Предиктивная аналитика

Сегодня в рубрике #чтопочитать поговорим про предсказание поведения потребителей на основе анализа данных.

Ни для кого не секрет, что бизнесы тратят миллионы долларов на изучение рынка перед тем, как придумать какую-либо новую услугу или товар. Несмотря на это, важно понимать, что конечный продукт сам себя не продаст, и для того, чтобы потенциальный покупатель его заметил, требуется использование соответствующих инструментов маркетинга. Самые распространенные инструменты подразумевают значительную долю риска, но бизнесы не могут позволить себе метод проб и ошибок. На сегодняшний день эта задача тяжела, как никогда раньше, так как потребители непрерывно подвержены новым технологиям, продуктам и постоянно меняющимся "must-have" товарам. Огромное количество вариантов того где, что и как купить приводит к быстрой смене поведения потребителей данной эпохи! Благодаря мобильной коммерции, покупка простой услуги или товара уже не такая простая задача - потребитель взвешивает все плюсы и минусы перед тем, как совершить покупку.

И это еще не всё. Даже если продукт и является лучшим в своей категории, он зачастую остается оставленным в корзине, потому что покупатель нашел более выгодную цену в другом магазине. Конечно, бизнесам неприятно терять потенциальных клиентов, но важно понимать, что не вся надежда потеряна, ведь теперь в игру вступает анализ данных.

Смышлёные digital- и бизнес-маркетологи предпочитают вкладываться в анализ данных и доверяться ему для лучшего понимания своих клиентов и их поведения. В эпоху повышенной подверженности цифровым технологиям, перевод потенциального покупателя в лояльного клиента требует более глубокого изучения его предпочтений, мотиваций, поведения и привычек. Соответственно, продуманная маркетинговая стратегия заключается в отслеживании цифровых следов платежеспособных покупателей с помощью соответствующих инструментов и данных.

Сегодня мы заглянем в мир аналитики, разберемся, почему важно держать ситуацию под контролем, а не просто реагировать на нее, а также, рассмотрим то, как предиктивная аналитика помогает нам в предсказании поведения потребителей в наше время.

Аналитика — это систематизированный вычислительный анализ данных или статистик с целью обнаружения значимых шаблонов и процесс использования данных шаблонов для принятия эффективных решений.

Существует три вида аналитики:

Однако, сегодня мы сконцентрируем наше внимание на предиктивной аналитике. Предиктивная аналитика — это процесс использования данных и статистик для получения значимых шаблонов, которые можно использовать для составления предсказаний о будущих событиях. В то же время, описательная аналитика описывает события прошлого, а предписывающая аналитика помогает в формировании наилучшего плана действий.

Компаниям все еще не легко воспринимать и использовать этот новый вид аналитики, так как достаточными навыками анализа данных обладает лишь небольшой процент специалистов, которые часто не знают, как и что данная компания делает для предсказания поведения своих клиентов. Но всё же, боятся этого не стоит. Опрос, проведенный журналом Forbes, утверждает следующее:

Поэтому, хотя использования данного вида аналитики и звучит немного устрашающе, можно довериться Forbes и начать работать с ним.

Представьте себе следующее: вы сразу же узнаете, что хочет купить потребитель, как только он заходит в магазин. Оказывается, что у вас в магазине такого товара на данный момент нет, и есть вероятность того, что клиент расстроится, и вы навсегда потеряете потенциального покупателя. Не было бы легче, если вы заранее знали, что и когда хочет потребитель? Для этого требуется анализировать поведение потребителей. Это позволит вам:

Несмотря на то, что предиктивная аналитика может помочь во многих других ветвях бизнеса, маркетинг является её лучшим применением на сегодняшний день. Вот несколько способов применения предиктивной аналитики в маркетинге:

Сегментация заключается в разделении рынка на различные группы потребителей с похожими признаками, например, географическими, демографическими или поведенческими. Благодаря этому, владелец бизнеса может проводить таргетинг на каждый отдельный сегмент и удовлетворять их потребности более эффективно.

В этом случае, данные помогают сформировать целевые сегменты и определить наиболее эффективное позиционирование продукта для каждого из них. Благодаря предиктивной аналитике, вы даже можете определить самый прибыльный сегмент и провести соответствующий таргетинг на основе истории поведения потребителей данного сегмента.

Менеджеры по маркетингу используют эти данные для работы с самыми прибыльными сегментами.

Основная функция предиктивной аналитики заключается в разработке моделей спроса, предсказывающих продажи и выручку, что является ключевым моментом при формировании бюджета.

Также известная как Yield Management, данная стратегия заключается в изменении цен товаров и услуг в зависимости от разности эластичностей спроса между потребительскими сегментами. Например, такие сервисы как Uber, повышают цены в час пик, при этом цены могут быть различны для разных клиентов. Офисный работник готов заплатить больше за комфортную поездку, чем обычный пассажир, поэтому и цены им предлагаются более высокие, в то время как цены для других пассажиров могут быть понижены для достижения назначенного ROI без риска потерять популярность среди потребителей.

Удовлетворённость потребителей имеет значительное влияние на удержание и лояльность. Счастливый потребитель приводит к отличным сделкам. Статистика утверждает, что потеря одного потребителя в пять раз дороже, чем его сохранение. Предиктивная статистика играет ключевую роль в удержании потребителей. Такие инструменты, как совместный анализ (conjoint analysis), позволяют компаниям определить, какие улучшения продукта приводят к большему повышению удовлетворения потребителей.

Приспособиться к использованию предиктивной аналитики не легко, но, при её безошибочном внедрении вместе с подходящими маркетинговыми стратегиями, этот мощный инструмент может точно предсказывать поведение потребителей и помогать компаниям максимизировать ROI.

Оригинальная статья