Предиктивная аналитика: польза, инструменты и примеры
Предиктивная аналитика: польза, инструменты и примеры

Предиктивная аналитика: польза, инструменты и примеры

4 вида аналитики данных. Суть предиктивной аналитики. Области применения предиктивной аналитики. Польза предиктивной аналитики в торговле. Использование предиктивной аналитики на производстве. 6 примеров использования предиктивной аналитики. Этапы предиктивной аналитики. Инструменты предиктивной аналитики. Почему предиктивная аналитика не работает в маркетинге? Реальные возможности предиктивной аналитики в маркетинге.
Время чтения: 18 минут. Нет времени читать?

Предиктивная аналитика существует уже очень давно. Она используется в банковской сфере и страховании, области здравоохранении. В маркетинге подход стали использовать совсем недавно, и мнения по поводу него кардинально разделились. Одни считают такую аналитику беспочвенным предсказанием, которое не факт что сбудется, другие уверены: анализ работает и демонстрирует правдивые прогнозы.

Правы и те, и другие. Допустим, для точного прогноза рекламной кампании в Яндекс.Директе метод не годится, тут нужны конкретные цифры. «Примерные» данные и «около того» не устроят ни одного заказчика, ведь на кон ставятся приличные суммы. А вот в оценке будущих действий клиентов предиктивная аналитика вполне может дать неплохие прогнозы. Конечно, 100 % гарантии никто не даст, но вектор для будущей работы обрисует.

4 вида аналитики данных

Для начала определимся, что такое аналитика. Аналитика данных представляет собой поиск, обработку и интерпретацию фактов, которые необходимы для оптимизации бизнеса, то есть для увеличения прибыли, сокращения издержек и достижения иных целей компании.

В зависимости от уровня сложности сбора информации и степени вовлеченности человека в этот процесс выделяют четыре типа аналитики данных:

  • Описательная аналитика собирает информацию в течение всего времени, а затем анализирует её. Задача состоит в том, чтобы ответить на вопрос «Что произошло?». В качестве примера можно назвать сбор данных с оборудования на каком-либо производстве. Этим занимаются различные IoT/IIoT-устройства, например smart-датчики. С их помощью можно установить, когда возникли неполадки.

  • Диагностическая аналитика определяет, почему произошло то или иное событие. Для этого применяют статистические методы анализа. Данные разбиваются по группам, детализируются, выявляется корреляция, которая дает представление о факторах, оказавших влияние на результат. Если взять в качестве примера упомянутый выше, то диагностическая аналитика поможет определить, что сбой устройства приемки сырья вызвал аварийную ситуацию.

  • Предиктивная аналитика на основе имеющейся информации предсказывает, как события будут развиваться дальше. Для этого применяются методы математической статистики, моделирование, Data Mining, а также разные разделы Data Science, в частности машинное обучение. Так, прогнозная аналитика, изучив показатели работы промышленного оборудования в разные временные промежутки, может предугадать момент, когда ему следует пройти профилактический ремонт. Это поможет избежать аварий и сбоя в системе.

  • Предписывающая аналитика позволяет понять, какие действия следует предпринять. С помощью машинного обучения и искусственного интеллекта данные обрабатываются, и на основе этого принимается решение, что делать. В примере со сбоем устройства приемки сырья предписывающая аналитика устанавливает, какие части оборудования уже не пригодны для использования и как с ними поступить — починить или заменить другими.

Суть предиктивной аналитики

Система предиктивной аналитики включает в себя разные методы статистики, теории игр и анализа данных. Все это используется для сбора информации и составления на их основе прогнозов.

Чаще всего предиктивную аналитику применяют в банках для оценки платежеспособности людей, желающих взять кредит. Такая методика называется скоринговой моделью. Для ее построения собираются данные за весь период, а затем характеристики конкретного клиента сопоставляются с полученной информацией. Если портрет человека так или иначе совпал с описанием группы лиц, оказавшихся ненадежными, то обратившемуся за займом клиенту в получении финансовых средств откажут.

«Оценка бизнес-идеи: критерии, способы, ошибки» Подробнее

Но это не единственная сфера, где можно использовать прогнозную аналитику. Она пригодится для разработки нового продукта, определения целевой аудитории, поиска товара, который можно предложить клиенту с высокой вероятностью его покупки.

