Статья на тему Предиктивная аналитика в маркетинге: эффект и область применения

Фрагмент текста работы:

Предиктивная аналитика в маркетинге: эффект и область применения

ФИО__________________

E-mail: __________________

Predictive analytics in marketing: effect and scope

FCS__________________

E-mail: __________________

Аннотация: При нынешних возможностях для измерения каждого аспекта маркетинговых инициатив компании в буквальном смысле не понимают, за что им хвататься в первую очередь. В такой среде генерировать идеи, опираясь на всю доступную информацию, невероятно сложно, однако с развитием машинного обучения ситуация начала меняться в лучшую сторону. С помощью этой технологии маркетологи могут использовать предиктивную аналитику не только для более детального изучения своих данных, но и для формирования довольно сложных прогнозов.

Предиктивная аналитика задействует машинное обучение, статистические алгоритмы и наборы данных, интегрированные с нескольких каналов, чтобы вы могли выяснить, что произошло в прошлом, а также определить вероятные будущие результаты на основе текущих и исторических данных. Инструменты предиктивной аналитики помогают маркетологам выявлять паттерны и тенденции в поведении пользователей и экстраполировать последствия этих моделей.

Ключевые слова: маркетинг, анализ, система, клиенты, эффективность.

Abstract: With the current ability to measure every aspect of marketing initiatives, companies literally don’t know what to grab first. In such an environment, generating ideas based on all available information is incredibly difficult, but with the development of machine learning, the situation began to change for the better. With this technology, marketers can use predictive analytics not only to study their data in more detail, but also to form quite complex forecasts.

predictive analytics uses machine learning, statistical algorithms, and datasets integrated from multiple channels to help you figure out what happened in the past, as well as determine likely future outcomes based on current and historical data. predictive analytics tools help marketers identify patterns and trends in user behavior and extrapolate the consequences of these patterns.

Keywords: marketing, analysis, system, customers, efficiency.

По данным Института SAS, предиктивная аналитика включает использование данных, статистических алгоритмов и методов машинного обучения для определения вероятности будущих результатов на основе исторических данных. Цель состоит не в том, чтобы ограничиться прошлой статистикой, а в том, чтобы сделать наилучшие оценки того, что произойдет в будущем. Интеллектуальная аналитика уже является одной из наиболее широко используемых технологий интеллектуальной автоматизации в мире. По данным Statista, более 80% крупных компаний используют анализ текста[3].

Эффективный маркетинг всегда должен был распознавать и предвидеть потребности своих клиентов. Интеллектуальная аналитика включает в себя все инструменты, процессы и правила, которые позволяют применять интеллектуальную аналитику на основе ИИ к вашим стратегиям продаж и маркетинга. Он работает, собирая и анализируя данные клиентов из растущего числа источников данных, включая CRM-системы, опросы, каналы социальных сетей и другие платформы, которые влияют на лояльность клиентов.Затем эти знания применяются ко всему маркетинговому процессу, который охватывает все этапы взаимодействия с клиентами и каждый канал связи бренда для определения будущих рисков и возможностей. Компании, которые успешно внедрили прогностический анализ и технологию машинного обучения, понимают, что сбор и хранение данных сами по себе не предоставят эффективных идей для эффективного маркетинга и продаж.

Предиктивный маркетинг (predictive marketing) – это рыночная деятельность, осуществляемая с очевидной осмысленностью и определенностью в целях лучшей удовлетворенности потребителя.

Предиктивный – это от слова predictive (предсказуемый, прогностический, прогнозный). Предсказуемость (прогнозируемость) – характеристика деятельности, направленной в будущее(!): прогноз, предсказание.

Аналитика – это всегда ретроспектива, то есть взгляд в прошлое (!) и попытка провести мониторинг, систематизировать собранное, разобраться и подтвердить высказанное предположение в отношении причин и следствий случившегося. Аналитика позволяет сделать план на ближайшую обозримую перспективу, но не ставит своей целью подтвердить из прошлого предположение в отношении перспективного и прогнозирование некоего события в будущем. За это отвечают прогнозы.

Предиктивная аналитика – отслеживание прошедшей активности и построения адекватных, с точки зрения полноты и реализуемости, моделей для принятия решений на основе имеющейся информации. Термин предиктивная аналитика фальшив и за этой лексемой сколь-нибудь серьезного и научно обоснованного содержания просто нет.

Миссия предиктивного маркетинга – удовлетворять спрос в большей мере, за счет внимательного отношения к построению всего комплекса взаимоотношений с потребителем.

Цель предиктивного маркетинга – интенсификация усилий для лучшего удовлетворения потребителя, повышение всего качества маркетинга[2].

Традиционной задачей маркетинга было создание осведомленности. Потребители, до контакта с предметом маркетинга, были в неведении, и потому маркетинг был направлен на их осведомление.

Проще говоря, предиктивная аналитика работает в маркетинге через регрессионный анализ. В регрессионном анализе аналитик берет две переменные и вычисляет коэффициент регрессии, чтобы определить вероятность того, что клиент покупает продукт. Например, вы можете использовать уровень дохода и спрос на продукт для расчета коэффициента регрессии. Если существует сильная связь между двумя переменными, это говорит о том, что уровни доходов являются важным фактором спроса на продукцию. Вы можете основывать анализ на ряде переменных, принимая во внимание количество факторов, влияющих на определенную характеристику (например, возраст и доход влияют на размер среднего контроля).

Однако наблюдение за наиболее важными факторами, влияющими на потребительский спрос, является лишь верхушкой айсберга. Прогнозная аналитика позволяет просматривать исторические данные и прогнозировать будущие тенденции покупки. Независимо от того, занимаетесь ли вы маркетингом B2B или B2C, вы можете предсказать, что потребители будут покупать, прежде чем совершать покупку. Другими словами, вы можете легко определить ценные клиентов даже до совершения покупки на вашем сайте.

Инвестируя в прогностическую аналитику, вы можете более эффективно выполнять больше функций. Одним из них является сегментация клиентов, где клиенты делятся на несколько сегментов для более точных маркетинговых кампаний.

Вы также можете устранить неэффективные процессы и снизить уровень отсева. Вы можете лучше понять клиентов и развивать маркетинговые кампании, которые мешают им уйти. Вы также можете автоматизировать маркетинговые процессы, чтобы сэкономить затраты и сэкономить время.

Маркетинг стремился к «узнаваемости бренда» – как ключевой задачи, выполнение которой помогало лучшему представлению продукта и бренда для потребителя и объясняло их нужность для потребителя.

Сейчас, в эпоху упрощения коммуникаций и доступности коммуникативных средств, пользователи сами проводят исследования, которые, во многом, предопределяют их выбор. Поэтому задача маркетинга трансформируется с уменьшения создания осведомленности потребителя, в сторону большего осознания потребности и создания большей удовлетворенности потребления.