Надежен ли прогнозный аналитический маркетинг и как извлечь из него выгоду

Искусственный интеллект стал неотъемлемой частью современного цифрового маркетинга. Мы полагаемся на различные инструменты для автоматизации повторяющихся задач, отслеживания ключевых показателей эффективности кампании, общения с нашими клиентами и привлечения новых потенциальных клиентов. Эти решения позволяют нам применять подход, основанный на данных, к решениям и улучшать методы ведения бизнеса.

Однако если мы будем опираться только на данные прошлых периодов, мы всегда будем на шаг позади. Именно здесь на помощь приходит маркетинг предиктивной аналитики. Он дает знания, которые позволяют нам предотвращать уход клиентов, снижать затраты на приобретение, улучшать CLV и, в конечном счете, увеличивать доход.

В этой статье мы сосредоточимся на практическом применении и надежности прогнозной аналитики в цифровом маркетинге. Так что читайте полезные советы о том, как внедрить эту технологию в свою стратегию.

Что такое прогнозная аналитика?

Прогнозная аналитика (PA) — это технология, использующая искусственный интеллект (AI), машинное обучение (ML) и методы статистического моделирования для анализа прошлых и текущих данных и выявления потенциальных тенденций.

Технология требует постоянного потока огромных объемов данных для обеспечения точных прогнозов. Однако по мере того, как современные программные решения накапливают практически бесконечный запас информации, прогнозная аналитика находится на подъеме и быстро развивается. Кроме того, развитие облачных вычислений ускорило их рост, поскольку снижает стоимость обслуживания, оборудования и ИТ-персонала.

Фактически, исследования показывают, что к 2026 году мировой рынок прогнозной аналитики, как ожидается, достигнет 25,2 миллиарда долларов США, что означает среднегодовой темп роста около 20,8% за период с 2019 по 2026 год.

Источник

Технология широко используется во многих отраслях, включая, помимо прочего, банковские и финансовые услуги, страхование, телекоммуникации и ИТ, розничную торговлю, электронную коммерцию, здравоохранение, производство, правительство, оборону, энергетику, транспорт и логистику и так далее.

PA позволяет компаниям извлекать выгоду из своих активов данных и, среди прочего, минимизировать инвестиционные риски, ускорять инновации, повышать безопасность, сокращать затраты и увеличивать прибыль.

Что такое предиктивный маркетинг?

Как и в других отраслях, маркетинг может извлечь большую выгоду из прогнозной аналитики.

Современные маркетинговые инструменты обеспечивают постоянный поток информации, позволяя легко отслеживать и фиксировать цифровое путешествие клиента.

Алгоритмы предиктивной аналитики наблюдают за поведением клиентов в режиме реального времени и сопоставляют его с существующими данными для выявления закономерностей и предоставления нам более глубокого понимания наших клиентов. Кроме того, результаты могут быть сопоставлены с данными из других отделов, таких как отдел продаж и обслуживания клиентов, чтобы получить представление о том, что побуждает клиента совершить покупку.

Используя эти знания, предприятия могут оптимизировать свои бюджеты, повысить производительность и повысить рентабельность каналов связи.

Salesforce, один из 15 ведущих поставщиков прогнозной аналитики в мире, подсчитал, что при последовательном использовании в вашей маркетинговой стратегии он может повысить конверсию на 22,66%, повлиять на 26,34% всех заказов и увеличить доход на 40,38%.

Источник

Однако, хотя результаты впечатляют, следует учитывать, что алгоритмам машинного обучения требуется время для обучения и обучения. Это означает, что надежность технологии во многом зависит от времени, в течение которого вы ее используете. Точность прогнозов резко возрастает после первого года внедрения и продолжает постепенно улучшаться.

Применение прогнозной аналитики в маркетинге

Понимание клиента и принятие подхода, основанного на данных, — это жизнеспособная стратегия, которая может привести к улучшению персонализации, оптимизации производительности и более точного таргетинга.

Некоторые из наиболее успешных применений прогнозной аналитики в современном маркетинге:

Таргетинг в социальных сетях

Facebook использует прогнозную аналитику для создания похожих аудиторий. Информация о вашей фан-базе извлекается из вашей страницы, мобильного приложения и пиксельного тега. На основе ваших лучших профилей клиентов алгоритм определяет потенциальных клиентов, которым можно показать ваш контент.

Таргетинг рекламы

Google Ads использует эту технологию в платном поиске, чтобы показывать рекламу PPC людям, которые с наибольшей вероятностью нажмут на нее. Компания поисковой системы является одним из лидеров в области разработки искусственного интеллекта и машинного обучения, и ее алгоритмы постоянно развиваются, что со временем улучшает ее таргетинг.

Рекламная рассылка

Применение PA в почтовом маркетинге многочисленно и может значительно повысить эффективность кампаний. Интеллектуальная автоматизация приносит пользу при восстановлении брошенной корзины покупок, капельном маркетинге, расширенной персонализации, электронных письмах после покупки, уведомлениях о новых поступлениях, электронных письмах о наличии на складе и т. д.

Рекомендации по продукту

Анализ поведения клиентов позволяет компаниям давать точные рекомендации по продуктам и успешно осуществлять перекрестные и дополнительные продажи своим клиентам.

Расширенные алгоритмы учитывают такие факторы, как повторяющиеся покупки, интервалы покупок, сезонные изменения, тенденции и колебания поведения и т. д. Это позволяет им с точностью прогнозировать, когда клиент может купить определенный продукт и что еще может его заинтересовать.