Наиболее близкой к предиктивной аналитике областью является Data Mining. У них схожие методы работы с информацией. Суть прогнозной аналитики в том, чтобы определить факторы и параметры, от которых зависит прогнозируемое событие. Для страховой фирмы это возраст и стаж вождения, влияющие на определение страховой выплаты. Эти факторы являются предикторами и составляют предиктивную модель, которая с высокой долей вероятности может спрогнозировать конкретное событие.

Области применения предиктивной аналитики

4 вида аналитики данных

Предиктивной аналитикой пользуются профессионалы, а для широких масс средства данной аналитики недоступны. Хотя специалисты утверждают, что ситуация будет со временем меняться. Это связано с тем, что количество данных все время растет и компании все больше нуждаются в продвинутых методах аналитики.

Прогнозную аналитику можно применять в самых разных сферах. Перечислим самые востребованные:

  • В директ-маркетинге аналитика помогает увеличить количество откликов клиентов через сбор данных о них из разных источников. Сегментируя покупателей по геоположению, каналам доставки и другим характеристикам, можно проанализировать эффективность той или иной промоакции.

  • Предиктивная аналитика помогает определить эффективность рекламы. Выводы, полученные на основании кликов, позволяют сделать рекламу более релевантной, а значит, повысить ее отдачу.

  • Методы прогнозной аналитики успешно применяются для выявления и предотвращения мошеннических схем для получения кредитов или в области страхования.

  • Предиктивная аналитика прогнозирует инвестиционные риски. С её помощью можно оценить перспективность стартапов и различных активов, а также подобрать покупателя, вендора или партнера по бизнесу.

  • Предиктивные методы помогают спрогнозировать, как будут вести себя клиенты и какие факторы негативно скажутся на их поведении.

  • Этот тип аналитики используется для создания рекомендаций. Например, пользователям некоторых сайтов часто показываются рекомендации на основе того, какие товары они просматривали или какую информацию читали ранее.

  • Аналитика помогает разработать более эффективные методики преподавания и тем самым повысить качество образования.

  • В политике предиктивная аналитика применяется для моделирования схемы голосования.

  • В медицине задача предиктивного анализа — на основе данных о пациенте установить его предрасположенность к заболеваниям, которые появляются из-за неправильного образа жизни (диабет, астма и т. д.).

  • В сферах страхования и кредитования прогнозный анализ помогает максимально точно рассчитать сумму покрытия при наступлении страхового случая.

Польза предиктивной аналитики в торговле

Области применения предиктивной аналитики

Можно также спрогнозировать, каким будет спрос на тот или иной продукт, и запланировать проведение рекламной акции:

  • Прогноз ежедневного спроса на уровне торговая точка / товар на 28 дней.

  • Прогноз спроса в период акции.

  • Учет товарозамещения в период акции.

  • Учет изменения цены и сезонного колебания спроса.

  • Учет климатических факторов, локаций торговых точек, их размеров.

  • Прогноз запуска новых товаров, открытия новых магазинов.

  • Анализ конкурентов.

Прогнозный анализ в торговле полезен в процессе выведения значимых для покупателей продуктов:

  • Выявление группы товаров, которые оказывают значительное влияние на покупательское поведение.

  • Определив эти товары, продавец может установить новую ценовую стратегию и тем самым повлиять на покупательское поведение.

  • Агрессивная ценовая политика позволяет продавцам регулировать трафик, влиять на общую рыночную ситуацию и на свою прибыль.

Предиктивная аналитика используется в торговле для оптимизации постоянной и акционной стоимости товара. Для этого используются следующие методы:

  • Рекомендация наиболее подходящей цены.

  • Рекомендация цены для увеличения продаж.

  • Расчет ограничений по обороту, наценке, поставкам, выкладке.

  • Расчет эластичности цены.

  • Индивидуальные предложения для покупателей.

  • Продажи по нескольким каналам.

Польза предиктивной аналитики в торговле

Прогнозная аналитика полезна при сегментировании клиентов:

  • Сегментация по поведенческим характеристикам, маркетинговая сегментация.

  • Целевые маркетинговые кампании.

  • Аналитика клиентской корзины.

  • Рекомендательные сервисы.

  • Кросс-продажи, увеличение продаж.

  • Тактика оптимальной альтернативы.

  • Расчет покупательского риска с целью приостановить отток клиентов.

