Предиктивная аналитика (от английского «predictive analytics», также называется прогнозной и предсказательной) – один из самых инновационных инструментов цифрового маркетинга на настоящий момент. Это набор способов автоматизированного сбора и обработки данных, которые позволяют прогнозировать будущие события на основе анализа исторических данных и использования алгоритмических моделей, включая методы машинного обучения.

Представьте, что вы обладаете информацией, которая позволяет вам принимать верные решения, прогнозировать и планировать будущее. Предиктивная аналитика делает это возможным – вам не нужно полагаться на интуицию. Вы сможете опираться
на конкретные данные, предсказывающие ситуацию и развитие событий.

В этой статье мы хотим рассказать вам о том, как можно использовать предиктивную аналитику и каковы преимущества данного подхода. Мы приведем конкретные примеры реализации инструментов предиктивной аналитики в компаниях, а также остановимся
на возможных вызовах и проблемах, связанных с ее интеграцией в системы маркетинга.

1) Предиктивная аналитика позволяет вам лучше понимать вашу целевую аудиторию
и оптимизировать ваш таргетинг, что является основой хорошего маркетинга.
Вы можете собрать подробные портреты своих клиентов, выявить их предпочтения
и поведение; а затем сегментировать эту аудиторию на основе предсказуемого поведения пользователей. Приведем пример: предиктивные модели могут подсказать, какое предложение будет интересно конкретному сегменту ваших потенциальных клиентов, что значительно увеличивает вероятность конверсии.

2) Вы также можете выстраивать персонализированные коммуникации с вашей целевой аудиторией на каждой стадии их покупательского пути, создавая уникальный опыт для каждого потенциального клиента. Если говорить конкретно, это могут быть персонализированные рекомендации продуктов, контент, адаптированный под интересы пользователей, индивидуализированные предложения по скидкам и т.д.

3) Предиктивная аналитика может помочь вам значительно улучшить клиентский опыт на основе анализа взаимодействия с вашим продуктом и выявления проблемных моментов; а также предсказывать отток покупателей, что позволит вам оперативно ввести набор превентивных мер и снизить риски для бизнеса.

4) Еще одно важное преимущество предиктивной аналитики – это повышение рентабельности инвестиций (ROI) в маркетинговых кампаниях и их оптимизация.
Вы можете прогнозировать результаты различных маркетинговых стратегий
и сосредоточить свои ресурсы на наиболее эффективных каналах, минимизируя затраты и добиваясь значительного увеличения дохода.

5) Кроме того, предиктивная аналитика помогает предвидеть рыночные тренды
и поведение ваших потребителей, что позволит вашей компании быть на шаг впереди конкурентов. Скорость, с которой меняются потребительские предпочтения и рыночные условия, делает невозможным полагаться только на интуицию и предыдущий опыт.
В настоящее время, характеризующееся высокой степенью неопределенности
и изменений, предиктивная аналитика позволяет сократить риски и принимать верные решения. Ваши предположения о будущем станут более обоснованными, а стратегии – более эффективными. К примеру, вы можете предсказывать какие из ваших продуктов
и услуг будут наиболее востребованы клиентами в будущем, и соответственно планировать свои стратегии продаж и маркетинговые кампании.

Преимущества предиктивной аналитики для бизнеса и маркетинга очевидны —
но её интеграция потребует от вас и вашей организации систематического подхода. Давайте разберемся в этом поглубже.

