Автор: Product Owner Taluno by Colobridge, Марія Цвид
Звичайна ситуація: якийсь час клієнти активно реагують на ваші пропозиції, регулярно переглядають новинки на сайті, роблять замовлення і дочитують електронні листи. Але з часом ця взаємодія зникає: тихо, непомітно і безповоротно для бренду. Чи можна цьому запобігти? Так, і зробити це допоможе предиктивна аналітика в маркетингу. Вона аналізує минулі активності та безліч інших факторів, що дозволяє робити точні прогнози, запобігати відтоку та зміцнювати лояльність клієнтів. Як вважають у McKinsey, компанії, які ефективно використовують аналітику для підвищення ефективності маркетингу та продажів, в 1,5 рази частіше досягають темпів зростання вище середнього, ніж їхні конкуренти.
- Що таке предиктивна аналітика в маркетингу?
- Як виглядає прогнозування на практиці?
- Важливість предиктивної аналітики на всіх етапах взаємодії
- Наскільки точні прогнози дає предиктивна аналітика?
- Переваги предиктивної аналітики в маркетингу
- Майбутнє предиктивної аналітики в маркетингу
- Найважливіше про предиктивну аналітику в маркетингу
Що таке предиктивна аналітика в маркетингу?
Прогнозна, вона ж предиктивна аналітика в маркетингу — це коли дані про минулі активності/дії клієнтів використовуються для прогнозування їхньої поведінки в майбутньому. Якщо раніше ця можливість була доступна тільки технологічним гігантам і корпораціям, сьогодні нею можуть скористатися практично всі компанії, які накопичили досить велику клієнтську базу і кількість транзакцій.
Компанії хотіли отримати відповіді на такі питання, як: хто купить наступним? Хто може піти? Які продукти нам слід рекомендувати? У той час використання предиктивної аналітики означало значні інвестиції в інфраструктуру, команди фахівців по роботі з даними й створення індивідуальних моделей.
- Walmart використовує предиктивну аналітику, щоб коригувати рівень запасів на складах — не допускати дефіциту товарів і при цьому не закуповувати їх у надмірних обсягах.
- American Express за допомогою предиктивної аналітики оцінює благонадійність позичальників і кредитні ризики.
- Shell прогнозує попит на енергоносії та залежно від нього коригує обсяги виробництва.
- UPS вдається до предиктивного аналізу, щоб прокладати оптимальні маршрути в режимі реального часу і підвищувати операційну ефективність.
Детальніше про подібні кейси читайте в нашій статті «Штучний інтелект і машинне навчання в маркетингу: застосування, кейси, статистика».
Ці приклади — про лідерів ринку. Але сьогодні місце в списку історій успіху, які стали можливими завдяки предиктивній аналітиці, може зайняти практично будь-яка компанія. Причому зробити це без величезних обчислювальних ресурсів, формування експертної команди та знань в галузі науки про дані.
Як виглядає прогнозування на практиці?
Процес прогнозування починається з моделі машинного навчання, яка навчається на історичних даних про клієнтів. Саме вона знаходить закономірності та тенденції, які неможливо виявити за допомогою традиційного аналізу. Модель помічає навіть не суттєві, на перший погляд, деталі: коли користувач воліє робити замовлення або відкривати мобільний застосунок, за яких обставин дочитує електронні розсилки до кінця, які його активності передують відтоку або, навпаки, великому замовленню.
Щоб почати використовувати предиктивну аналітику в маркетингу, компанії необхідно зібрати історичні дані за 6-12 місяців, очистити їх і вибрати для себе основні показники, які можуть бути корисними при складанні прогнозів. Далі модель використовує зібрані дані для пошуку закономірностей, а після оцінює поточні дані про клієнтів для прогнозування результатів. Наприклад, вона може передбачити, що в найближчі 7 днів клієнт зробить замовлення або, навпаки, піде з компанії протягом місяця.
Тут немає ніякої магії: тільки дані та аналітика. І саме вони дозволяють маркетологам діяти проактивно й уникати проблем ще до того, як вони з’явилися. Хоча точність прогнозів може не досягати 100%, їх все одно достатньо для того, щоб ефективно утримувати клієнтів.
Марія Цвид, Product Owner Taluno by Colobridge:
«Taluno by Colobridge — це інструмент, який допомагає маркетологам пройти шлях від даних до дії. Taluno не вимагає занурення в код або складної інтеграції: достатньо завантажити історичні дані, і система сама побудує прогностичні моделі — наприклад, для оцінки ймовірності відтоку, прогнозу CLV або реакції на знижку. При цьому Taluno робить моделі прозорими: маркетолог може не тільки побачити, який клієнт потрапить в зону ризику, але і зрозуміти, чому. Такий підхід дозволяє діяти точно і швидко, не витрачаючи місяці на розробку аналітичної інфраструктури».
