Що треба знати про прогнозну аналітику та маркетинг?

Ринок рітейлу розвивається та змінюється з неймовірною швидкістю. Конкуренція зростає, змінюються поведінкові реакції покупців, звичні класичні маркетингові методи не завжди дозволяють досягти очікуваних результатів. Якщо раніше пріоритетним напрямком роботи компаній був продукт і ціноутворення, то тепер усі ключові акценти спрямовані на клієнта та сервіс. Передбачувальна аналітика — комплекс прийомів та алгоритмів, розроблених із застосуванням штучного інтелекту і машинного навчання, що дозволяють прогнозувати результати в майбутньому на основі зібраних масивних баз даних з минулого і теперішнього.

Прогнозна аналітика в маркетингу

Сучасний маркетинг — персоналізований підхід та виявлення найбільш актуальних пропозицій для конкретного клієнта в конкретний період. Вивчення реакцій користувачів на певні пропозиції в минулому, звичок та вподобань, соціального статусу, демографічних та фінансових особливостей дозволяє передбачити їх поведінку в майбутньому. Саме предиктивна аналітика допомагає зрозуміти контекст бажань та потреб клієнта і через фізичні та онлайн-точки взаємодії донести до нього необхідну інформацію в найбільш вдалий момент.

Впровадження прогнозної аналітики в бізнесі — багатоетапний складний процес, який працює на перспективу і не завжди пропонує миттєві результати. Він передбачає:

• Постановку цілей та визначення ключових запитань. Чітке розуміння того, яких результатів прагне досягти компанія, допоможе визначитися з напрямком роботи та характером опрацьовуваних даних. Приміром, «Який продукт і в якої категорії покупців буде затребуваним в наступному півріччі?», «Які ліди з найвищою долею ймовірності дійдуть до кінця воронки продажів?», «Які чинники впливають на відтік клієнтів та як їх усунути?»
• Збір необхідних даних. В залежності від поставлених завдань компанія визначається з типом та характером даних, необхідних для аналізу. Це можуть бути демографічні, соціальні характеристики клієнтів, їх досвід використання продукту, частота взаємодії з компанією, причини звернень у службу підтримки тощо.
• Аналіз отриманої статистичної інформації. Тут застосування передбачувальної аналітики тісно пов'язане з наскрізною аналітикою. На цьому етапі виявляються фактори, які впливають на поведінку клієнтів та їх зв'язок між собою. Приміром, можна виявити сигнали, які передують відмові споживача від взаємодії з продавцем, визначити категорії продуктів, які покупці найчастіше обирають в комплексі тощо.
• Створення прогнозної моделі. На основі отриманих даних спеціальні програми за допомогою складних математичних алгоритмів та машинного навчання створюють відповідні предиктивні моделі майбутніх подій та поведінки клієнтів, а також результатів діяльності. Розуміння прогнозного майбутнього допоможе обрати найбільш ефективні маркетингові стратегії та правильно їх спрямувати.
• Поточний аналіз ефективності прогнозного маркетингу. Маркетологам та керівництву компанії слід розуміти, що разові акції не будуть ефективними, а предиктивний аналіз передбачає постійний збір та оновлення даних, вивчення впливу нових змінних на результат. За такого підходу вдасться вчасно виявляти нові впливи та вдало оптимізувати маркетингові процеси.

Оскільки існує безліч різноманітних бізнес процесів та пов'язаних з ними завдань, то й моделей предиктивного аналізу може бути неймовірна кількість. Проте фахівці звикли все ж виділяти три їх основні класи:

• Кластерна модель — система розподілу клієнтської бази на сегменти за певними ознаками. Такий підхід допомагає налагоджувати персоналізований підхід до кожного клієнта та створювати для нього індивідуальну пропозицію.
• Модель схильності — модель, що базується на виявленні ймовірності того, що клієнт закриє угоду, здійснить покупку товарів з додаткової продуктової лінійки, оформить підписку чи навпаки відмовиться від роботи з брендом. Модель також передбачає визначення прогнозної життєвої цінності клієнта.
• Спільна фільтрація — виявлення нових можливостей для продажів на основі аналізу історії попередніх покупок та поведінки споживача. Цей підхід доволі ефективний при налагодженні додаткових та перехресних продажів із супутньої продуктової лінійки.

Застосування передбачувальної аналітики. Переваги для бізнесу

Робота з клієнтами. Прогнозний маркетинг працює як на залучення нових користувачів, так і на утримання уже чинних. Сегментація клієнтської бази за соціальними, демографічними ознаками, вподобаннями та поведінкою, фінансовими можливостями допомагає налагодити точкову взаємодію з кожною категорією та запропонувати їй найбільш релевантний продукт. До того, аналіз історичної поведінки споживачів допомагає виявити пріоритетні ліди та довести їх до основи воронки продажів. Такий підхід допомагає оптимізувати роботу маркетологів, менеджерів та консультантів, спрямувати їх зусилля в необхідне русло, а відповідно максимізувати рівень конверсійності при мінімальних затратах.

Не менш важливим напрямком роботи з клієнтами є зменшення їх відтоку. Для цього компанії потрібно запропонувати своєму споживачу найкращий персоналізований сервіс. На основі аналізу історії покупок клієнта можна визначити певну закономірність і надалі організовувати персональні пропозиції в найбільш вдалий момент. Ще одним прикладом вдалого прогнозного маркетингу є оформлення персональних пропозицій (відстрочення платежу, оплата частинами, нагадування про регулярний платіж) на основі аналізу фінансових звичок та платоспроможності клієнта.

Планування бюджету. Виявлення можливостей, ризиків, визначення прогнозних результатів позбавляє від необхідності діяти методом спроб та помилок. Розуміння очікуваної віддачі від маркетингової кампанії допомагає обрати найбільш ефективні шляхи просування при мінімальних затратах. Приміром, близько половини компаній, що застосовують таргетинг в рекламних процесах, незадоволені їх ефективністю. Прогнозна аналітика та сегментація споживачів дозволяє створювати персоналізовані рекламні пропозиції для кожної ніші, тим самим підвищуючи конверсійність рекламних кампаній.

Позиціонування та оптимізація виробничих процесів. Передбачувальна аналітика допомагає значно знизити виробничі втрати компаній. Розуміння того, який саме продукт буде мати попит, які супутні послуги варто пропонувати клієнтові, які товари мають сезонний характер та скільки потрібно запасів для забезпечення клієнтських запитів, сприяє грамотному формуванню продуктової лінійки, налагодженню складського обліку. В такий спосіб компанії вдасться визначити пріоритетні напрямки виробництва, вилучити з каталогу непопулярні позиції та уникнути псування та залежування товарів на складі.

Аналіз факторів, що впливають на виробничі процеси (освіта, досвід, захворюваність працівників, наявність поблизу профільних сервісних центрів з обслуговування обладнання, забезпечення необхідних умов зберігання сировини та готової продукції, надійність постачальників, логістика тощо) сприяє побудові такої виробничої моделі, яка дозволить мінімізувати можливі ризики та втрати.

Максимально деталізований збір усіх наявних клієнтських даних та предиктивна аналітика допомагають обрати найбільш ефективні маркетингові стратегії з найвищим очікуваним результатом при найменших затратах, приймати виважені продуктивні рішення та пропонувати споживачу персоналізований сервіс.