Можно также сегментировать покупателей по поведенческим характеристикам, используя для этого многомерный анализ информации:

  • Для проведения акций формируются сегменты покупателей (такое деление повышает конверсию).

  • Разным группам покупателей предлагаются разные скидки, что также положительно сказывается на количестве покупок.

  • На самом раннем этапе выявляются покупатели, которые с наибольшей вероятностью станут неконверсионными. Им предлагаются соответствующие акции.

Использование предиктивной аналитики на производстве

Использование предиктивной аналитики на производстве

Задачи предиктивной аналитики в промышленности:

  • Анализировать и предсказывать факторы, влияющие на характеристики продукции.

  • Прогнозировать выход оборудования из строя, то есть обслуживать по состоянию, а не по регламенту.

  • Делать прогнозы относительно производства товаров и потребления ресурсов.

  • Заранее оповещать о возможных чрезвычайных ситуациях.

Особенно важна предиктивная аналитика в компаниях, где данных очень много и их анализ может повлиять на принятие решений и минимизировать риски.

Очень часто организации даже при наличии данных о технологическом процессе не используют их должным образом, хотя эта информация может значительно улучшить все операционные процессы и повысить производительность. Такая оптимизация возможна, если предприятие хорошо автоматизировано и имеет отлаженный процесс сбора и хранения данных.

С такой задачей прекрасно справляются различные интеллектуальные системы, которые изучают весь процесс производства, прогнозируют его будущее, высчитывают оптимальные показатели, меняют заданные параметры и выдают рекомендации диспетчеру. Создавать математическую модель производственного процесса позволяет технология машинного обучения. Полученная модель интегрируется с АСУТП, MES и ERP-системами организации.

Также предиктивная аналитика незаменима для техобслуживания и ремонта оборудования. Обычно на предприятии применяется базовый механизм контроля, который был предустановлен производителем. Но такие устройства справляются не со всеми задачами. Например, они не могут определить факторы, от которых зависит состояние оборудования, и предсказать возможные аварийные ситуации.

Другими словами, у работников отдела ТО есть много информации, но как она взаимосвязана между собой, им непонятно. Как следствие, они реагируют, только когда ситуация становится критической. Это значит, что производственный процесс на какое-то время придется приостановить, что влечет за собой издержки.

С помощью искусственного интеллекта и Data Science можно осуществлять предиктивную аналитику оборудования. Она позволяет анализировать большие данные, визуализировать состояние оборудования, предсказывать его сбои. Таким образом, простоев становится меньше, работы по ТОРО оптимизируются, сокращается время технического обслуживания, а руководство понимает, почему оборудование вышло из строя.

6 примеров использования предиктивной аналитики

  1. Оптимизация системы снабжения Walmart

    Оптимизация системы снабжения Walmart

    В качестве вдохновляющего примера рассмотрим, как самая крупная оптово-розничная компания с помощью цифровых технологий научилась эффективно использовать онлайн- и офлайн-данные. Walmart внедрила систему, которая получает информацию от кассовых терминалов и просчитывает, на какую продукцию будет спрос, а какая останется невостребованной.

    Для управления используют облако Data Cafe Walmart, за работой которого следят сотрудники Walmart Labs, размещенные в Силиконовой долине. Технология позволяет делать расчеты ожидаемых показателей. Внедрение инструмента позволило сделать процесс поставки продукции более оптимальным, учитывающим соблюдение всех сроков.

    Данная технология доступна не только бизнес-акулам вроде Walmart. Даже в маленькой организации простой менеджер с помощью инструментов, которые предлагают Google и Adobe, может оптимизировать цепочку поставки и снизить риски высокозатратных корректировок, когда предложение превышает спрос и наоборот.

  2. Развитие малого бизнеса: зоопарк Point Defiance

    Согласно опросу SAP более 70 % управленцев малых предприятий постепенно внедряют системы аналитики в свою работу. И вот хороший пример.

    Зоопарк Point Defiance, расположенный в Такоме (штат Вашингтон), периодически переживал то бурный рост, то отток посетителей. Когда поток клиентов падал, то затраты на сотрудников были для организации неподъемными. Национальная метеорологическая служба помогла решить эту проблему, выявив факторы, оказывающие влияние на посещаемость.

