У світі, що керується даними, прогнозна аналітика стала проривом для маркетологів, які хочуть залишатися конкурентоспроможними. Використовуючи розширені алгоритми та машинне навчання для обробки історичних даних, прогнозна аналітика в маркетингу допоможе вам передбачати поведінку споживачів. Ці прогнози використовуються для покращення ефективності кампаній. Якщо вам цікаво дізнатися більше про прогнозну аналітику та про те, як її можна застосувати у маркетингових заходах, ось ваша нагода.
У цій статті ми детально розглянемо численні прийоми, які ви можете застосувати, щоб скористатися перевагами прогнозної аналітики та уникнути будь-яких потенційних пасток.
Що таке прогнозна аналітика в маркетингу?
У традиційних аналітичних моделях розглядаються історичні дані та використовується припущення, що та сама тенденція триватиме у майбутньому. Тим часом у прогнозній аналітиці використовуються наявні дані та машинне навчання, щоб зрозуміти вірогідність настання певної події в майбутньому. У маркетингу прогнозна аналітика допомагає визначити, хто з найбільшою імовірністю здійснить конверсію чи іншу необхідну дію. В основі прогнозної аналітики лежить здатність передбачати майбутні дії та реакції.
Які переваги прогнозної аналітики в маркетингу?
Коротка відповідь: переваг багато! Прогнозна аналітика перевершує інші моделі маркетингового аналізу, оскільки забезпечує глибше вивчення ситуації та практичні ідеї та стратегії. На відміну від описової аналітики, в якій увага приділяється насамперед тому, що вже трапилося, прогнозна аналітика для маркетингу зосереджується на тому, що буде далі. Такий підхід, зосереджений на майбутніх перспективах, дозволяє маркетологам передбачати потреби клієнтів, оптимізувати кампанії та впевнено ухвалювати рішення на основі даних. Читайте далі, щоб більше дізнатися, як прогнозна аналітика може допомогти у вашій роботі.
Покращена сегментація аудиторії
Цілком очевидно, що сегментація цільової аудиторії важлива. Однак за допомогою використання прогнозної аналітики під час сегментації ви можете вийти на цілком новий рівень. Аналізуючи моделі поведінки, демографічні показники та вподобання, ви можете створити гіперточні цільові групи, значно детальніші за базову категоризацію. Таким чином ви зможете створювати більш персоналізовані кампанії, що можуть генерувати вищі коефіцієнти залучення, що своєю чергою підвищує рівні конверсії. Якщо ви не використовуєте для сегментації аудиторії прогнозну аналітику, ви не враховуєте цінну інформацію.
Вищі показники утримання клієнтів
Прогнозна аналітика в маркетингу допомагає вам ідентифікувати клієнтів, які ось-ось випадуть із лійки продажу. Аналізуючи такі чинники як історія покупок, залучення та відгуки, ви зможете вжити необхідних заходів, щоб цьому запобігти. Завдяки прогнозній аналітиці ви не просто реагуєте на проблеми, коли вони виникають, а запобігаєте їм ще до виникнення. Ви не тільки зменшите відтік клієнтів, але й побудуєте з ними міцніші довгострокові відносини. Це підвищить цінність клієнта за весь період співпраці, а також збільшить пул теплих потенційних клієнтів, від яких простіше буде отримати конверсію.
Позбувайтеся слабкої ланки, перш ніж вона зламається
Це, звісно, дуже вже метафорично, але уявіть собі ланцюжок. Яким би міцним він не був, він все одно зламається, якщо там є хоч одна слабка ланка. Саме цьому ви намагаєтеся запобігти у маркетингу за допомогою прогнозної аналітики. Цей тип маркетингу може допомогти вам помітити потенційні ризики на ранній стадії, хай то неправильний розподіл бюджету чи таргетування на неправильні сегменти. Завдяки прогнозній аналітиці у вашому арсеналі ви зможете завжди випереджати проблеми, а не терміново шукати спосіб виправити їх.