Важливість предиктивної аналітики на всіх етапах взаємодії
Предиктивна аналітика в маркетингу дозволяє знайти відповіді на безліч питань, які хвилюють компанію. Найпопулярніші з них перераховані нижче.
Яка ймовірність, що лід перетвориться на клієнта?
Якщо на початковому етапі від клієнта потрібно виконати кілька дій і безпосередньо покупка не завжди здійснюється в той же момент, можна аналізувати активність клієнта і прогнозувати, наскільки вона буде ймовірною. Це типова історія для більшості інтернет-магазинів, де замовленню передує реєстрація, пошук за категоріями та вивчення/порівняння характеристик товару. У цьому випадку прогностична модель здатна визначити, хто із зареєстрованих користувачів все-таки завершить оформлення замовлення. Якщо для початку роботи клієнту достатньо залишити адресу електронної пошти або телефон, і на цьому взаємодія закінчується, можливостей для точного аналізу тут небагато.
Хто ваш покупець?
Вже після першої покупки ви можете визначити, до якого сегменту належить ваш покупець. Можливо, він звик робити великі замовлення, але рідко, або навпаки — купувати часто і потроху. Або, наприклад, у нього висока купівельна спроможність і він не звертає уваги на знижки. А може, навпаки, купує тільки акційні товари? Ця інформація допомагає спрогнозувати довічну цінність клієнта (CLV) на ранніх етапах, а значить персоналізувати рекламні повідомлення та акції таким чином, щоб досягти максимального ефекту, але уникнути перевитрати ресурсів.
Який ризик відтоку?
Замість того щоб залучати нових клієнтів, компаніям в п’ять разів дешевше утримувати вже існуючих. Розуміючи, хто з клієнтів виявляє перші ознаки відтоку, ви можете вплинути на їхню думку до того, як вона остаточно сформується.
Також ви можете дізнатися, які фактори мають сильний вплив на рішення про відтік. Це можуть бути часті звернення до служби підтримки за останні кілька тижнів, скорочення кількості переглянутих товарів на сайті або ж занадто довгі проміжки між покупками. Проактивні дії з боку бренду в такій ситуації можуть включати спеціальні пропозиції або навіть дзвінок з пропозицією вирішити проблему.
Яка ймовірність покупки?
Багатьом брендам важливо знати, які з їхніх клієнтів готові зробити покупку протягом наступного періоду – наприклад, в найближчі 14 або 30 днів. Залежно від результатів клієнтів можна розділити на групи: з високим, низьким або середнім рівнем намірів. Якщо перших досить буде легко підштовхнути до замовлення (наприклад, звичайним push-повідомленням з нагадуванням), то другим можна зробити персональну знижку, а ось витрачати ресурси на третю категорію може бути не завжди виправдано для компанії. Такий сегментований підхід дозволяє компанії зосередитися тільки на тих клієнтах, які дійсно мають потенціал, а не надсилати пропозиції та нагадування всім підряд.
Хто позитивно відреагує на знижку?
Не всім клієнтам потрібна знижка, щоб прийняти позитивне рішення про покупку. А знижка, яку дали без необхідності, дорого обходиться компанії. Як знайти компроміс у цьому випадку? Прогнозне моделювання дозволяє виявити тих клієнтів, які найбільш чутливі до зниження ціни, кого зупиняє від покупки платна доставка, а хто купить у будь-якому випадку і без додаткової мотивації. Якщо взаємодіяти з усіма цими клієнтами по-різному, компанія може діяти точно і не втрачати дохід через знижки, які надаються всім без розбору.
Це далеко не всі прогнози, які можуть бути цікаві й корисні для вашого бізнесу. До того, вони не є універсальними — наприклад, багато компаній не практикують знижки або у них немає неактивних користувачів (послуга надається на постійній основі). Тому важливо починати не з вибору моделі прогнозування, а з формулювання проблеми, яку повинна вирішити предиктивна аналітика в маркетингу. І тільки після цього можна зробити висновок про те, чи зможе вона принести очікуваний результат у конкретному випадку. Наприклад, у SalesForce підрахували, що впровадження предиктивної аналітики в маркетинг вплинуло на 26,34% від загальної кількості замовлень протягом трьох років.
Наскільки точні прогнози дає предиктивна аналітика?
Точність прогнозів — наріжний камінь у цій історії поряд із якістю та кількістю даних. Від точності залежить, наскільки правильними будуть бізнес-рішення та який ефект вони принесуть компанії. То як же зрозуміти, наскільки хороша модель у прогнозуванні та як взагалі виміряти точність прогнозів?