    Эти данные объединили с платформой Watson IBM, которая управляется искусственным интеллектом. Интеграция помогла с высокой точностью (до 95 %) установить, какие климатические условия увеличивают трафик. Это помогло определить, какое количество персонала является оптимальным в разных случаях.

    «Коммерческий директор: как нанять и удержать» Подробнее

    Естественно, методы предиктивной аналитики данных можно использовать намного шире. В зоопарке Point Defiance сотрудники анализируют поведение посетителей, изучают наиболее посещаемые объекты и популярные маршруты. Это положительно сказывается на качестве обслуживания. Кроме того, организация планирует использовать Artificial Intelligence, чтобы наблюдать за здоровьем животных и осуществлять их лечение.

  3. Компания Hopper и предсказывание колебаний цены

    Компания Hopper

    Все знают, насколько жесткая конкуренция в туристической отрасли, как непродолжителен пик высокого спроса, часто случаются спады, а многие направления вовсе не приносят прибыль. Большинство путешественников не могут принять решение о том, когда лучше бронировать билеты: за несколько месяцев до поездки или за пару дней до вылета.

    Приложения для туристов помогают справиться с этой проблемой. Одно из них, Hopper, тоже разработано с учетом технологии предиктивной аналитики.

    Приложение анализирует статистику и сканирует огромное количество цен и других данных маршрута. Затем эта информация помогает создавать модели ценообразования и сообщает пользователям, когда они смогут купить недорогие билеты на выбранное направление.

    В России есть несколько агрегаторов, выполняющих такую функцию: Skyscanner, AviaSales, TripAdvisor.

  4. Сохранение персонала в IBM

    Преимущество прогнозной аналитики в том, что она дает хорошие результаты в долгосрочном периоде и позволяет компании достичь цели. Также она помогает понять, почему в организации такая текучка кадров, и подсказывает способы, как ее остановить.

    К примеру, с помощью мощного компьютера Watson IBM можно найти факторы, которые подталкивают сотрудников к увольнению. Он собирает данные, структурирует их, подсчитывает качественные показатели для всех сотрудников и определяет, кто из них вероятнее всего уйдет.

    Для владельцев компании или управленцев это хорошая возможность выявить причины текучки, чтобы остановить её. Данный метод можно применять для оценки затрат, которые необходимы для привлечения нового персонала или удержания текущих сотрудников. Все это значительно сокращает расходы на операционную деятельность.

  5. Рост целевой аудитории Under Armour

    Производитель продукции для занятий спортом Under Armour применяет алгоритмы предиктивной аналитики, чтобы оценивать общественное мнение и в частности эмоциональную окраску, с которой пишут потребители. Это помогает понять их отношение к бренду, увеличить долю рынка за счет новой аудитории или свободной ниши. Для решения задачи компании нужно иметь представление о том, кто ее клиент, чтобы затем влиять на него с помощью индивидуализированных сообщений.

    В настоящее время компания занимается не только выпуском спорттоваров — она также создает умные гаджеты вроде фитнес-трекеров, умных часов и т. д. Вся информация, которая собирается о людях с помощью этих приложений, поступает в Under Armour. Таким образом, в базе данных компании содержатся данные о более чем 200 000 000 покупателях. Так технологии помогают компаниям не только связать офлайн- и онлайн-реальность, но также и усовершенствовать свой продукт.

  6. Сбербанк: сокращение рисков с помощью Big Five

    Сбербанк

    Оценка рисков — это важный момент в деятельности банков. Для них риск означает сокращение доходов. Прежде чем одобрить заем, финансовое учреждение должно убедиться в том, что клиент способен его выплатить. Раньше, чтобы понять, насколько человек платежеспособен, нужно было задать ему множество вопросов. Сейчас достаточно посмотреть, как клиент ведет себя в социальных сетях.

    Данной возможностью искусственного интеллекта воспользовался Сбербанк для оценки психологического портрета человека. Это технология Big Five, которая позволяет определить надежность клиента путем анализа 5 черт его личности: коммуникабельности, честности, открытости, законопослушности и эмоциональной стабильности. Благодаря нововведению Сбербанк смог заработать $ 50 000 000 прибыли.

