Мощь данных: как предиктивный маркетинг помогает оптимизировать рекламу и увеличить продажи

Мы живём в эпоху нейромодерна, когда машинное обучение призвано помогать человеку в различных сферах жизни. Маркетинг — одна из самых перспективных областей применения нейросетей и искусственного интеллекта, поскольку традиционные методы могут ограничиваться в способности предсказывать изменяющиеся потребности и предпочтения клиентов и адаптироваться к ним.

Мы используем различные инструменты для автоматизации повторяющихся задач, отслеживания ключевых показателей эффективности кампании, для общения с клиентами и привлечения новых лидов. Эти решения позволяют нам принимать решения на основе данных и делать свою работу лучше. Но если полагаться лишь на данные за прошлые периоды, мы всегда будем на шаг позади. Вот здесь-то и приходит на помощь предиктивная аналитика, которую всё активнее используют маркетологи, рекламщики и специалисты по PR. Знание, которое она нам даёт, позволяет предотвратить уход клиентов, уменьшить стоимость их привлечения, повысить их жизненную ценность и в итоге увеличить доход.

Предиктивная аналитика и маркетинг: польза для бизнеса

Предиктивная аналитика — это технология, использующая искусственный интеллект, машинное обучение и методы статистического моделирования для анализа исторических и текущих данных и выявления потенциальных трендов.

Данная технология имеет довольно широкое распространение к 2023 году — согласно Statista, более 80% крупных брендов уже используют эту технологию (или сейчас в процессе внедрения). А по данным исследований Acumen Research and Consulting, к 2026 году мировой рынок предиктивной аналитики достигнет $25 200 000 000, при этом среднегодовой темп роста в период с 2019 по 2026 год составит около 20,8%.

Алгоритмы предиктивной аналитики наблюдают за поведением клиентов в режиме реального времени и сопоставляют его с имеющимися данными, выявляя паттерны и обеспечивая более глубокое понимание клиентов. Предиктивный маркетинг использует данные и алгоритмы, чтобы анализировать многочисленные факторы, включая историю покупок, поведение на сайте, социальные медиа и другие источники информации. Это позволяет создавать более точные прогнозы и предсказывать, какие продукты или услуги будут наиболее востребованы в будущем. Используя эти знания, компании оптимизируют свои бюджеты, повышают эффективность и рентабельность инвестиций в каналы коммуникации.

Одно из преимуществ предиктивного маркетинга заключается в его способности к персонализации. Благодаря анализу данных о клиентах, компании могут создавать индивидуальные и точно нацеленные предложения, которые соответствуют уникальным потребностям и предпочтениям каждого. Это не только повышает уровень удовлетворённости клиентов, но и увеличивает вероятность совершения покупки. Аналитика подскажет, какие товары стоит предложить клиенту, на основе истории его активности: что он смотрел, заказывал или добавлял в корзину ранее.

Один из самых известных брендов, который использует предиктивный маркетинг — Amazon. Компания внедрила алгоритм, который на основе покупательского поведения и wish-листов пользователей предсказывает их покупки и доставляет товары клиентам ещё до того, как они их заказали. В результате такого подхода компании удаётся существенно сократить время на ожидание доставки.

Ещё одним преимуществом предиктивного маркетинга является возможность оптимизации ресурсов. Анализ данных позволяет компаниям определить наиболее перспективные сегменты потребителей и эффективные каналы коммуникации. Таким образом, ресурсы могут быть сосредоточены на наиболее перспективных областях, что способствует снижению затрат и повышению эффективности маркетинговых усилий.

Предиктивный маркетинг позволяет компаниям прогнозировать тренды и изменения в поведении потребителей. Анализ данных и использование алгоритмов даёт возможность предсказывать, какие продукты или услуги будут востребованы в будущем, а также какие изменения в поведении клиентов следует ожидать. Это даёт компаниям конкурентное преимущество, помогает им адаптироваться к изменяющимся рыночным условиям и предугадывать потребности своих клиентов.

Аналитика может предсказать, нужно ли давать клиенту скидку или он купит без неё. Такие предсказания помогают не раздавать скидки просто так, особенно на товары с невысокой маржинальностью, для которых даже 200 ₽ скидки снижают маржу на 60%.

«Еаптека» использовала предиктивную аналитику, чтобы выделить группу активных покупателей, которые покупают независимо от скидки. Чтобы подтвердить результаты, компания провела АВ-тест. Половине группы отправили письмо с промокодом, а второй — без него. Конверсия писем в покупки в двух группах была примерно одинаковой. Это значит, что клиентам из этой группы не нужно давать скидки. Предиктивная аналитика помогла компании сохранить маржу.

В целом предиктивный маркетинг предлагает компаниям возможность использовать передовые технологии и аналитику, чтобы принимать более обоснованные решения и повышать эффективность своих маркетинговых стратегий.

Как применять?

Look-a-like в таргетированной рекламе

Алгоритмы находят аудиторию, схожую по различным характеристикам с аудиторией бренда, и предлагают ей релевантную рекламу. Настроить look-a-like можно в интерфейсе рекламного кабинета соцсети, на платформе которой запускается рекламное продвижение. На основе этих данных алгоритм определяет потенциальных клиентов, которым можно показать ваш контент.

Email-маркетинг

Предиктивная аналитика способна в разы улучшить эффективность кампаний email-маркетинга. Возможности её применения здесь бесчисленны. Интеллектуальная автоматизация обеспечивает восстановление брошенных корзин, капельный маркетинг, расширенную персонализацию, постпродажную серию писем, уведомления о новых поступлениях, рассылки «Товар снова в наличии» и т. д.

Товарные рекомендации

Анализ поведения клиентов позволяет делать персонализированные товарные рекомендации и успешно осуществлять перекрёстные и дополнительные продажи. Продвинутые алгоритмы учитывают такие факторы, как повторяющиеся покупки, интервалы между покупками, смену сезонов, тренды поведения и колебания и т. д. Это позволяет с точностью предсказать, когда клиент будет готов купить определённый продукт и что ещё сможет его заинтересовать.

Квалификация лидов

Квалификация лидов — одно из главных применений предиктивной аналитики в цифровом маркетинге. Существует множество инструментов, позволяющих компаниям отслеживать и анализировать действия пользователей и определять готовность лида к конверсии. Благодаря им маркетологи могут обратиться к клиенту в нужный момент с правильным оффером и закрыть сделку.

Сегментация клиентов

Предиктивная аналитика позволяет сегментировать аудиторию по различным признакам. Алгоритм обрабатывает данные ваших клиентов и выявляет паттерны, которые вы сами, возможно, никогда не заметили бы. Эта информация помогает выявить идеальных клиентов, улучшить портрет покупателя, настроить более детальный таргетинг и в итоге увеличить продажи.

Это лишь малая часть того, что может предоставить технология для улучшения бизнеса и коммуникации с потенциальным клиентом. Развитие машинного обучения и искусственного интеллекта демократизирует предиктивный маркетинг и делает его доступным для малого и среднего бизнеса.

Маркетологи, использующие интеллектуальные решения, имеют больше шансов превзойти конкурентов и увеличить прибыль. Кроме того, компании, которые хорошо знают свою аудиторию, понимают её потребности и реагируют на их поведение, будут всегда на шаг впереди.

Больше интересного в моём канале Полезный Парфун, подписывайтесь!