Как использовать предиктивную аналитику в Data-Driven маркетинге

Скорость и точность решений могут существенно повлиять на успех кампаний. Предиктивная аналитика выступает как ключевой инструмент для принятия обоснованных и стратегических решений. Этот передовой подход к анализу данных позволяет маркетологам не просто реагировать на текущие события, но и предвидеть будущие тренды и поведение потребителей. Таким образом, обычная аналитика превращается в стратегическое преимущество благодаря использованию предиктивной аналитики.

Предиктивная (или прогнозная) аналитика — это метод анализа, который использует прошлые данные для прогнозирования маркетинговых тенденций и сценариев. Используя старые данные совместно с прогностическим искусственным интеллектом, вы можете создать более оптимизированную маркетинговую стратегию и принимать более эффективные решения.

Сначала маркетологи обращались к моделированию медиамикса (Marketing mix modeling, MMM). Этот метод данных позволял им понять долгосрочное влияние кампании на продажи, помогая направлять будущие кампании и оптимизационные усилия.

С развитием маркетинговой аналитики, маркетологи перешли к более сложным моделям атрибуции, которые выходят за рамки агрегированных данных и ориентируются на взаимодействия на уровне пользователей. Такие модели, как мультиканальная атрибуция (Multi-touch Attribution, MTA), позволяют маркетологам понимать пути потребителей к покупке.

Маркетологи давно используют данные для понимания и улучшения эффективности кампаний. С годами эти усилия становятся всё более продвинутыми.

Сегодня у клиентов больше выбора, чем когда-либо. Они не ограничены тем, что есть в наличии в местных магазинах, они могут заказать то, что хотят, когда хотят. В результате конкуренция среди продавцов, ритейлеров и поставщиков услуг острая. Оставаться на шаг впереди потребительских трендов и желаний — единственный способ оставаться конкурентоспособным. Прогнозная аналитика позволяет это сделать, помогая маркетологам понимать поведение и тенденции потребителей, предсказывать будущие изменения и планировать свои кампании соответственно.

Предиктивная аналитика — это форма анализа, проводимая с использованием искусственного интеллекта и машинного обучения для объединения данных, полученных из различных наборов данных, алгоритмов и моделей, чтобы предсказать будущее поведение.

Как и MMM, этот анализ рассматривает исторические данные кампаний и тренды вместе с данными о прошлом поведении пользователей, предоставленными MTA, а также дополнительные транзакционные данные. Инсайты, полученные из прогнозного анализа, лучше вооружают маркетологов информацией, что, вероятно, произойдет в будущем, для разработки эффективных маркетинговых стратегий.

Существует три основных типа моделей, связанных с прогнозной аналитикой:

• Кластерные модели: Эти алгоритмы используются для сегментации аудитории на основе прошлого взаимодействия с брендом, прошлых покупок и демографических данных.

• Модели склонности: Оценивают вероятность того, что потребитель совершит определённое действие, например, совершит покупку, откликнется на предложение или перестанет взаимодействовать.

• Фильтрация рекомендаций: Эта модель анализирует историю прошлых покупок, чтобы понять, где могут быть дополнительные возможности для продаж.

Информация, собранная с помощью этих моделей, позволяет маркетологам разрабатывать более эффективные и динамичные медиапланы, которые улучшат потребительский опыт и ROI.

Прогнозная аналитика использует модели данных, статистику и машинное обучение для предсказания будущих событий. В маркетинге это может быть использовано для принятия более обоснованных решений относительно планирования и покупки медиа. Используя этот инструмент, маркетологи могут лучше понять, какие кампании работают и какие виды рекламы приведут к увеличению продаж в будущем.

Существует несколько способов, которыми маркетологи могут внедрить прогнозные маркетинговые аналитики в кампании, чтобы повысить их эффективность и усилить маркетинг:

Инсайты предоставляют маркетологам понимание интересов потребителей на основе прошлых взаимодействий. Маркетологи могут сегментировать аудитории на основе известных интересов и демографической информации. Это лучше готовит маркетологов к предоставлению целевых сообщений конкретным людям в нужное время на нужном устройстве. В конечном итоге это помогает прорваться через постоянный шум рекламы — улучшая опыт потребителей и лояльность к бренду.

Маркетологи могут определить, куда направлять рекламные расходы, исходя из ценности, которую представляет клиент. Прогнозные данные указывают на рекламные каналы и время, которые требуют увеличения маркетинговых расходов и ресурсов, а также где можно сократить инвестиции. Например, данные для бренда мороженого, скорее всего, покажут, что маркетинговые усилия на севере в умеренных широтах принесут лучшие результаты летом, что позволяет экономить основную часть рекламных расходов на летние месяцы.

Прогнозная аналитика также позволяет маркетологам квалифицировать и приоритизировать лиды. Понимание поведения потребителей позволяет маркетологам идентифицировать идеальные сегменты аудитории, которые ближе к конверсии. Эти аналитические данные демонстрируют, насколько вероятно, что потребитель предпримет действие, позволяя маркетинговым командам уделять больше внимания этим потребителям и минимизировать траты рекламных долларов на потребителей, которые не откликнутся на маркетинг.

Наконец, прогнозная аналитика помогает в усилиях по удержанию клиентов, поскольку маркетологи могут лучше понять потребности потребителей. Это помогает в предложениях продуктов и услуг, дополняющих историю покупок и интересы потребителей, а также выявляет возможности для кросс-продаж и апселлинга, которые не стоит исследовать.

С таким количеством доступных данных маркетологам необходимы передовые маркетинговые инструменты и возможности измерения для эффективного использования прогнозной аналитики.

Для прогнозирования будущих тенденций маркетологам нужно огромное количество исторических данных. Это означает, что по мере взаимодействия потребителей с кампаниями, продвижения по воронке продаж и в конечном итоге конверсии, маркетологи должны отслеживать каждое взаимодействие. Все эти данные должны быть затем коррелированы и синхронизированы для эффективного формирования потребительских идентичностей. Единое измерение маркетинга позволяет использовать предиктивную аналитику, собирая информацию о рыночных тенденциях, поведении потребителей и взаимодействиях в онлайн и офлайн в централизованной манере.

Прогнозная аналитика требует интеграции множества моделей измерения и обработки огромных объемов данных. Для полноценного использования прогнозной аналитики маркетологам необходимо передовое программное обеспечение для маркетинговой аналитики, способное преобразовывать все эти данные в понятную информацию, из которой можно извлечь практические выводы.

ИИ и машинное обучение готовы играть значительную роль в оптимизации маркетинга и считаются необходимыми функциями при выборе инструментов для омниканального маркетинга. Эти инструменты необходимы, поскольку они позволяют маркетологам реагировать на полученные данные в реальном времени, автоматически предлагая динамичный контент. На основе прогнозной аналитики возможности машинного обучения и ИИ в области маркетинга могут предложить динамическое ценообразование, автоматизированные прогнозы продаж, автоматизацию создания контента и персонализацию в реальном времени.

Маркетологи всегда стремятся найти новые методы для повышения эффективности своих рекламных кампаний. Это помогает улучшить маркетинговый ROI, удовлетворенность клиентов и их удержание. Чтобы оставаться конкурентоспособными, современные маркетологи, которые работают с данными, используют различные инновации, включая прогнозную аналитику, единую систему измерения маркетинга, программное обеспечение для маркетинговой аналитики, а также искусственный интеллект и машинное обучение.