Як працює прогнозна аналітика для цифрового маркетингу?
Опанувати мистецтво прогнозної аналітики — це наче стати екстрасенсом, який передбачає, що станеться в майбутньому. Однак, на відміну від ворожіння, прогнозна аналітика в маркетингу потребує багато роботи — точно вже не просто подивитись у кришталеву кулю! Якщо ви готові впоратися з цим викликом й отримати неймовірні результати, в наступних частинах статті ми розкажемо, що вам потрібно для цього зробити.
Підготовка даних
Якість результатів, які ви отримуєте за допомогою прогнозної аналітики в маркетингу, багато в чому залежить від ваших даних. Тож, перш ніж займатися власне аналізом, вам потрібно буде зробити наступне:
- Зібрати дані: якщо ви раніше запускали кампанії, вони можуть бути частиною вашого набору даних; однак тип даних, які вам знадобляться, також залежатиме від ваших цілей.
- Очистити дані: для прогнозної аналітики потрібно, щоб увесь набір даних був послідовним і не містив помилок, які можуть вплинути на результат аналізу.
Будь ласка, приділіть цьому етапу серйозну увагу! Ми б навіть сказали, що це найважливіші аспекти прогнозної аналітики в маркетингу, оскільки це впливає на всі подальші кроки.
Побудова моделі
Тепер ми переходимо до найцікавішого! Тут ви можете вирішити, який алгоритм використати для своїх даних. У наступному розділі ми розглянемо це докладніше, але ось основні маркетингові методи прогнозної аналітики, з яких можна обрати свій:
- Регресійний аналіз;
- Дерева рішень і випадкові ліси;
- Нейронні мережі та моделі машинного навчання;
- Методи кластеризації та сегментації;
- Аналіз часових рядів.
Для сучасної прогнозної аналітики не потрібно залучати багато ручної праці. Оскільки значна частина роботи виконується за допомогою програмного забезпечення, ви можете вибрати складніші моделі, щоб отримати більш глибокий аналіз.
Перевірка
Використання прогнозного маркетингу сприяє ефективнішим кампаніям, але наскільки ви впевнені, що ваші ідеї спрацюють? Найкраще спочатку все перевірити на іншому наборі даних. Таким чином ви зможете побачити, де виникають проблеми та в яких аспектах потрібно вдосконалити стратегію. Ні в якому разі не пропускайте цей крок у прогнозній аналітиці, інакше можна не тільки змарнувати значну частину бюджету на маркетинг, а й заплутати аудиторію неточними повідомленнями.
Реалізація
Якщо результати, які згенерувала модель, вас задовольняють, можна її запускати! У цій частині прогнозної аналітики ви інтегруєте модель у свої наявні маркетингові платформи та процеси. Потім використовуєте передбачення моделі, щоб визначити свої наступні кроки. Однак вручну це робити необов'язково. Наприклад, за допомогою динамічної сегментації ви створюєте та відтворюєте сегменти на основі даних у реальному часі. Якщо після динамічної сегментації результати не покращуються порівняно з контрольною групою, ми пропонуємо повернутися до попереднього кроку й подивитися, що можна змінити.
Моніторинг та оцінка
Навіть якщо вас цілком задовольняє результат вашої моделі прогнозної аналітики, ці моделі все ж не працюють у режимі «налаштував і забув». Потрібно регулярно перевіряти, чи вони залишаються ефективними, відповідно до вхідних даних і нових умов на ринку. Прогнозна аналітика в маркетингу потребує регулярного відстеження й оновлення — ви маєте перевіряти, щоб модель залишалась актуальною й ефективною. Насправді ті кроки, які ви виконуєте для прогнозної аналітики, є елементами постійного циклу, який потрібно повторювати, щоб така аналітика й далі забезпечувала цінну інформацію для ваших маркетингових заходів.
