Штучний інтелект (ШІ) став невід’ємною частиною сучасного цифрового маркетингу. Ми використовуємо різні інструменти для автоматизації завдань, що повторюються, відстеження ключових показників ефективності кампанії, для спілкування з клієнтами і залучення нових лідів. Ці рішення дозволяють нам приймати рішення на основі даних та робити свою роботу краще.
Але якщо покладатися лише на дані за минулі періоди, ми завжди будемо на крок позаду. Ось тут і приходить на допомогу предиктивна аналітика (Predictive Analytics, PA). Знання, яке вона нам дає, дозволяє запобігти догляду клієнтів, знизити вартість їх залучення (acquisition costs), збільшити їх життєву цінність (lifetime value, CLV) і, зрештою, підвищити дохід.
У цій статті ми розглянемо застосування передиктивної аналітики у цифровому маркетингу та дамо практичні поради щодо впровадження цієї технології у свою стратегію.
Що таке передиктивна аналітика?
Предиктивна аналітика – це технологія, що використовує штучний інтелект, машинне навчання (machine learning, ML) та методи статистичного моделювання (statistical modeling) для аналізу історичних та поточних даних та виявлення потенційних трендів.
Задля більшої точних прогнозів ця технологія вимагає постійного потоку величезних масивів даних. Оскільки сучасні програмні рішення накопичують практично нескінченний обсяг інформації, передиктивна аналітика швидко набирає обертів. Крім того, на її зростання впливає розвиток хмарних обчислень (cloud computing), оскільки це знижує витрати на обслуговування, обладнання та ІТ-персонал.
За даними досліджень Acumen Research and Consulting, до 2026 року світовий ринок передиктивної аналітики сягне $25 200 000 000, при цьому середньорічний темп зростання в період з 2019 по 2026 рік складе близько 20,8%.
Сьогодні ця технологія використовується в багатьох галузях, включаючи банківські та фінансові послуги, страхування, телекомунікації та ІТ, роздрібну торгівлю, електронну комерцію, охорону здоров’я, промисловість, державну та оборонну діяльність, енергетику, транспорт та логістику та ін.
За допомогою передиктивної аналітики компанії можуть мінімізувати інвестиційні ризики, прискорити розвиток інновацій, підвищити безпеку, скоротити витрати та збільшити прибуток.
Що таке передиктивний маркетинг?
Сучасні маркетингові інструменти забезпечують постійний потік інформації, що дозволяє легко відстежувати цифровий шлях клієнта.
Алгоритми предиктивной аналітики спостерігають за поведінкою клієнтів у режимі реального часу та зіставляють його з наявними даними, виявляючи патерни та забезпечуючи більш глибоке розуміння клієнтів. Крім того, результати можна порівняти з даними відділу продажу та клієнтського сервісу (customer service), і зрозуміти, що спонукає клієнтів робити покупки.
Використовуючи ці знання, компанії оптимізують свої бюджети, покращують ефективність та підвищують рентабельність інвестицій у канали комунікації.
За даними Salesforce, використання в маркетингу передиктивної аналітики здатне підвищити конверсію, збільшити зростання замовлень та прибуток.
Проте слід враховувати, що алгоритмам потрібен час навчання. Надійність технології багато в чому залежить від тривалості її використання. Через рік після її запровадження точність прогнозів різко зростає і продовжує покращуватись.
Застосування передиктивної аналітики в маркетингу
Вивчення клієнтів та прийняття рішень на основі даних допоможе підвищити персоналізацію, оптимізувати ефективність та покращити націлення.
Ось найбільш успішні способи застосування передиктивної аналітики у сучасному маркетингу:
Facebook використовує передиктивну аналітику для створення схожих аудиторій (lookalike audiences). Платформа витягує з вашої сторінки, мобільного додатка та піксельного тега (pixel tag) інформацію про ваших передплатників. На основі цих даних алгоритм визначає потенційних клієнтів, яким можна показати ваш контент.
2. Таргетинг оголошень
Google Реклама використовує цю технологію в платних результатах пошуках, щоб показувати контекстну рекламу (PPC ads) тим, хто з найбільшою ймовірністю натисне на неї. Google – один з лідерів у галузі штучного інтелекту та машинного навчання, і його алгоритми постійно розвиваються, покращуючи націлення.
3. Email-маркетинг
Предиктивна аналітика здатна у рази покращити ефективність кампаній email-маркетингу. Можливості її застосування тут незліченні. Інтелектуальна автоматизація забезпечує відновлення кинутих кошиків, крапельний маркетинг (drip marketing), розширену персоналізацію, постпродажну серію листів, повідомлення про нові надходження, розсилки «Товар знову в наявності» і т. д.
4. Товарні рекомендації
Аналіз поведінки клієнтів дозволяє робити персоналізовані товарні рекомендації та успішно здійснювати перехресні (cross-sell) та додаткові продажі (upsell).
