Прогнозирующий маркетинг: все, что вам нужно знать

Что такое прогнозный маркетинг?

Прогнозный маркетинг — это практика анализа данных о клиентах для прогнозирования будущего поведения и предпочтений. Он опирается на искусственный интеллект и машинное обучение и позволяет компаниям создавать целевые, актуальные и персонализированные маркетинговые стратегии.

Вы можете думать о прогнозирующем маркетинге как о действенной информации, полученной с помощью прогнозного интеллекта — технологической возможности, которая использует исторические данные и различные статистические алгоритмы для определения вероятности будущих результатов.

Как мы обсудим в этом руководстве, прогнозы также могут принимать разные формы. Вы можете предсказать, какие клиенты, скорее всего, купят, какой канал они, скорее всего, будут использовать, какие продукты они хотели бы видеть в следующий раз и многое другое.

Например, такие бренды, как Amazon, Netflix и многие другие, анализируют огромные наборы данных, чтобы создавать узконаправленные прогнозы и определять, какие продукты или контент вы хотели бы видеть. Для них это крайне важно, поскольку у них есть гигантские каталоги продукции, которые могут легко ошеломить пользователей.

6 преимуществ прогнозного маркетинга

Прогнозирующий маркетинг дает ряд преимуществ маркетологам, ориентированным на данные, которые стремятся улучшить качество обслуживания клиентов, доходы и удержание клиентов.

1. Более высокая удовлетворенность и вовлеченность клиентов

Как мы уже говорили, прогнозный маркетинг использует прошлые данные, чтобы понять, что нравится, чего хотят и в чем нуждаются существующие клиенты. Анализируя такие точки данных, как прошлые покупки, поведение в Интернете и взаимодействия с конкретными каналами, технологии прогнозного маркетинга могут точно угадать, что может понравиться им в будущем.

Для покупателя это все равно, что зайти в магазин, где все, что вы видите, идеально соответствует вашим вкусам и желаниям. Этот уровень персонализации позволяет вам почувствовать, что вас понимают и ценят, одновременно углубляя вашу связь с брендом.

Удовлетворенность клиентов часто перерастает в лояльность к бренду и большую вероятность поделиться положительным опытом с другими, а также восстановить взаимодействие с брендом в будущем.

2. Оптимальный таргетинг клиентов, сегментация и распределение бюджета.

Многие компании имеют приблизительное представление о своей целевой аудитории, например, «женщины в возрасте 20–30 лет в Нью-Йорке», но этот подход довольно широк и не учитывает уникальные различия в предпочтениях и поведении каждого клиента.

Прогнозирующий маркетинг помогает вам избавиться от большей части догадок и принимать решения, действительно основанные на данных .

Анализируя и глубоко понимая данные о клиентах, алгоритмы прогнозирования позволяют компаниям точно ориентироваться на каждого клиента, основываясь не только на классических характеристиках, таких как история покупок, демографические данные и местоположение, но также на вероятности совершения покупки, прогнозируемых расходах, склонности к скидкам и многом другом.

3. Более высокие коэффициенты конверсии

Целенаправленный подход повышает вероятность совершения покупки клиентами, поскольку они видят сообщения и рекомендации по продуктам, которые действительно важны для них.

Например, если кто-то часто просматривает спортивное оборудование на вашем веб-сайте, прогнозный маркетинг предложит показать ему рекламу, контент веб-сайта или электронные письма о вашем последнем спортивном снаряжении.

Но дело не только в актуальности. Время также имеет ключевое значение. Прогнозирующий маркетинг помогает определить лучшее время для контакта с клиентами . Возможно, некоторые клиенты первым делом проверяют свою электронную почту утром, в то время как другие с большей вероятностью совершают покупки в Интернете поздно вечером. Используя данные для понимания этих привычек, прогнозный маркетинг гарантирует, что ваши сообщения дойдут до клиентов в нужный момент.

4. Более разумные скидочные кампании

Как упоминалось ранее, многие магазины электронной коммерции постоянно проводят скидки, чтобы побудить клиентов покупать. Однако это может съесть их прибыль.

Прогнозный маркетинг позволяет вам ориентироваться на пользователей с наибольшим намерением (т. е. с высокой вероятностью покупки), поэтому вы можете предлагать этим клиентам продукты по их обычной цене, вместо того, чтобы тратить скидки, поскольку они, скорее всего, все равно купят. С другой стороны, прогнозирующая сегментация позволяет вам также ориентироваться на клиентов с высокой склонностью к скидкам.