Перш за все, варто розуміти: модель предиктивної аналітики відповідає на одне конкретне питання. На відміну від універсальних ШІ, вона фокусується на чіткому завданні — наприклад, чи купить клієнт у найближчі 30 днів або чи є ризик його відтоку.
Щоб прогноз був точним, в історичних даних має бути зафіксована потрібна подія. Без фактів з минулого неможливо навчити модель на майбутнє. Тому точність безпосередньо залежить від:
- обсягу взаємодій з клієнтом — замовлення, візити, повернення, дії в додатку;
- якості даних, особливо на етапі реєстрації та перших покупок;
- тривалості життєвого циклу клієнта — чим він довший, тим точніший прогноз.
Складні прогнози, такі як CLV, вимагають великої кількості даних, тоді як прості завдання, наприклад, передбачення покупки, можливі вже після одного-двох дотиків.
Вимірювати точність обов’язково! Існують методи та метрики, які показують:
- наскільки добре модель передбачила поведінку;
- які фактори вплинули на результат.
Важливо, що моделі можуть бути зрозумілими — вони показують не тільки відповідь, але і чому вона така. Це робить предиктивну аналітику потужним і зрозумілим інструментом, а не «чорним ящиком».
Переваги предиктивної аналітики в маркетингу
Предиктивна аналітика допомагає маркетингу стати розумнішим і ближчим до кінцевих споживачів. Це вже не просто масова розсилка в надії, що хтось відгукнеться і зробить замовлення/підпишеться на оновлення. Ви спілкуєтеся з клієнтами в потрібний момент, пропонуючи саме те, що їм дійсно може знадобитися.
Що це змінює на практиці:
- ви відправляєте повідомлення тоді, коли людина дійсно може бути зацікавлена в ньому;
- ви більше не пропонуєте знижки всім підряд, наприклад, тим, хто буде і без додаткового стимулу;
- ви вибудовуєте довірчі відносини з клієнтом і підвищуєте шанси на те, що він залишиться з вами надовго;
- бізнес-рішення базуються не на інтуїції або здогадках, а на даних;
- ви відзначаєте вищі показники відгуку, більше продажів і менше відтоку.
Майбутнє предиктивної аналітики в маркетингу
Обсяг світового ринку предиктивної аналітики до 2030 року досягне $82,35 млрд, збільшуючись в середньому на 28,3% на рік в період з 2025 по 2030 рік за даними Grand View Research. І одночасно маркетингові інструменти теж швидко змінюються. Передиктивна аналітика — лише перший крок до того, щоб використовувати штучний інтелект у повсякденній роботі. Це не обов’язково будуть автономні системи, скоріше інструменти, які допомагають створювати текстовий контент для маркетингових активностей (цим займається генеративний ШІ), вибирати цільову аудиторію, підказувати, коли й що відправити, не упускаючи важливих моментів. Це замінить маркетологів, але прискорить їх роботу і допоможе отримувати більш точні прогнозовані результати.
Головне: тепер доступ до даних і розумних інструментів є не тільки у великих компаній. Раніше для цього потрібні були великі бюджети та аналітики, а зараз достатньо відповідного сервісу, яким зможе користуватися навіть малий і середній бізнес. А виграє той, хто швидше впровадить такі рішення, буде активно тестувати нові інструменти й отримувати користь з отриманих даних.
Водночас пам’ятаємо, що очікування клієнтів постійно зростають. Люди хочуть не просто отримати знижку — їм важливо, щоб пропозиції були доречними. Наприклад, як рекомендації, які збігаються з їхніми уподобаннями. Листи повинні враховувати, на якому етапі купівельного шляху вони знаходяться, і бути дійсно корисними, а не просто включати ім’я в заголовку.
Якщо все це об’єднати, стає зрозуміло, яким буде маркетинг в найближчі роки: швидким, заснованим на даних, персоналізованим і працюючим за підтримки ШІ, який допомагає діяти в реальному часі.
Найважливіше про предиктивну аналітику в маркетингу
- Предиктивна аналітика дозволяє передбачити поведінку клієнтів.
- Компанії можуть точно визначити, хто з клієнтів готовий до покупки, а хто — на межі відходу.
- Сегментація на основі прогнозів допомагає уникнути зайвих знижок і зберегти маржу компанії.
- Моделі на основі даних замінюють припущення і дозволяють приймати обґрунтовані рішення.
- Навіть без великих бюджетів і штатних аналітиків бізнес може впровадити предиктивну аналітику.
- Персоналізовані пропозиції, засновані на прогнозах, підвищують лояльність і утримання.
- Прогнозні моделі дають не тільки результат, але і пояснюють причини.
- Майбутнє маркетингу — ШІ-інструменти, які підсилюють роботу людини.