Просунуті алгоритми враховують такі фактори, як покупки, що повторюються, інтервали між покупками, зміну сезонів, тренди поведінки і коливання і т. д. Це дозволяє з точністю передбачити, коли клієнт буде готовий купити певний продукт і що ще зможе його зацікавити.
5. Кваліфікація лідів
Кваліфікація лідів (lead scoring) – одне з основних застосувань предиктивної аналітики у цифровому маркетингу. Існує безліч інструментів, що дозволяють компаніям відслідковувати та аналізувати дії користувачів та визначати готовність ліда до конверсії. Завдяки ним маркетологи можуть звернутися до клієнта у потрібний момент із правильним оффером та закрити угоду.
6. Сегментація клієнтів
Предиктивна аналітика дозволяє сегментувати аудиторію за різними ознаками. Алгоритм обробляє дані ваших клієнтів і виявляє патерни, які ви самі, можливо, ніколи б не помітили. Ця інформація допомагає виявити ідеальних клієнтів, покращити портрет покупця (buyer persona), налаштувати більш детальний націлення та зрештою збільшити продажі.
7. Моделювання атрибуції конверсії
Завдяки передиктивній аналітиці маркетологи можуть використовувати дані зі своєї стратегічної стратегії для створення точних моделей атрибуції. Це дозволяє зрозуміти, які канали генерують конверсії, та відслідковувати їхню ефективність. Використовуючи цю інформацію, вони можуть оптимізувати рентабельність інвестицій у маркетингові кампанії.
8. Запобігання відтоку клієнтів
Відтік клієнтів (customer attrition або customer churn) – важлива метрика для бізнесу, заснованого на підписці. Аналіз поведінки клієнтів дозволяє виявити ознаки, що клієнт збирається піти. Володіючи цією інформацією, ви зможете краще задовольняти потреби клієнтів та вживати заходів для їх утримання.
9. Доступні рішення
Розвиток машинного навчання та штучного інтелекту демократизує передиктивний маркетинг і робить його доступним для малого та середнього бізнесу.
Поради з передиктивного маркетингу
Для тих, хто ще погано знайомий із застосуванням предиктивної аналітики в маркетингу, ми підготували кілька практичних порад, які допоможуть вам прискорити освоєння цієї технології.
1. Наберіться терпіння
Як уже згадувалося, для отримання точних результатів передиктивної аналітики потрібні величезні масиви даних. Чим більше алгоритми опрацюють інформації, тим більш інтуїтивно зрозумілими та точними будуть їхні прогнози. Таким чином, отримання достовірних результатів може зайняти більше часу, ніж хотілося б. Проте очікування того варте.
2. Найміть експертів за даними
Управління даними – це не те, чого можна навчитися відразу. Щоб використати свої інструменти повною мірою, вам варто працювати з кваліфікованими експертами. Вони знають, як правильно очищати, обробляти та аналізувати дані.
3. Інвестуйте в гнучке рішення
Готові рішення (out-of-the-box solutions) можуть здатися привабливою ідеєю, але вони можуть не принести очікуваних результатів. Оскільки інвестиції у будь-якому випадку будуть суттєвими, зупиніть свій вибір на гнучкому рішенні, яке можна адаптувати до своїх потреб.
4. Інтегруйте дані з різних каналів
Під час створення передиктивних моделей дотримуйтесь омніканального підходу – інтегруйте дані з різних каналів. Крім того, додавайте дані інших відділів: відділу роботи з клієнтами, відділу продажів, фінансового відділу тощо. Це підвищить актуальність результатів і, можливо, подарує несподівані цінні інсайти.
5. Регулярно оновлюйте свої моделі
Мабуть, головна перевага передиктивної аналітики полягає в тому, що вона дозволяє відслідковувати зміни на ринку та поведінці споживачів у режимі реального часу. Це означає, що якщо ви регулярно оновлюєте свої моделі, ви можете тестувати стратегії та швидко реагувати на зміни. Крім того, це дасть вам перевагу перед конкурентами, які будують стратегії лише на основі історичних даних.
6. Знайдіть баланс між персоналізацією та конфіденційністю
Предиктивна аналітика покладається виключно на дані клієнтів. Щоб їх отримати, вам знадобиться поінформована згода (informed consent). Хоча персоналізація і подобається всім, люди цінують свій особистий простір.
Як же дотриматися балансу між персоналізацією та конфіденційністю? Якщо ви дотримуєтеся прозорого підходу, збирайте тільки потрібну вам інформацію та фокусуйтеся на кібербезпеці (cybersecurity), тоді і ви, і ваш клієнт залишитеся задоволені.
Висновок
З розвитком штучного інтелекту, машинного навчання та хмарних обчислень ринок передиктивної аналітики значно виріс і зростатиме далі. Завдяки цій технології ми можемо працювати з даними, а не припущеннями та підвищити стійкість своєї компанії на конкурентному ринку.
Маркетологи, які використовують інтелектуальні рішення, мають більше шансів перевершити конкурентів та збільшити прибуток. Крім того, компанії, які добре знають свою аудиторію, розуміють її потреби та реагують на їхню поведінку, будуть завжди на крок попереду.