Ключові методи прогнозної аналітики в маркетингу
Є багато способів інтегрувати цей проактивний вид аналітики у свою кампанію. Найкращий варіант прогнозної аналітики для ваших маркетингових заходів залежатиме від наступного:
- Цілей вашої кампанії чи загальної маркетингової стратегії;
- Наявних даних;
- Доступних інструментів автоматизації прогнозної аналітики.
Ці три елементи в поєднанні можуть значно звузити кількість варіантів. Саме тому, якщо ви поки що не знайомі з найпоширенішими техніками, які використовуються для формування маркетингової стратегії з застосуванням прогнозної аналітики, ви насамперед маєте їх визначити.
Регресійний аналіз
Регресійний аналіз — це статистичний метод, який порівнює дві змінні, щоб побачити, наскільки вони пов’язані та як саме. У прогнозному маркетингу цей метод може допомогти у створенні прогнозів щодо ключових показників ефективності, таких як цінність клієнта за весь період співпраці. Також цей метод допоможе визначити наслідки конкретних маркетингових заходів для різних сегментів аудиторії, а отже — як ефективніше розподілити бюджет, щоб максимізувати потенційні прибутки.
Дерева рішень і випадкові ліси
Дерева рішень — це деревоподібні моделі, які використовуються в прогнозній аналітиці. Дані розбиваються на «гілки» залежно від правил ухвалення рішень. Вони дуже інтуїтивні й корисні для візуального відображення даних, а тому це одна з найкращих прогнозних моделей для співпраці у маркетингу. У техніці випадкових лісів використовуються ті самі принципи, що й у деревах рішень, але як правила використовуються самі дерева, а не гілки. Випадкові ліси часто краще підходять для прогнозного маркетингу в ситуації, коли є багато точок ухвалення рішень і розділення даних.
Нейронні мережі та моделі машинного навчання
У цьому випадку нейронні мережі та машинне навчання використовуються, щоб зімітувати людську здатність розпізнавати закономірності. Для прогнозної аналітики тут особливо корисно те, що ця модель працює зі швидкістю, якої не може досягти навіть ціла команда аналітиків. Саме тому це ідеальний інструмент для оновлення сегментації та інших налаштувань кампанії на основі маркетингових даних кампанії в реальному часі. Прогнозна аналітика також дозволяє зменшити вашу сліпу зону й уникнути упереджень, допомагаючи визначити тенденції та закономірності, яких ви могли б не помітити самостійно.
Аналіз часових рядів
Аналіз часових рядів дуже корисний для даних, зібраних протягом багатьох років. Це особливо корисно для прогнозного маркетингу, де ви розглядаєте тенденції й закономірності, щоб передбачити майбутні результати. Наприклад, модель часових рядів може передбачити попит на певні продукти чи послуги. Це може виправдати збільшення рекламного бюджету, щоб охопити більше цільової аудиторії. Однак за допомогою цього методу прогнозної аналітики ви не завжди можете охопити сторонні змінні. У моделі використовується припущення, що все залишається таким самим, як і раніше. Відповідно, будь-яка велика подія чи несподіванка може спотворити ефективність аналізу часових рядів.
Методи кластеризації та сегментації
Кластеризація — неконтрольований метод прогнозної аналітики в маркетингу Він передбачає групування подібних точок даних на основі спільних характеристик. А якими будуть ці спільні характеристики — залежить цілком від вас! Сегментація аудиторії — найпоширеніший спосіб використовувати прогнозну аналітику в маркетингових кампаніях. Детальніше розглянувши різні типи людей, які складають вашу аудиторію, ви зможете краще й точніше налаштувати повідомлення, які хочете до них донести. Швидше за все, це підвищить ваші коефіцієнти конверсії. Існує три основні підвиди цього методу прогнозної аналітики в маркетингу, які ви можете використовувати: кластеризація к-середніх, ієрархічна кластеризація та DBSCAN.