Обе эти тактики защищают вашу прибыль и помогают принимать разумные маркетинговые решения относительно скидок.

5. Более высокий доход, AOV и LTV.

Прогнозирующий маркетинг позволяет вам развивать долгосрочные отношения и повышать такие ключевые показатели, как доход, средняя стоимость заказа (AOV) и пожизненная ценность клиента (LTV).

Например, интеллектуальный рекомендатель Insider на базе искусственного интеллекта может показывать разные продукты каждому покупателю, в зависимости от его уникальных потребностей и интересов. Это означает, что вы можете использовать данные о прошлом поведении клиентов, чтобы определить, какие продукты они хотели бы видеть в будущем.

Insider также имеет автоматический алгоритм рекомендаций (называемый Chef), который может автоматически определять лучшие стратегии рекомендаций путем тестирования самых популярных товаров, самых продаваемых товаров, алгоритмов на основе пользователей, самых высоких скидок, новых поступлений и трендовых товаров для повышения коэффициентов конверсии.

6. Проактивные маркетинговые стратегии

Традиционно маркетинг часто сводился к реагированию — например, рассылка купона после того, как вы заметили падение продаж, или изменение рекламной кампании, когда вы понимаете, что она не достигает цели.

Но прогнозирующий маркетинг меняет сценарий. Вместо того, чтобы ждать сигналов и затем реагировать, прогнозный интеллект использует данные и аналитику для прогнозирования того, что клиенты захотят или что им понадобится в будущем . Таким образом, вы всегда на шаг впереди.

Например, если прогнозная аналитика показывает, что определенный тип продукта становится популярным, вы можете активизировать свой маркетинг до того, как тенденция достигнет своего пика. Или, если данные показывают, что клиент может потерять интерес к вашему бренду, вы можете повторно привлечь его персональным предложением, прежде чем он начнет искать что-то еще.

Как работает прогнозный маркетинг?

Точные данные лежат в основе прогнозного маркетинга. Чем больше у вас его, тем лучше. Инструменты искусственного интеллекта и машинного обучения анализируют эти данные с использованием различных алгоритмов и прогностических моделей для прогнозирования будущего поведения и предпочтений клиентов.

Этот процесс сочетает в себе науку о данных и маркетинговые ноу-хау, позволяющие делать обоснованные предположения о том, что клиенты могут делать дальше: что они, скорее всего, купят, когда они могут совершить покупку или насколько вероятно, что они будут взаимодействовать с конкретным каналом.

Хотя у многих брендов есть необходимые для этого данные, они часто разбросаны по разрозненным системам, таким как аналитическое программное обеспечение, платформы электронного маркетинга, инструменты лояльности, решения для обслуживания клиентов, платформы электронной коммерции, инструменты социальных сетей и многое другое. Это создает хранилища данных, которые мешают маркетологам получить четкое представление о своих клиентах и ​​затрудняют точные прогнозы.

Вот почему хорошая платформа данных о клиентах (CDP), такая как Insider, так важна для точных прогнозов. CDP объединяют данные о клиентах из разных источников в одну удобную базу данных. Это означает, что они могут выступать в качестве центрального узла для хранения и анализа данных о клиентах.

Кроме того, механизм намерений нашей платформы на базе искусственного интеллекта может анализировать эти объединенные данные, чтобы делать точные прогнозы относительно вероятности покупки каждого клиента, вероятности участия в конкретном канале, склонности к скидкам и многого другого.

Вы также получаете специальную панель прогнозной маркетинговой аналитики со всевозможной полезной статистикой и показателями, как показано ниже.

Примеры стратегий прогнозного маркетинга

Ниже мы рассмотрим несколько практических примеров того, как возможности прогнозного маркетинга Insider могут повлиять на рабочие процессы и ключевые бизнес-показатели.

1. Персональные рекомендации по продуктам

Как мы упоминали ранее, персонализированные рекомендации по продуктам — это индивидуальные предложения для клиентов, основанные на их уникальных предпочтениях и прошлом поведении, например истории покупок и моделях просмотра онлайн.

Они могут оказать огромное влияние на конверсию и доход. Например, компания Philips использовала рекомендации по продуктам Insider на основе искусственного интеллекта, чтобы повысить коэффициент мобильной конверсии на 40,1% и получить дополнительный доход более чем на 20 000 евро.

