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:

• 1. Описательная (дескриптивная)

• 2. Предсказательная (предиктивная)

• 3. Предписывающая (прескриптивная)

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:

• Найти инсайт (взгляд со стороны покупателя) благодаря сегментированию потребителей.

• Привлекать потенциальных покупателей и проводить таргетинг на сегмент потребителей, предлагая им релевантные товары, на основе анализа их прошлых покупок и профилей.
• Повысить удержание клиентов. Позволяет оценивать рентабельность клиентов и удерживать их, благодаря проактивному подходу.

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