Кластеризація к-середніх
Кластеризація к-середніх є найпростішим і найефективнішим підтипом, тому це найпопулярніший метод. Для цього ви встановлюєте «к» кількість кластерів, і кожна точка даних буде призначена кластеру з найближчим середнім значенням. На цьому етапі ви уточнюєте середнє значення кластера щоразу, коли групуєте статистику. Цей метод прогнозної аналітики в маркетингу використовувати просто, але в нього є один недолік. Це змушує вас дотримуватися певної кількості кластерів, не враховуючи, наскільки розпорошений набір даних і чи багато серед них викидів (нетипових значень).
Ієрархічна кластеризація
Для цього методу прогнозної аналітики в маркетингу не потрібно визначати конкретну кількість кластерів. Натомість дані впорядковуються за зростанням чи спаданням. Потім ви можете визначити, скільки кластерів хочете створити. Результати зазвичай представляють у вигляді дендрограми. Ви зможете переглядати їх на макрорівні, визначаючи загальніші кластери. Потім можна перейти на детальний рівень і визначити конкретніші підкластери. Наприклад, є два основних кластери: покупці з високим бюджетом та з низьким. Однак, якщо придивитися до «дорожчого» кластеру, цей метод прогнозної аналітики покаже вам додаткові підкластери на основі конкретних характеристик, таких як вподобання у продуктах чи локація.
DBSCAN (кластеризація на основі щільності з виділенням шумів)
Пам'ятаєте, як ми згадували, що кластеризація к-середніх — метод, у якому не враховуються нетипові значення? Цю проблему можна розв'язати за допомогою техніки DBSCAN. Вона працює для складніших наборів даних, водночас визначаючи «шуми», або аномалії в даних. Цей метод допомагає виявити незвичайну поведінку користувачів, яка може вказувати на шахрайство. Якщо вам потрібен надзвичайно надійний метод прогнозної аналітики в маркетингу, що зосереджується на прихованих закономірностях, однозначно варто дослідити DBSCAN.
Приклади прогнозної аналітики для маркетингу: як застосувати ці методи у своїй кампанії?
Зараз потенційні застосування прогнозної аналітики майже нескінченні. Оскільки дані — базовий і найважливіший компонент прогнозного маркетингу, ви можете отримувати з них користь за будь-яких обставин. Головне — надати правильну вхідну інформацію. Ви зможете досягти значно більшого — від підвищення активності користувачів до оптимізації витрат на маркетинг. Але як саме включити прогнозну аналітику в маркетингові кампанії? Розгляньмо кілька практичних прикладів і стратегій, які демонструють, як цей потужний інструмент може вплинути на ваш підхід до маркетингу.
Підвищення залученості
Залученість — ключовий елемент будь-якої кампанії, оскільки саме завдяки цьому ви знаєте, що контент, який ви створили для реклами, справді хтось споживає. Завдяки тому, що в маркетингу з прогнозною аналітикою застосовуються висновки на основі даних, ось як ви можете покращити залученість:
- Покращити сегментацію аудиторії для демонстрації більш персоналізованого контенту;
- Визначити найкращий час для показу аудиторії свого маркетингового та/або рекламного вмісту;
- Визначити потенційних клієнтів, які ось-ось випадуть з лійки продажу, щоб зосередитися саме на них.
Як бачите, є багато варіантів, як використати прогнозну аналітику для підвищення рівня залученості!
Оцінка лідів і визначення пріоритетів
Не всі потенційні клієнти однакові. Якщо ви хочете зосередитися на найважливіших із них, вам знадобиться прогнозна аналітика. Оцінюючи ліди відповідно до ймовірності конверсії, ваша команда з продажів зможе працювати насамперед з тими, хто має найбільший потенціал конверсії. Таким чином, ви виділите на них більше ресурсів, що призведе до підвищення рівня конверсії. Крім того, прогнозна аналітика допомагає розподілити шлях клієнта на різні сегменти, дозволяючи визначити тип потенційних клієнтів, яких ви хочете заохочувати на основі кампанії.