Этапы предиктивной аналитики

Прогнозная аналитика строится на основе больших данных. Big Data — это массивы информации, работать с которыми без особых программ невозможно. Современные IT-компании разрабатывают специальные инструменты, которые предназначены для обработки данных и их вывода в форме удобных таблиц, отчетов и графиков. Один из самых популярных дашбордов сегодня — наглядная статистика по количеству жертв коронавируса, подготовленная центром наук и инжиниринга Университета Джона Хопкинса в США.

Массивы данных все время увеличиваются. Их непрерывно собирают организации и все устройства, которыми мы пользуемся в обычной жизни, то есть наши компьютеры, планшеты и смартфоны. Получить такие данные очень легко. Они, например, легко считываются с наших пластиковых карт, которые почти полностью заменили наличные деньги.

В качестве примера можно привести такие массивы данных:

  • собранная в Интернете информация о посещенных сайтах, онлайн-оплатах, отметках «нравится» в социальных сетях;

  • сведения из CRM-систем, то есть данные о количестве клиентов, звонках и сделках;

  • показания датчиков, в том числе телеметрических;

  • бизнес-показатели.

Вышеупомянутые примеры уже стали классикой больших данных. А совсем недавно системы стали успешно собирать и анализировать более сложную информацию, например доходы известных американских спортсменов, сюжеты кинолент и точное геоположение ударов молнии.

Прогноз составляется в несколько шагов:

  1. Определить цель предиктивной аналитики. Это влияет на выбор параметров для сбора.

  2. Генерация данных. Для корректного анализа все показатели должны быть идентичными и точными. От аналитиков требуется перевести весь массив информации в удобочитаемую форму, поскольку в ходе сбора бывают сбои в программе.

  3. Аналитика данных. Для этого применяются специальные инструменты. Они могут быть стандартными или разработанными для конкретной компании.

  4. Построение модели. Это происходит на основе машинного обучения или других инструментов ИИ. Специалисты определяют взаимосвязь факторов и показателей, а затем моделируют прогноз.

  5. Практическое использование. На этом этапе можно наконец понять, правильным ли был прогноз. В процессе работы модель снова собирает данные, переобучается и вносит корректировки в прогноз.

Прогнозная аналитика может ошибаться, и это нормально. Ведь если бы можно было предсказать результат со стопроцентной точностью, никаких бирж бы не существовало, а мы бы заранее знали о том, что будет с акциями в каждом конкретном случае. В жизни все намного сложнее, любой экономический показатель зависит от множества параметров. Предиктивная модель может обучаться, и ее прогнозы становятся более точными.

Инструменты предиктивной аналитики

ИТ-специалистами было разработано множество инструментов, использующих алгоритм предиктивной аналитики. Что это за инструменты? Каждый из них имеет свой набор функций и может отличаться от аналогов уровнем сложности и удобства для пользователей. Одни программы больше подходят для разработки предиктивной модели, другие — для толкования данных. Есть и такие, которые успешно справляются с обеими задачами.

Когда вы решаете, с помощью какого инструмента осуществлять предиктивную аналитику, учитывайте следующие моменты:

  1. Использование программы на всех этапах предиктивной аналитики начиная со сбора данных и заканчивая оценкой эффективности полученной модели.

  2. Возможность внедрить полученные в ходе аналитики знания в разные области бизнеса.

  3. Программа должна легко объединяться с разными источниками сбора и обработки информации.

  4. Инструмент должен быть прост и понятен пользователям, которые работают с ним.

  5. Необходимость прибегать к техподдержке программиста должна быть минимальной.

С помощью этих программ специалисты могут создавать и тестировать гипотезы, принимать на их основе более правильные решения.

Название Цена Описание Преимущества

Язык программирования R

Бесплатно

Наиболее востребованный инструмент. Его популярность связана с тем, что языком R владеют программисты, которых обучают данному методу.

1. Доступный всем пользователям исходный код.
2. Расширяемая аналитическая среда.
3. Визуализация информации.
4. Крупное сообщество специалистов, использующих язык R.
5. Статистики создавали язык для «своих».

Python

Бесплатно

Этот несложный язык программирования становится все более востребованным.

1. Прост и понятен в использовании.
2. Есть свой функционал для тестирования.
3. Вариантов применения языка множество.

RapidMiner

Бесплатно

Пространство, которое осуществляет весь цикл прогнозной аналитики: проверку, визуализацию и корректировку данных.