Кроме того, благодаря Insider эти рекомендации не ограничиваются вашим веб-сайтом. Вы можете распространить их на каналы обмена сообщениями, такие как электронная почта, SMS и WhatsApp, чтобы обеспечить единообразную работу по всем направлениям.

Если вам интересно, мы рассмотрим эту тему более подробно в нашем руководстве по системам рекомендаций по продуктам.

2. Сегментация

Платформа Insider предлагает надежные возможности сегментации, позволяя маркетинговым командам создавать целевые сегменты клиентов на основе более чем 120 атрибутов, включая черты характера, поведение, предпочтения, демографические данные и многое другое.

Кроме того, механизм прогнозирования Insider на основе искусственного интеллекта позволяет сегментировать и ориентировать клиентов на основе прогнозируемого поведения в будущем, например:

• Вероятность покупки.
• Статус жизненного цикла клиента.
• Привязка к атрибуту или скидке.
• Вероятность участия на конкретном канале.

Эти прогнозируемые аудитории открывают массу возможностей для более точного таргетинга на клиентов. Например, вы можете сегментировать пользователей, которые:

• Имеют высокую вероятность совершения покупки и недавно открыли свое мобильное приложение.
• Иметь высокую склонность к скидкам и посещать конкретную страницу продукта, не совершая покупки.
• Имейте высокую вероятность взаимодействия с вашим брендом на определенном канале и близость к определенным атрибутам продукта.

3. Построение и оптимизация пути клиента

Помимо обнаружения продуктов и сегментации, прогнозный маркетинг также идеально подходит для построения релевантных и последовательных путей взаимодействия с клиентами.

В частности, две функции прогнозирования могут помочь вам доставить каждое сообщение с высокой точностью — прогнозирование следующего лучшего канала и оптимизация времени отправки (STO).

Следующие лучшие прогнозы по каналам связаны с определением лучшей точки взаимодействия с каждым клиентом. Этот анализ функций анализирует прошлое поведение и автоматически использует канал, который, скорее всего, будет использовать каждый клиент — будь то электронная почта, push-уведомления, SMS, WhatsApp и т. д.

STO анализирует, когда ваши клиенты наиболее активны и реагируют на различных каналах, и соответствующим образом планирует ваши сообщения. Например, если данные показывают, что клиент часто проверяет электронную почту вечером, STO позаботится о том, чтобы ваше письмо попало в его почтовый ящик примерно в это время. Это увеличивает вероятность того, что ваше сообщение будет не только увидено, но и воспринято.

Обе эти функции гарантируют, что каждый этап пути будет адаптирован не только с точки зрения контента, но и через правильный канал и в нужное время. Они также сэкономят вам массу времени и усилий, поскольку вам не придется вручную проводить A/B-тестирование различных каналов и отправлять время, чтобы определить лучший.

Прогнозирующий маркетинг в действии: 3 практических примера из жизни

Теперь, когда вы знаете, как работает прогнозный маркетинг и где его можно применять, давайте рассмотрим несколько реальных примеров его силы. Три компании, представленные ниже, использовали разные типы стратегий, которые мы только что рассмотрели: рекомендации по продуктам, построение пути клиента и сегментацию.

№1 Адидас

Столкнувшись с резким ростом онлайн-трафика во время карантина из-за COVID-19, Adidas стремился более эффективно привлекать и удерживать посетителей. В частности, они хотели лучше предсказывать, какие продукты хотели бы видеть посетители веб-сайта, чтобы повысить коэффициент конверсии.

Вот почему они обратились к интеллектуальному рекомендателю и оптимизатору категорий на базе искусственного интеллекта Insider. Всего за один месяц использования этих инструментов Adidas стал свидетелем ошеломляющего увеличения средней стоимости заказа (AOV) на 259% и коэффициента конверсии на 13% .

Еще одним ключом к успеху Adidas стали целевые маркетинговые кампании и стратегическое использование персонализированных кодов купонов, которые улучшили качество онлайн-покупок для новых и постоянных клиентов.

Например, использование Insider's Web Suite позволило создать отдельные варианты купонов для разных сегментов клиентов, что привело к значительному увеличению AOV от новых пользователей и заметному увеличению коэффициентов конверсии для вернувшихся пользователей.