Предиктивная аналитика состоит из четырех основных компонентов:

1. Сбор данных — это процесс сбора сырых данных с различными показателями для бизнеса.
2. Исследовательский анализ данных — так называемый процесс «data mining», когда в сырых данных аналитик находит ранее неизвестные сведения с помощью статистических методов, а также классификации и моделирования. Качество данных здесь имеет критическое значение: работа с неподходящими моделями или ошибочными данными могут привести к неправильным прогнозам. Чем больше данных, и чем они точнее, тем лучше будет анализ. Поэтому важно инвестировать усилия в очистку сырых данных и их стандартизацию (подробнее – в нашей статье о сырых данных). Отсюда взаимосвязь предиктивной аналитики с Big Data и машинным обучением.
3. Предиктивное моделирование — непосредственно сам процесс создания прогнозов, когда аналитик, используя массив данных и его интерпретации, ставит конкретную задачу (что хотим узнать и за какой период времени) и выбирает математическую или статистическую модель.
4. Представление результатов в понятной для бизнеса форме — финальный шаг. Аналитик представляет предиктивный прогноз в визуальной форме. Это может быть простой отчет, презентация с графиками или инфографика. Наиболее продвинутым методом визуализации предиктивной аналитики на сегодняшний день являются системы BI (Business Intelligence). Они позволяют вывести информацию в единое окно, которое персонализируется с помощью дашбордов и содержит всю необходимую информацию в виде таблиц, графиков и схем. Наиболее популярными сервисами подобного рода являются Microsoft Power BI и Tableau. Вы можете узнать о них больше в нашей статье о видах маркетинговой аналитики.

Предиктивная аналитика в маркетинге использует различные инструменты и технологии. Здесь мы дадим лишь краткий обзор самых основных:

1) Инструменты для анализа больших данных (Big Data):

• Системы управления базами данных, такие как PostgreSQL, MySQL и BQ, а также NoSQL базы данных (например, MongoDB, Cassandra) для хранения неструктурированных данных.
• Big Data фреймворки, такие как Hadoop и Spark для обработки и анализа больших объемов данных.

2) BI-системы визуализации данных:

• Tableau, Power BI для создания визуальных отчетов и дашбордов.
• Google Looker Studio для интеграции с другими продуктами Google.
• Облачная BI-система Yandex DataLens.
• Открытая платформа для визуализации, мониторинга и анализа данных Grafana.
• Apache Superset, платформа для исследования и визуализации данных с открытым исходным кодом.

3) CRM-системы:

• Платформа для бизнеса Bitrix24.
• Программа для анализа продаж AmoCRM.

4) Платформы для анализа данных:

• Google Analytics и Яндекс.Метрика для оценки эффективности маркетинговых кампаний.

5) Инструменты для A/B-тестирования:

• Optimizely, VWO, Crazy Egg для тестирования различных версий веб-страниц или приложений – позволяют предсказать поведение пользователей

6) Платформы для автоматизации маркетинга:

• Marketo, Mindbox для автоматизации email-рассылок и сегментации целевой аудитории на основе предиктивной аналитики.

Вот несколько практических шагов, которые помогут вам начать работу с предиктивной аналитикой в рамках уже существующих маркетинговых фреймворков в вашей организации:

1) Сбор данных — первым шагом является сбор данных из различных источников, таких как CRM, веб-аналитика и социальные сети. Чтобы иметь полное наиболее представление о клиенте мы рекомендуем построение системы сквозной аналитики,
в которой вы отслеживаете весь путь вашего покупателя – от первого контакта
до покупки и повторного ремаркетинга. Как уже упоминалось выше, чем больше у вас данных и чем они точнее, тем лучше ваша предиктивная аналитика.

2) Выбор инструментов и технологий предиктивной аналитики — здесь важно выбрать те решения, которые соответствуют вашим задачам и доступному бюджету, а также технической базе вашей компании.

3) Создание культуры работы с данными в маркетинговой команде — важно создать культуру, основанную на данных, внутри вашей маркетинговой команды
– так называемого «data-driven» подхода. Это достигается путем постоянного внедрения процессов работы с данными в процесс принятия решений и регулярного обучения сотрудников, а также привлечения сторонних экспертов – например, консультантов
и агентств.

Давайте рассмотрим несколько успешных примеров применения предиктивной аналитики в цифровом маркетинге.

Одним из самых распространенных примеров использования предиктивной аналитики в маркетинге является улучшение покупательского опыта, и в частности внедрение рекомендательных систем. Именно благодаря точным прогнозам желаний покупателей такие гиганты, как Amazon, Netflix и Spotify завоевали свои ниши.