1. Азы классического программирования не нужны, т. к. это инструмент визуального программирования.
2. Расширяемая среда, поддерживает язык R.
3. Умеет анализировать тональность текстов.
4. Есть свое сообщество пользователей, куда новички могут обратиться за помощью.

Knime

Бесплатно

Мощный инструмент прогнозной аналитики

1. Богатый функционал для аналитики текста.
2. Позволяет делать веб-аналитику, а также анализировать изображения и страницы социальных сетей.
3. Простой интерфейс, который не нужно программировать.

 

IBM SPSS Modeler

От 80 $

Легко подстраивается под неопытных пользователей, автоматически предлагая подходящую статистическую модель.

1. Процесс моделирования автоматизирован, можно выбрать самую эффективную модель.

2. Анализ пространственного и географического положения.

3. Интегрируется с технологиями R и Python, написанными на основе открытого исходного кода.

4. Дает возможность делать аналитику текста.

IBM Watson Analytics

От 250 $

Мощнейшая технология, применяющаяся для прогнозной аналитики и анализа big data.

1. Можно проводить всю аналитику в облаке.
2. Богатый функционал для визуализации.
3. Интерфейс понятен пользователю, программировать ничего не нужно.
4. Высокая скорость обработки информации.

SAS Enterprise Miner

От 160 $

Программа, которая занимается проектированием прогнозных моделей на базе больших массивов данных

1. Наличие функции клиент-сервер помогает оптимально настроить процесс аналитики.
2. Не требуется ничего программировать.
3. Усовершенствованный скоринг, который применяется к новым данным.
4. Среда для написания самодокументируемого кода.

SAP Business Objects Predictive Analytics

От 200 $

В 2015 году стал лучшим в области прогнозной аналитики

1. Высокий уровень автоматизации; модель легко переобучается.
2. Широкий функционал для визуализации данных.
3. Расширение с помощью языка R.

Oracle Big Data Preparation

От 150 $

Программа с интуитивно понятным интерфейсом, которая востребована среди пользователей, не владеющих программированием.

1. Можно работать в облачном хранилище.
2. Простой и понятный интерфейс.
3. Легко объединить с другими облачными сервисами.

Почему предиктивная аналитика не работает в маркетинге

Предиктивная аналитика в маркетинге пока используется редко. А вот в таких областях, как страхование, здравоохранение, финансы, этот вид аналитики успешно применяется много лет. В частности, предиктивная аналитика хорошо зарекомендовала себя в финансовой отрасли Соединенных Штатов. Она помогает избежать рисков, связанных с покупкой облигаций с ипотечным покрытием. 10 лет назад специалисты с помощью предиктивных моделей проанализировали риски и выдвинули гипотезу о том, что невозможна ситуация, при которой одновременно большое количество жителей США откажутся выплачивать свои ипотечные займы.

Однако модели не учли такой фактор, как волатильность рынка недвижимости, а также тот факт, что сумма всех ипотечных платежей значительно превышала стоимость жилья. Финансисты слепо доверились прогнозам, забыв про механизм взаимосдерживания и взаимоконтроля. Когда появились первые признаки краха, уже ничего нельзя было предпринять. Так случился кризис 2008 года, который привел к ужасным проблемам.

Естественно, перекладывать ответственность за случившееся на аналитику данных не стоит. Прогнозные модели всего лишь не смогли выявить глобальные изменения в системе выдачи и получения кредитов. Американская финансовая система развалилась в тот момент, когда в ней появилось слишком большое количество неизвестных переменных.

  • Теория черного лебедя

Этапы предиктивной аналитики

Предиктивный анализ не способен помочь там, где много неизвестных факторов. Это хорошо объясняется концепцией черного лебедя. До 16 века считалось, что в природе существуют только белые лебеди, но во время экспедиции в Австралию была открыта популяция лебедей черного цвета. Эта история иллюстрирует, что теория, в которую все верят, однажды может оказаться несостоятельной.

Конечно, тогда люди и предположить не могли, что в реальности все иначе. В этом и состоит сложность прогнозной аналитики. Даже самая совершенная модель с большим количеством данных не сможет учесть переменные, о существовании которых не знает.

  • Области применения

Предиктивная аналитика используется и в маркетинге. Однако нельзя всецело полагаться на ее выводы при принятии важных решений. В противном случае вы сами свяжете себя по рукам и ногам. Сложные задачи нельзя решать, ориентируясь на модели предсказательной аналитики, так как здесь слишком много неизвестных составляющих. В этом случае стоит полагаться только на точные цифры, которые вы долго собирали.