Наконец, Adidas использовал инструмент «Оптимизатор категорий» для оптимизации взаимодействия с мобильными пользователями, что привело к увеличению коэффициента мобильной конверсии на 50,3% .

Для более глубокого ознакомления с подходом Adidas ознакомьтесь с полным практическим примером.

# 2 Юнайтед Колорс оф Бенеттон

Столкнувшись с такими проблемами, как брошенные корзины и необходимость увеличения количества регистраций, United Colors of Benetton обратилась к программе Insider для построения пути клиента на базе искусственного интеллекта — Architect.

Этот инструмент позволил им создавать персонализированные пути взаимодействия с клиентами для различных сценариев использования.

Например, чтобы уменьшить количество брошенных корзин, Benetton внедрила трехэтапную стратегию веб-push-уведомлений. Этот подход включал в себя таргетинг на клиентов, оставивших товары в корзине, с помощью своевременных уведомлений о новых поступлениях с последующими персонализированными сообщениями и, при необходимости, кодом купона. Этот метод позволил достичь коэффициента конверсии 4,8%, что в 7 раз выше, чем в среднем по отрасли .

Что касается увеличения количества регистраций новых пользователей, Benetton разработала поток веб-пуш, в результате чего уровень регистрации составил 5,7% — показатель в 10 раз выше отраслевого стандарта . Эти стратегии, чему способствовал прогнозирующий маркетинг, не только решили первоначальные проблемы Benetton, но и привели к существенному увеличению их дополнительных доходов и пользовательской базы.

В целом Architect позволил бренду создать персонализированный путь клиента, что привело к 7-кратному увеличению конверсий и 10-кратному увеличению числа новых клиентов . Полную версию кейса вы можете найти на нашем сайте.

#3 Пьер Карден

Когда Pierre Cardin столкнулся с проблемой роста затрат на привлечение клиентов, они обратились к программе Insider’s Predictive Ad Audiences (PAA). Используя технологию Insider на базе искусственного интеллекта, Пьер Карден смог более эффективно сегментировать свою аудиторию, сосредоточив внимание на поведении пользователей и прогнозных данных. Такой подход позволил им ориентироваться на клиентов, которые проявили реальное намерение совершить покупку, что привело к значительной оптимизации их рекламных расходов.

Результаты были замечательными. У Пьера Кардена коэффициент конверсии увеличился на 445 %, а рентабельность инвестиций в рекламу (ROAS) — на 164,83 %.

Еще более впечатляющим оказалось снижение цены за приобретение (CPA), которая упала на 67,95%. Используя опыт Insider и технологии прогнозирования, Пьер Карден не только достиг своей цели по увеличению рентабельности инвестиций в рекламу, но и значительно сократил расходы на рекламу, что оказалось неожиданным и очень выгодным для бренда результатом.

Вы можете узнать больше о том, как они использовали прогнозирующую сегментацию Insider, из полного тематического исследования.

Используйте механизм намерений Insider на базе искусственного интеллекта, чтобы точно прогнозировать поведение клиентов.

Механизм намерений Insider на базе искусственного интеллекта, рекомендации по продуктам и возможности оркестрации путешествий помогут вам точно прогнозировать поведение клиентов и адаптировать к ним свои маркетинговые стратегии.

Вы можете использовать нашу корпоративную маркетинговую платформу, чтобы:

• Создавайте единообразный и персонализированный опыт для всех отдельных клиентов в каждой точке взаимодействия.
• Объедините все данные о клиентах — из CRM, CMS, инструментов аналитики и любых других онлайн- или офлайн-источников — в одном месте.
• Создавайте единые комплексные профили всех ваших клиентов, раскрывающие их поведение, интересы и предпочтительные точки взаимодействия.
• Получите доступ к широкому спектру каналов из одного места, включая сайт, SMS, WhatsApp, электронную почту, поиск по сайту и многое другое.
• Максимизируйте свои маркетинговые усилия и бюджет, объединив свой стек маркетинговых технологий вместо использования множества разрозненных точечных решений.

Наша обширная библиотека шаблонов позволяет вам быстро воспользоваться проверенными тактиками, а наша опытная команда поддержки поможет вам настроить нашу платформу, понять, как она работает, и реализовать правильные маркетинговые стратегии для ваших нужд.

Нажмите здесь, чтобы запланировать демонстрацию и узнать, какую пользу Insider может принести вашему бизнесу .