Кейс из реальной практики: разработчик ПО Itransition помогла большой международной компании в сфере электронной коммерции внедрить рекомендательную систему, опирающуюся на искусственный интеллект и компьютерное зрение, и повысить конверсию посетителей в покупателей на 8%. Внедренная система изучает большие массивы данных о клиентах и прогнозирует вероятность интереса к другому продукту.

Телекоммуникационная компания IDT воспользовалась услугами Optimove – SaaS сервиса, помогающего бизнесам оптимизировать маркетинговые кампании с помощью предиктивной аналитики и ИИ. Сервис персонализировал сообщения для клиентов IDT на основе истории запросов, языка, а также реакций на предыдущие кампании. Как результат, IDT смогла определять эффективность их кампаний за 2-3 дня (вместо нескольких недель, как прежде).

Аналитика также может кластеризовать целевую аудиторию на основе данных. Команда IDT увеличила количество новых клиентов на 50% благодаря сегментации аудитории по жизненному циклу, прогнозированию оттока пользователей и выделению групп, приобретающих новые услуги.

Так как предиктивная аналитика – это достаточно сложная технология, использующая личные данные пользователей, ее внедрение в вашей организации может столкнуться
с рядом проблем:

С увеличением объемов собираемой информации растут и риски, связанные
с безопасностью данных, конфиденциальности и прав пользователей. Поэтому
вам нужно будет уделять постоянное внимание вопросу защиты данных и соблюдению норм законодательства в данной сфере.

Интеграция предиктивной аналитики в уже существующие маркетинговые фреймворки
в вашей компании может оказаться достаточно сложным проектом, который потребует тщательного планирования.

Интеграция предиктивной аналитики в уже существующие маркетинговые фреймворки
Предиктивная аналитика базируется на науке о данных (data science), статистических и математических моделях, а также методах больших данных и машинного обучения. Для ее грамотного построения вам нужны специалисты по прикладному анализу данных, которые владеют данными знаниями. К счастью, в России существуют качественные программы, выпускающие таких профессионалов. Это, в том числе, бакалавриат «Прикладной анализ данных» в Высшей школе экономики и онлайн-магистратура Skillfactory совместно МИФИ.

Для преодоления вышеперечисленных проблем вы можете:

• Активно инвестировать в обучение и развитие персонала.
• Создавать команды, ответственные за соблюдение стандартов конфиденциальности данных.
• Периодически пересматривать собственные системы и взаимодействие с ними. Постоянная оптимизация и инновация – залог успеха в маркетинге.

Предиктивная аналитика – это, несомненно, мощный инструмент, который может значительно улучшить результаты вашего цифрового маркетинга. Она позволяет
вам не только лучше понимать клиентов, но и точнее прогнозировать их поведение
на основе анализа больших объемов данных. Подводя итог нашей статье и резюмируя:

— Основными преимуществами предиктивной аналитики являются оптимизация маркетинговых кампаний, повышение рентабельности инвестиций (ROI), улучшение таргетирования и сегментации аудитории, повышение уровня персонализации коммуникаций и клиентского опыта.

— Эффективная предиктивная аналитика состоит из четырех ключевых компонентов: сбора данных, их исследования, построения предсказательных моделей и представления результатов в удобочитаемой форме (в том числе с использованием современных BI-систем, таких как Power BI).

— Для внедрения предиктивной аналитики необходимо использовать разнообразные инструменты, такие как платформы для анализа данных, CRM-системы, BI-сервисы
и инструменты для A/B-тестирования. Несмотря на очевидные преимущества, внедрение предиктивной аналитики может столкнуться с проблемами. Это могут
быть вопросы конфиденциальности данных, сложность интеграции с существующими системами и необходимость в квалифицированном персонале.

— Для успешного преодоления данных трудностей мы рекомендуем инвестировать
в обучение сотрудников, создавать специальные команды для обеспечения конфиденциальности данных и постоянно совершенствовать существующие системы аналитики.