Лид-скоринг

Оценка потенциальных клиентов — одно из лучших приложений PA в цифровом маркетинге. На рынке существует множество инструментов, которые позволяют компаниям отслеживать и анализировать действия пользователей и определять, когда лид готов к конвертации. Это позволяет маркетологам обратиться к клиенту в нужный момент с правильным предложением и заключить сделку.

Сегментация клиентов

Предиктивная аналитика позволяет сегментировать аудиторию по различным признакам. Алгоритм обрабатывает данные о ваших клиентах и ​​выявляет закономерности, которые вы, возможно, никогда бы не заметили. Сопоставленная с поведением в каналах связи, эта информация может помочь вам выявить своих лучших клиентов, улучшить портреты ваших покупателей, лучше ориентироваться на них и, в конечном итоге, увеличить продажи.

Моделирование атрибуции конверсий

Используя современные PA, маркетологи могут использовать данные своей многоканальной стратегии для построения точных моделей атрибуции. Это позволяет им распределять ценность конверсий между своими каналами и отслеживать эффективность. Используя эту информацию, они могут повысить эффективность и оптимизировать рентабельность маркетинговых кампаний.

Предотвращение оттока клиентов

Убыль, или уровень оттока клиентов, является важным показателем для бизнеса, основанного на подписке, потому что, если оставить его без внимания, он может помешать росту. Анализ поведения клиентов позволяет выявлять и отслеживать признаки того, что клиент вот-вот уйдет. Используя эту информацию, вы сможете лучше удовлетворять потребности своих клиентов и предпринимать действия, чтобы удержать их.

Доступные решения

Развитие машинного обучения и искусственного интеллекта демократизирует интеллектуальный маркетинг и делает его доступным для малого и среднего бизнеса, а не только для крупных корпораций.

Перечисленные приложения вряд ли исчерпывают преимущества прогнозной аналитики в маркетинге, но они выделяют некоторые из наиболее часто используемых типов инструментов в настоящее время.

Решения PA обеспечивают удобство и надежность, а по мере развития технологий они могут открыть двери для еще большего количества возможностей.

Маркетинговые советы по прогнозной аналитике

Для тех из вас, кто плохо знаком с маркетингом прогнозной аналитики, мы перечислили несколько практических советов, которые могут помочь вам ускорить ваш прогресс в использовании технологии.

• Имейте терпение с результатами . Как уже упоминалось, прогнозная аналитика требует огромных объемов данных для получения точных результатов. Чем больше информации они обрабатывают, тем лучше обучаются алгоритмы машинного обучения и тем более интуитивными и точными становятся их прогнозы. Это означает, что для получения полностью надежных результатов может потребоваться больше времени, чем вам хотелось бы. Однако ожидание должно того стоить.
• Наймите обученных экспертов по данным . Управление данными — это не то, чему можно научиться за одну ночь, и если вы хотите в полной мере использовать свои инструменты, вам следует работать с обученными экспертами. Они будут знать, как очищать данные, обрабатывать их и анализировать.

Источник

• Инвестируйте в гибкое решение . Хотя готовые решения могут показаться заманчивыми, они могут не дать ожидаемых результатов. Поскольку инвестиции будут значительными в любом случае, рассмотрите возможность выбора гибкого решения, которое можно адаптировать в соответствии с вашими потребностями.
• Рассмотрите многоканальную интеграцию . При построении прогностических моделей обязательно интегрируйте данные из разных каналов. Кроме того, как уже упоминалось, вам также следует рассмотреть возможность добавления данных из других отделов, таких как обслуживание клиентов, продажи, финансы и т. д. Это сделает результаты более актуальными и может дать неожиданную ценную информацию.
• Регулярно обновляйте свои модели . Вероятно, самым большим преимуществом PA является то, что он позволяет отслеживать изменения рынка и поведения в режиме реального времени. Это означает, что если вы регулярно обновляете свои модели, вы можете тестировать стратегии и быстро реагировать на изменения наилучшим образом.

Кроме того, это даст вам преимущество перед конкурентами, которые строят свои стратегии только на исторических данных прошлых периодов.

• Баланс персонализации и конфиденциальности . PA опирается исключительно на данные клиентов, и для их сбора вы должны запросить информированное согласие. Хотя люди могут пользоваться преимуществами персонализации так же, как и компании, они ценят свое личное пространство и хотят, чтобы вы также его уважали.

Однако то, что известно как парадокс персонализации и конфиденциальности, не является тупиковой ситуацией без решения. Если вы примете прозрачный подход, соберете только необходимую информацию и сосредоточитесь на кибербезопасности, вы и ваш клиент будете довольны.

Нижняя линия

С развитием искусственного интеллекта, машинного обучения и облачных вычислений прогностическая аналитика продемонстрировала огромный рост, и ожидается, что в ближайшие несколько лет она продвинется еще дальше. Эта технология принесла большую пользу маркетингу, позволив нам полагаться на данные, а не на предположения, и повысить устойчивость на конкурентном рынке.

Технически подкованные маркетологи, которые используют интеллектуальные решения и ищут последние инновации, имеют больше шансов превзойти конкурентов и увеличить доход. Кроме того, в битве за сердце клиента компании, хорошо знающие свою аудиторию, понимающие ее потребности и реагирующие на ее поведение, обязательно будут на шаг впереди.