Зачем маркетологу стохастические процессы?
Стохастические процессы — это псевдослучайные процессы наподобие случайного блуждания, где каждое последующее событие зависит от предыдущего. Примеры из маркетинга: число посетителей веб-сайта, частота покупок в розничной сети или реакция на посты в соцсетях. Псевдослучайных процессов в жизни великое множество, далее мы будем называть их стохастическими.
Зачем применять стохастику в маркетинге?
Стохастические процессы помогают моделировать элемент случайности в поведении аудитории. Это важно для принятия решений в условиях неопределенности, для оптимизации рекламных кампаний. Рассмотрим типовые задачи более подробно:
- Прогнозирование продаж: Например, можно предсказать спрос с учетом того, что один и тот же покупатель может совершать покупки в разное время и в разных магазинах розничной сети.
- Оптимизация рекламных бюджетов: Эффективность рекламных каналов постоянно меняется. Стохастические модели помогают распределять бюджет так, чтобы минимизировать риски и повысить эффективность.
- Анализ вероятности кликов: Когда пользователь видит объявление, есть вероятность того, что он нажмет на него. Использование стохастических моделей позволяет оценить эту вероятность и настраивать рекламные кампании так, чтобы генерировать больше конверсий.
Применение стохастических моделей в маркетинге
- Марковские цепи: Моделируют поведение клиентов, позволяя предсказывать, сделает ли клиент покупку или покинет сайт. Например, можно узнать, сколько шагов потребуется пользователю, чтобы дойти до покупки, и какие элементы сайта его останавливают. Для анализа с использованием Марковских цепей можно использовать инструменты, такие как PyMC или NumPy для Python.
- Метод Монте-Карло: Помогают анализировать сценарии с учетом случайных факторов. Например, можно моделировать успех рекламной кампании в зависимости от различных факторов, таких как конкуренция и сезонность. Для моделирования Монте-Карло можно использовать такие инструменты, как SimPy или библиотеки Scipy и Pandas.
- Поассоновский процесс: Используется для моделирования событий, происходящих с определенной средней частотой. Например, сколько пользователей в среднем будут кликать на объявление в течение дня. Для работы с Поассоновскими процессами можно использовать Statsmodels или SciPy.
- Статистические модели: Можно использовать статистические модели для анализа данных и прогнозирования. Помимо модели ARIMA, полезной для прогнозирования спроса, также применяются модели экспоненциального сглаживания (ETS), нейронные сети, модели глубокого обучения и многие другие. Для работы с этими моделями можно использовать такие инструменты, как pmdarima, statsmodels, sktime, scikit-learn и Prophet для Python, а также R (с пакетами forecast и tseries).
Как применять стохастику в рекламе?
- Сегментация аудитории: Amazon активно использует стохастические модели для сегментации пользователей, чтобы выделить тех, кто с наибольшей вероятностью совершит покупку или кликнет на рекламу. Это позволяет им нацеливать рекламные акции более точно и эффективно распределять ресурсы.
- A/B тестирование: Google применяет стохастические модели при проведении A/B тестирования своих сервисов и рекламы. Это помогает учитывать случайные колебания в поведении пользователей и получать более точные результаты, что позволяет выбрать наиболее эффективные варианты дизайна и сообщений.
- Оптимизация пути пользователя: Netflix использует Марковские цепи для анализа пользовательского пути и определения тех этапов, на которых пользователи чаще всего отказываются от просмотра контента или подписки. Это позволяет им вносить улучшения в интерфейс и повышать конверсию.
- Прогнозирование кликов и продаж: Yandex применяет стохастические модели для прогнозирования количества кликов и продаж по рекламным кампаниям. Это помогает более точно планировать рекламные бюджеты и корректировать кампании в реальном времени для достижения лучших результатов.
Заключение
Будьте как Google — используй стохастические модели в своей работе, чтобы принимать обоснованные решения и оптимизировать результаты. А не будьте как обычные маркетологи, которые просто создают креативы и не анализируют данные. Моделируйте, тестируйте и добивайтесь успеха!