Прогнозные модели помогут там, где не нужно принимать глобальных решений. Стоит ли убрать этот блок с посадочной страницы? А если заменить его на другой? Нужно ли рекомендовать клиентам товар на этой странице? Вот уровень вопросов, которые можно рассматривать в качестве задач этого типа аналитики.

А/Б-тестирование здесь подойдет лучше, чем предиктивный анализ, который лишь делает предположения. В этом заключается его недостаток.

  • Как не наделать ошибок

В маркетинге этот тип аналитики, конечно, использовать можно. Однако не стоит возлагать на него большие надежды. Маловероятно, что с его помощью вы сможете с точностью предугадать, как будут вести себя клиенты. Точность прогнозов тут зависит от данных, собранных системой.

Слишком много факторов требуется, чтобы сделать безошибочный прогноз. Человек никогда не сможет учесть их все, а затем еще и максимально объективно интерпретировать. Поэтому не стоит надеяться, что на основе такой информации вы примете правильное решение. Невозможно просто подключить систему аналитики и позволить ей сделать все за вас.

Вы не можете быть уверены в правильности даже самых продвинутых вычислений. А маркетологи вообще часто в принятии решений руководствуются теми данными, которые лежат на поверхности. В предиктивной аналитике такой подход может привести к серьезным последствиям.

  • Помощь специалистов

Помощь специалистов

Специалисты, которые занимаются анализом данных, — люди надежные и ответственные. Они владеют сложными навыками моделирования, сбора статистики и регрессии. Не имея этих знаний, вы не сможете получить хороший результат от предиктивной аналитики.

Лучше поручите эту задачу экспертам. Они покажут вам, как работать с данными, научат использовать потенциал предиктивной модели по полной. При правильном подходе прогнозная аналитика может оказаться эффективным инструментом. Однако если вы не умеете обращаться с ней должным образом, то рискуете принять массу сомнительных решений.

Реальные возможности предиктивной аналитики в маркетинге

Прочитав статью, вы, возможно, подумали, что предиктивный анализ всегда ведет к катастрофе. Это заблуждение. Если применять метод грамотно, то вас ждут отличные результаты.

  1. Правильная настройка buyer personas

    Прогнозный анализ будет полезен маркетологам, которые работают над оптимизацией UX. Ведь для этого необходимо учитывать пользовательский опыт.

  2. Индивидуализация сообщений

    Речь идет не об обращении по имени в рассылке писем, а об индивидуальном подходе к каждому клиенту. Такую стратегию бренд может использовать, чтобы улучшить качество взаимодействия организации и клиента. Здесь предиктивная аналитика будет как нельзя кстати.

  3. Создание концепции новых товаров или услуг

    Предиктивную аналитику можно применять в процессе мозгового штурма, когда команда ищет идеи новых продуктов, опираясь на данные о потребительском поведении и прошлых покупках.

  4. Поиск перспективных маркетинговых каналов

    Предиктивная аналитика проанализирует рентабельность текущих каналов и поможет найти новые пути вложения ресурсов.

  5. Выявление качественных лидов

    Предсказательная аналитика справится с задачей по выявлению конверсионных (дают позитивную реакцию на Lead Nurturing) и неконверсионных лидов. Это поможет высвободить дополнительные ресурсы и направить их на перспективные сделки. В результате возрастет объем продаж.

Чтобы понимать предиктивную модель, нужно в первую очередь научиться управлять имеющейся информацией. Объедините данные, полученные из соответствующих отделов компании, и сегментируйте их. Это особенно актуально, если вы проводите А/Б-тестирование, не связанное с глобальной задачей. Прощупайте каждую модель, чтобы понять, какая информация важна для прогнозного анализа, а какая совершенно не подходит.

Чтобы предиктивная аналитика была максимально эффективной, используйте стратегический план и все время концентрируйтесь на нем. Держите фокус на чем-то одном, будь то ремаркетинговая кампания, увеличение суммы чека или иная задача. Четкая цель поможет разумно подойти к использованию прогнозной модели и, следовательно, быть успешным в ведении бизнеса.


Статья опубликована:

Генератор Продаж

Категории