Оптимізація маркетингових витрат
Існує безліч платформ, якими можна користуватися, і багато способів купувати рекламу чи рекламний простір на основі контенту, який ви хочете створювати. Але як це робити найкраще? Ми коротко це згадали в підпункті про оцінку лідів. Однак прогнозна аналітика в маркетингу також може дати вам цінну інформацію про те, яким платформам варто віддати перевагу або який контент відгукнеться певним сегментам вашої аудиторії. Таким чином ви збільшите ефективність кожного витраченого на маркетинг долара.
Вимірювання успіху прогнозного моделювання в маркетингу
Отже, як дізнатися, чи ефективно спрацювала прогнозна аналітика у вашому випадку? Пропонуємо розглянути наступні показники.
- Середня абсолютна похибка: цей показник говорить про те, наскільки близькими були ваші очікування щодо маркетингу прогнозної аналітики до реальності. Це корисно для подальшого вдосконалення моделей, які ви застосовуєте.
- Коефіцієнт залученості та конверсії: чи побачили ви позитивні зрушення у своїх маркетингових заходах після реалізації змін за допомогою прогнозної аналітики? Має бути збільшення як залученості, так і коефіцієнтів конверсії!
- Рентабельність інвестицій в рекламу: все це загалом робиться насамперед для того, щоб збільшити результативність наших кампаній. Тому варто подивитися, наскільки прогнозна аналітика допомогла вам у цьому аспекті.
Для вимірювання рівня успіху тут можна використовувати будь-які KPI, особливо порівнюючи базову ситуацію та нові результати.
Труднощі у використанні прогнозного моделювання
Якісних результатів можна досягти, лише подолавши певні виклики, пов'язані з прогнозною аналітикою.
- Необхідність експертизи. Щоб визначити, яку модель прогнозної аналітики для маркетингу найкраще використати, вам насамперед потрібно зрозуміти, як кожна з них працює.
- Постійне оновлення. Навіть після того, як ви створили модель, її потрібно постійно оновлювати, щоб гарантувати, що вона дає бажані результати.
- Значні інвестиції в ресурси. Від збору й уточнення даних до розробки моделі прогнозної аналітики — вам потрібно буде використати чимало ресурсів, щоб зрештою отримати вигоду.
Сподіваємося, ці моменти вас не відлякають! Інвестиції в перспективність ваших маркетингових зусиль завжди вартісні.
Найкращі практики прогнозної аналітики в цифровому маркетингу
Усі переваги, які ми тут обговорили, ґрунтуються на припущенні, що ви багато що робите правильно. Однак що саме означає «правильно» в цьому контексті? Прогнозна аналітика значною мірою зосереджена на даних як єдиному джерелі точної інформації. Тож найкращі практики будуть стосуватися саме цього. Щоб отримати максимальну вигоду від прогнозної аналітики, запам'ятайте наступні правила. Вони також допоможуть вам впоратися з потенційними труднощами.
Переконайтеся, що використані дані пов'язані з вашими цілями
Що це означає? Хай як цікаво може бути дізнатися, які клієнти частіше купують зимові куртки, ця інформація ніяк не допоможе з вашою літньою кампанією. Прогнозна аналітика може трохи захопити вас своїми можливостями, коли ви побачите, чого можна досягти за допомогою даних. Однак з гігантськими наборами даних, які зараз збирати легко, як ніколи, ви можете швидко себе перенавантажити. Щоб отримати релевантні висновки з прогнозної аналітики, видаліть дані, які ніяк не стосуються бажаного результату.
Нарощуйте експертизу
Дані нічого не варті без належного застосування. Вам не потрібно вивчати всі методи застосування прогнозної аналітики в маркетингу з нуля, але ви все одно маєте бути знайомі з темою. Також потрібно глибоко розуміти наступні аспекти:
- Коли їх найкраще використовувати;
- Переваги цих методів:
- Потенційні недоліки кожного основного методу.
Таким чином ви зможете обирати оптимальний інструмент прогнозної аналітики для моделювання.
