Предиктивная аналитика с каждым годом все больше захватывает умы разработчиков и маркетологов. В своем недавнем отчете агентство Markets and Markets подсчитало, что к 2026 году рынок продуктов предиктивной аналитики увеличится почти втрое и будет оцениваться в 26 миллиардов долларов. Проведенное в 2021 году исследование показало, что 87% респондентов часто или очень часто используют данные предиктивной аналитики для принятия деловых решений.
Как работает предиктивная аналитика и почему на ее результаты полагаются маркетологи? Об этом наша новая статья.
Что такое предиктивная аналитика?
Предиктивная аналитика – это метод предсказания будущих событий, основанный на анализе текущих и/или исторических данных. Чтобы ответить на вопрос «что скорее всего произойдет?», используются техники статистического анализа, которые могут включать сбор данных, предиктивное моделирование и машинное обучение.
Алгоритмы предиктивной аналитики используются во многих отраслях, например, в банковском деле, управлении цепями поставок, здравоохранении и, конечно же, в маркетинге.
Предсказываем будущее клиентов. Без гороскопов и карт таро
Основная цель предиктивной аналитики в маркетинге – предвидеть поведение пользователей и повлиять на их действия с помощью рекламы. Практически любой известный вам сайт электронной коммерции использует алгоритмы прогнозирования, чтобы изучить своих покупателей и предложить им товары или услуги, которые они с наибольшей вероятностью приобретут.
Алгоритм постоянно изучает массивы данных о пользователях, анализирует демографию посетителей, их предыдущие действия на сайте, покупки и вероятность совершения конверсии в будущем. На основании полученных прогнозов, предпринимаются последующие действия.
Например, Netflix будет бесконечно предлагать вам фильмы и сериалы, основываясь на том, что вы уже смотрели на сайте. Если у вас есть подписка на рассылку, компании будут регулярно присылать вам рекламу с подборкой товаров, которые, по мнению алгоритма, будут вам наиболее интересны.
И мы знаем, что это работает. Долгосрочные исследования, проведенные платформой Salesforce, показали, что количество конверсий увеличивалось в среднем на 22,66%, когда во время сессий на сайте появлялись рекомендации на основе предиктивного анализа.
Предиктивная аналитика AMIHUB для маркетологов: присваиваем звезды посетителям
Теперь, когда мы разобрались с практическим применением аналитики в коммерции, перейдем непосредственно к использованию предиктивных алгоритмов для повышения эффективности рекламы.
Предиктивные алгоритмы на основе машинного обучения можно использовать по-разному. Например, вы хотите понять целевую аудиторию вашего продукта, чтобы направить на нее таргетированную рекламу. Проанализировав данные о демографии, поведении и действиях пользователей, предиктивный алгоритм найдет между ними сходство и определит группы людей, наиболее заинтересованных в вашем продукте.
Предиктивный алгоритм AMIHUB направлен на другой аспект – прогнозирование успешности рекламных кампаний. В основе метода – рейтинговая система.
Программа сравнивает поведение нового пользователя во время его первой сессии с историческими данными и поведением других пользователей совершивших конверсию. Алгоритм выявляет совпадения, зависимости между поведением и событиями, а полученные результаты преобразует в конверсионный рейтинг. Каждому пользователю затем присваивается от одной до пяти звезд, где одна звезда – наименьшая вероятность (до 5%), а пять звезд – наивысшая вероятность конверсии (от 90,01% и выше).
Рейтинг рекламной кампании, определяющий вероятность ее успеха, зависит от того, сколько пользователей с высоким конверсионным рейтингом пришли из соответствующего источника рекламы.
Например, если через рекламу в Facebook к вам пришло 50 пользователей с рейтингом 4-5 звезд, а через пост в Instagram 70 пользователей, но с конверсионным рейтингом 1-3 звезды, то алгоритм посчитает, что у кампании в Facebook выше шансы стать успешной и принести прибыль.