6 причин использовать инструменты прогнозирования в маркетинге

Big data могут быть настоящей головной болью. Ведь трудоемкий процесс сбора данных о покупателях может быть полезным лишь в том случае, если эти данные могут быть использованы для получения прибыли или любой другой выгоды. Но существуют инструменты маркетингового прогнозирования, которые могут помочь компаниям предвидеть действия покупателей на основе данных об их поведении в прошлом.

Спрос на такие инструменты вызван тем, что компании ищут способы превратить big data в значимую, прикладную информацию. Согласно исследованию “Getting Digital Right”, проведенного консалтинговой компанией Milward Brown Digital в 2015 году, только 14% респондентов были уверены в правильности использования big data их компаниями. Тем не менее 67% игроков рынка используют данные о поведении покупателей как инструмент в принятии маркетинговых решений.

Нанять специалиста, который смог бы разобраться в данных, – достаточно дорого. Только большие компании могут это себе позволить. Но некоторые SaaS-компании предлагают альтернативу – облачную аналитику по прогнозированию (cloud-based predictive analytics), которая избавляет от необходимости нанимать целого аналитика данных.

Инструментам маркетингового прогнозирования могут быть доступны данные, собраны с помощью большинства сторонних систем управления взаимоотношениями с клиентами, поэтому вы не потеряете ни одного источника данных. Более того, достижения в машинном обучении позволяют автоматическим маркетинговым системам строить модели, выполнять классификацию лидов и в реальном времени изучать результаты аналитики. Рассмотрим несколько ключевых преимуществ использования инструментов маркетингового прогнозирования.

Рост вовлечения клиентов и прибыли

Прогностическая аналитика в маркетинге может сэкономить ваши деньги, отточив маркетинговые активности и сократив кампании, которые не резонируют с клиентом. Такая аналитика может увеличить конверсию с помощью персонализированного, четко таргетированного маркетинга, который превратит посетителей в покупателей. Прогностическая аналитика в маркетинге особенно полезна в В2В-продажах, где привлечение клиентов зачастую обходится дороже, чем в B2C.

Согласно данным аналитической компании Gartner, заполучить нового клиента в пять раз дороже, чем удержать уже существующего. Поэтому нужно ценить каждого лояльного покупателя. Анализ жизненного цикла клиента (один из подвидов маркетинговой аналитики) может конвертировать покупателя, который однажды сделал у вас покупку, в постоянного клиента.

Помощь небольшому бизнесу оставаться конкурентоспособным

Большие компании в e-commerce, как, например, Amazon или Netflix, используют прогностическую аналитику в маркетинге и рекомендательные системы для предложения клиентам вариантов дополнительных покупок. Data-специалисты сейчас могут разработать алгоритмы, которые в реальном времени могут генерировать персонализированные предложения для разных покупателей. Но с появлением новых SaaS-решений такие инструменты стали доступны и для небольших компаний.

Более разумная сегментация данных

Популярность использования социальных медиа и данных о местонахождении для бизнеса ведет к тому, что компании получают больше источников информации о лидах и предпочтениях покупателей. Собирая все эти источники в одном месте, у компании появляется возможность получить по-настоящему ценные идеи и эффективные решения. Это ведет за собой более разумную сегментацию, которая в свою очередь оттачивает маркетинговые сообщения бренда. Как результат, компании становятся более успешными в конверсии, а бюджет и ресурсы четко сфокусированы на тех, кто будет делать покупки.

Например, в команде Nordstrom Technology People Lab решили найти какие-либо решения для бизнеса в данных о 1,2 миллиардах просмотров продуктов и 200 миллионах транзакций. Клиенты оценивались по их взаимодействии с товарами – просмотрам, добавлением в корзину и покупкам. Nordstrom разработали систему “предполагаемого вычисления” (“inferred scoring”), которая помогла им увеличить продажи через e-mail-маркетинг на 25%. Ребята также разработали модель, которая способна прогнозировать количество повторных покупателей с точностью в 76%.

Используя инструменты прогнозирования в маркетинге, Nordstrom разработали систему, которая увеличила продажи посредством e-mail на 25%.

Определение лучшего способа продвижения для каждого покупателя

Алгоритмы прогнозирования могут предвидеть реакции покупателя в вашей с ним коммуникации или любое влияние на его поведение. Эти алгоритмы позволяют выбирать лучшие маркетинговые сообщения для каждого отдельного человека и определять самые эффективные комбинации маркетинговых коммуникаций.

Сокращение расходов на маркетинг

Знание о том, какие техники и каналы работают лучше всего для каждого клиента, помогает компаниям тщательно таргетировать коммуникацию, а не просто в случайном порядке “бомбардировать” информацией потенциальных клиентов. С помощью такого прогнозирования можно определить, где стоит подтянуть рекламу, как улучшить e-mail-кампнании и многое другое.

Улучшение лид-скоринга

Лид-скоринг – это метод, который квалифицирует потенциальных клиентов по критериям, определяющим, насколько потенциальный клиент готов к покупке. Для B2B-компаний хороший лид-скоринг – это самое важное в использовании аналитики по прогнозированию.

Кроме лид-скоров, также используют такие метрики, как customer lifetime revenue (прибыль за “жизненный цикл клиента”), рентабельность и отклик продвижения. Отделы продаж используют скоринг, чтобы определить приоритеты в лидах. Модельный скоринг, как показывает практика, намного более точный, чем обычные ручные формулы.

И напоследок предлагаем список из некоторых SaaS-провайдеров с инструментами для прогнозирования в маркетинге:

B2C:

• Custora; 
• RetentionGrid; 
• Retention Science. 

B2B: 

• 6sense; 
• EverString; 
• Infer; 
• Lattice Engines; 
• Leadspace; 
• Mintigo. 

Поскольку машинное обучение (Machine Learning) развивается все более интенсивно, инструменты маркетинговой аналитики станут еще более мощными в ближайшие годы. Так что на этой ранней стадии развития данного сегмента искусственного интеллекта и B2C-, и B2B-компании, используя эти сервисы, могут получить хорошее конкурентное преимущество.