Почніть з малого
Вам не треба змінювати весь процес роботи за один день. Навпаки, рекомендується починати з невеличкого маркетингового проєкту і далі розширювати використання нових інструментів. Таким чином ви поступово здобудете впевненість у тому, як боротися з труднощами та розвивати можливості машини. Ваші успіхи у прогнозній аналітиці допоможуть досягти практичних успіхів дещо згодом. Наприклад, якщо у вас буде новий проєкт з подібними цілями, ви зможете використати наявну модель як відправну точку — просто дещо її вдосконалити.
Нові тенденції в прогнозній аналітиці для маркетингових кампаній
Прогнозна аналітика постійно розвивається. Якщо ви хочете успішно конкурувати, потрібно стежити за останніми тенденціями. Прогнозна аналітика вже може вважатися однією з найбільших поточних інновацій у сфері маркетингу, але вона ще не розкрила свій потенціал на повну силу. Нові розробки, які зараз виникають, формують майбутнє маркетингових кампаній і створюють нові способи залучення клієнтів, оптимізації стратегій та досягнення результатів. Ось на які тенденції варто звертати увагу.
Крос-канальні прогнозні висновки
Хороший маркетолог знає, що потрібно супроводжувати потенційних клієнтів в інтернеті, щоб вони не забували про ваш бренд. Тому зрозуміло, що прогнозний маркетинг також розвивається в цьому напрямку. Аналізуючи крос-канальні дані, маркетологи можуть створити цілісну персоналізовану взаємодію з клієнтами, щоб стимулювати залученість і лояльність. Таким чином ви зможете досягти кращих результатів у прогнозній аналітиці, незалежно від того, де проводить час ваша ЦА.
Прогнозні висновки в режимі реального часу
Минули часи, коли доводилося покладатися лише на історичні дані. Прогнозна аналітика в реальному часі дозволяє маркетологам використовувати нові дані, щойно вони з'являються. Наприклад, ви можете коригувати ставки, персоналізувати контент сайту чи надсилати спеціалізовані пропозиції на основі поведінки споживача в певний момент. Ця тенденція ґрунтується на швидкому реагуванні на нову інформацію, що дозволяє вам швидко користуватися відповідним моментом. Завдяки якісній прогнозній аналітиці ви завжди будете на крок попереду!
Прогнозні моделі на основі ШІ
Зараз штучний інтелект використовується майже в кожній сфері, зокрема в цифровому маркетингу. Моделі на основі штучного інтелекту можуть обробляти величезні обсяги даних у режимі реального часу, робити глибокі висновки й забезпечувати точніші прогнози. Завдяки цій технології ви зможете:
- Створювати гіперперсоналізовані рекомендації;
- Вдосконалювати кампанії в режимі реального часу;
- Неймовірно швидко отримувати прогнозну аналітику.
Ми очікуємо, що використання ШІ у цій сфері в майбутньому лише зросте. У міру інтеграції штучного інтелекту у все більше процесів, ви зможете зосередитися на більш серйозних завданнях, де ваші зусилля матимуть більший вплив.
Забезпечте надійне майбутнє своїм маркетинговим стратегіям за допомогою прогнозної аналітики
У маркетингових кампаніях і формуванні успішних стратегій завжди знайдеться місце різним видам аналітики. Однак, якщо не використовувати прогнозну аналітику, ви багато втрачаєте. Настав час активно взятися за визначення напрямку вашого загального маркетингового плану, а не просто реагувати на кожну дрібну зміну. Таким чином ви зможете не наздоганяти, а випереджати всіх.
Якщо ви хочете включити рішення прогнозної аналітики у нативну рекламу, MGID готовий вам допомогти! Зареєструйтеся вже сьогодні, щоб отримати доступ до найкращих інструментів, нашої креативної команди й особистого акаунт-менеджера, які допоможуть вам створити ефективну кампанію. Завдяки прогнозній аналітиці й нашому досвіду ви зможете досягти великих успіхів — разом з нами!
