Как устроен предиктивный маркетинг

Бизнес хочет, чтобы его вложения в рекламу быстро и гарантированно окупались. В этом может помочь предиктивный маркетинг. В статье расскажем на примере технологии Go Predicts, как работает предиктивная модель и в чем ее преимущества.

Предиктивный маркетинг дает возможность оценивать рекламные кампании не по первичному поведению пользователей, а по прогнозам на глубокие и значимые для бизнеса метрики — LTV, выручку или количество заказов. То есть он позволяет ориентироваться не на фактические показатели пользователя, а на предиктивные.

Пользователи совершают в приложении первичные действия — кладут товар в корзину, делают покупки. Данные по этим действиям передаются через трекер рекламодателя в Go Predicts, где модель обучается на поведении аудитории.

На основании этих данных Go Predicts будет анализировать поведение нового пользователя в течение первых 24-72 часов и прогнозировать нужную рекламодателю метрику.

Прогнозы передаются обратно в трекер рекламодателя, затем он может их использовать в рекламных кабинетах.

Этот алгоритм позволяет привлекать только тех пользователей, чье предиктивное значение метрики удовлетворяет задачам бизнеса.

Основной принцип работы в веб-рекламе почти такой же, как в мобильной: данные из систем аналитики обрабатываются в предиктивной модели и возвращаются в рекламные каналы для привлечения новых пользователей.

Однако есть и различия. Во-первых, если в мобильной рекламе в качестве трекера используют AppsFlyer или Adjust, то в вебе — Google Analytics или Яндекс.Метрику.

Во-вторых, есть отличия в интеграции данных. В вебе для их передачи нужен коннектор, который будет интегрировать данные из разноименных систем аналитики в источники, например, из Яндекс.Метрики в Google Ads или из Google Analytics в Яндекс.Директ. Сторонний коннектор также нужен для передачи данных пользователя, который не взаимодействовал с сайтом, а просто просмотрел объявление.

Этот коннектор можно создать вручную или воспользоваться сервисами по автоматизации и оптимизации рекламных кампаний, где уже проработана такая интеграция.

Использование предиктивной аналитики в вебе имеет и другие особенности:

01/ Пользователи привлекаются из расчета их будущей окупаемости

При помощи предиктивной аналитики можно узнать, какой будет окупаемость у пользователя, и покупать только тех, у кого высокий pLTV, сколько прибыли принесет пользователь и через какой промежуток времени. Исходя из этого рассчитать сумму, которую рекламодателю имеет смысл потратить на его привлечение.

Рассмотрим на примере. За привлечение одного клиента рекламодатель заплатил CPI 100 рублей, за второго — 50 рублей. Он сознательно платит больше денег за первого клиента, зная, что его LTV будет выше, и он принесет ему большую прибыль.

02/ Объект оптимизации смещается на важную для бизнеса метрику

Чаще всего целевая метрика для бизнеса — это выручка. Чтобы понять, принесет ли пользователь деньги, в классическом маркетинге нужно подождать хотя бы месяц, чтобы определить его платежеспособность.

В предиктивном маркетинге это можно понять по первичному поведению каждого конкретного пользователя и спрогнозировать значение его долгосрочной метрики, важной бизнесу.

Рассмотрим на двух примерах, как привлекать прибыльных потребителей.

03/ Расширяется доступный для выкупа объем трафика

В performance-кампаниях выставляют бенчмарк — стоимость целевого действия. Например, за целевое событие «добавление в корзину» рекламодатель готов платить рекламному сервису 100 рублей за пользователя. Но если выставлять один бенчмарк, то можно выкупить на аукционе только то, что выставил.

При помощи предиктивного анализа можно узнать, сколько точно пользователь принесет денег. Тогда можно выставить по кампаниям отдельные бенчмарки, которые оптимизируются на предиктивные значения метрик из разных сегментов аудитории. То есть можно платить за пользователя сумму в зависимости от того, сколько он принесет денег — в зависимости от значения метрики.

Рассмотрим на примере. Создадим событие, генерируемое по пользователям, у которых pLTV 1000-2000, 2000-15000, 15000-20000. За первый сегмент будем платить 100 рублей, за второй — 1000 рублей, за третий — 5000 рублей. Тем самым мы выкупаем не одну прослойку аукциона, а разбиваем его по нужным для бизнеса бенчмаркам и выкупаем вообще весь.

Это важно бизнесам, которые хотят выкупать большой объем аукциона по разумной стоимости.

04/ Ретаргетинговые кампании возвращают только сегменты с наибольшим потенциалом

В обычных ретаргетинговых кампаниях представления об окупаемости клиентов и юнит-экономике размытые. Доход от такой кампании будет меньше, так как часть пользователей возвращается, и только часть из нее — заказывает.

С предиктивной аналитикой доход выше, потому что можно сразу узнать, сколько денег принесет пользователь, принесет ли вообще, есть ли смысл его возвращать — может, он вернется сам. Это позволяет оптимизировать затраты и повысить доходность кампаний.

05/ Можно точно оценить новые каналы привлечения пользователей

При запуске в новом канале привлечения не нужно тратить месяцы на тестирование, чтобы понять его ДРР — отношение рекламных расходов к доходам от этой рекламы. С предиктивной аналитикой уже через пару дней понятно, какова прибыльность пользователей в этом канале. Если результаты не устраивают, можно отключить кампании и не тратить на этот источник деньги.

Этот принцип можно применить к новым когортам пользователей, новым креативам, новым кампаниям. Предиктивный анализ помогает быстро оценивать их эффективность и принимать решения об оптимизации.

Предиктивный маркетинг подходит почти всем компаниям, так как технология универсальна. Больше всего подойдет бизнесам с частыми покупками в приложении — там достаточный объем аудитории, на котором модель может обучиться.

Предиктивный анализ вряд ли подойдет:

Процесс обучения предиктивной модели не нарушается при заморозке рекламных активностей. После того как кампании разморозятся, мы в Go Predicts заведем их заново. Это обычная практика, мы делаем так регулярно в нормальных условиях.

В целом ничего глобально не изменилось, мы все так же привлекаем трафик на основе предиктивных событий. Возможно, подобные запуски подойдут и вашему бизнесу. Можете оставить заявку на сайте Go Predicts, и мы расскажем, какой результат принесут предиктивные кампании в вашем конкретном случае.