаний.
Измерять точность обязательно! Существуют методы и метрики, которые показывают:
- насколько хорошо модель предсказала поведение;
- какие факторы повлияли на результат.
Важно, что модели могут быть объяснимыми — они показывают не только ответ, но и почему он такой. Это делает предиктивную аналитику мощным и понятным инструментом, а не «черным ящиком».
Преимущества предиктивной аналитики в маркетинге
Предиктивная аналитика помогает маркетингу стать умнее и ближе к конечным потребителям. Это уже не просто массовая рассылка в надежде, что кто-то откликнется и совершит заказ/подпишется на обновления. Вы общаетесь с клиентами в подходящий момент, предлагая именно то, в чем они действительно могут нуждаться.
Что это меняет на практике:
- вы отправляете сообщения тогда, когда человек действительно может быть заинтересован в нем;
- вы больше не предлагаете скидки всем подряд, например, тем, кто будет и без дополнительного стимула;
- вы выстраиваете доверительные отношения с клиентом и повышаете шансы на то, что он останется с вами надолго;
- бизнес-решения базируются не на интуиции или догадках, а на данных;
- вы отмечаете более высокие показатели отклика, больше продаж и меньше оттока.
Будущее предиктивной аналитики в маркетинге
Объем мирового рынка предиктивной аналитики к 2030 году достигнет $82,35 млрд, увеличиваясь в среднем на 28,3% в год в период с 2025 по 2030 год по данным Grand View Research. И одновременно маркетинговые инструменты тоже быстро меняются. Предиктивная аналитика — только первый шаг к тому, чтобы использовать искусственный интеллект в повседневной работе. Это не обязательно будут автономные системы, скорее инструменты, которые помогают создавать текстовый контент для маркетинговых активностей (этим занимается генеративный ИИ), выбирать целевую аудиторию, подсказывать, когда и что отправить, не упуская важных моментов. Это заменит маркетологов, но ускорит их работу и поможет получать более точные прогнозируемые результаты.
Главное: теперь доступ к данным и умным инструментам есть не только у крупных компаний. Раньше для этого нужны были большие бюджеты и аналитики, а сейчас достаточно подходящего сервиса, которым сможет пользоваться даже малый и средний бизнес. А выиграет тот, кто быстрее внедрит такие решения, будет активно тестировать новые инструменты и извлекать пользу из полученных данных.
В то же время помним, что ожидания клиентов постоянно растут. Люди хотят не просто получить скидку — им важно, чтобы предложения были уместными. Например, как рекомендации, которые совпадают с их предпочтениями. Письма должны учитывать, на каком этапе покупательского пути они находятся, и быть действительно полезными, а не просто включать имя в заголовке.
Если все это объединить, становится понятно, каким будет маркетинг в ближайшие годы: быстрым, основанным на данных, персонализированным и работающим при поддержке ИИ, который помогает действовать в реальном времени.
Самое важное о предиктивной аналитике в маркетинге
- Предиктивная аналитика позволяет предсказать поведение клиентов.
- Компании могут точно определить, кто из клиентов готов к покупке, а кто — на грани ухода.
- Сегментация на основе прогнозов помогает избежать лишних скидок и сохранить маржу компании.
- Модели на основе данных заменяют догадки и позволяют принимать обоснованные решения.
- Даже без больших бюджетов и штатных аналитиков бизнес может внедрить предиктивную аналитику.
- Персонализированные предложения, основанные на прогнозах, повышают лояльность и удержание.
- Прогнозные модели дают не только результат, но и объясняют причины.
- Будущее маркетинга — ИИ-инструменты, которые усиливают работу человека.
