Request Demo


Warning: count(): Parameter must be an array or an object that implements Countable in /www/exponeav2_696/web/exponea/single.php on line 160

Warning: Invalid argument supplied for foreach() in /www/exponeav2_696/web/exponea/single.php on line 163
video with id = 1 not found
Notice: Undefined variable: style_settings in /www/exponeav2_696/web/exponea/single.php on line 202
>
Notice: Undefined variable: html in /www/exponeav2_696/web/exponea/single.php on line 203
Listen this article on:

Откройте будущее B2C маркетинга с помощью CDP и real-time прогнозирования

Инсайты Ноя 04, 2019 Jordan Torpy 16 минут

Компании-лидеры в сфере e-commerce сталкиваются с новыми вызовами, поскольку развитие диджитал-среды поднимает планку требований на рынке.

Однако благодаря постоянному усовершенствованию CDP предиктивная аналитика с элементами AI стала более доступной, адаптированной и эффективной, чем когда-либо. Это уникальный шанс сделать еще один шаг навстречу феноменальному росту Вашего бизнеса.

Данная статья освещает самые последние события и инсайты в этой области, которые помогут извлечь выгоду из открывающихся возможностей. Спросите себя: я точно использую весь потенциал в диджитал?

Основные аспекты

Для старших/BI аналитиков и СМО
  • CDP составляет основу основ для разработки эффективной предиктивной аналитики, включая единый клиентский профиль, доступ к данным и результатам в режиме реального времени между отделами в компании.
  • Упорядочив данные, вы сделаете еще одно открытие: предиктивная аналитика и использование хронологических данных помогает идентифицировать правильную аудиторию для Вашей следующей эффективной маркетинговой кампании.
  • Предиктивная аналитика использует атрибуты профиля пользователя и анализирует недавние события, чтобы определить вероятность следующего события. Используйте данные клиентов еще эффективнее, открывая инсайты на базе дерева решений.

Введение

Вы приближаетесь к пункту досмотра в аэропорту. В какую очередь вы встанете?

Ваш мозг мгновенно запускает «предиктивный алгоритм» с набором определённых параметров.

Прокручивая в голове различные варианты ситуации, вы сравниваете между собой целый ряд предикторов (длина очереди, количество багажа, семьи в очередях, средний возраст путешественника и т.д.), ожидаемый результат всегда один: найти ту очередь, которая продвигается быстрее всего.

Поэтому здесь целевая переменная представляет собой время, потраченное в очереди, – чем короче очередь, тем лучше – чтобы найти наиболее быстрый путь к вашему рейсу. И да, у вас в багаже имеются еще хронологические данные в виде опыта прохождения досмотра во время прошлых путешествий, которые помогут вам быстрее принять решение.

Данный процесс расчета ожидаемого будущего называется предиктивной аналитикой.

Компьютеры могут осуществлять тот же процесс вычисления с большей точностью: результаты их работы основаны на использовании конкретных структурированных математических и статических моделей и зачастую дополнены огромными массивами данных.

Самые сложные задачи в B2C маркетинге

Какие проблемы мы можем решить с помощью предиктивного анализа? Вот несколько факторов, создающих возможности для предиктива:

  • Недостаточное совпадение спроса и предложения, включая неспособность эффективно отвечать запросам и потребностям клиентов.
  • Потеря доверия к бренду или продукту, часто спровоцированная нестабильным обслуживанием клиентов, что в итоге ведет к интенсивному оттоку клиентов.
  • Преобладание недоиспользованных возможностей на этапах, предшествующих покупке.

К счастью, правильные инструменты и приемы могут обернуть любую глобальную проблему в преимущество, которое можно использовать в борьбе с конкурентами.

Предиктивная аналитика и клиентские данные

Какие базовые данные играют ключевую роль в запуске предиктивной аналитики? Для начала вам необходимо систематизировать данные ваших клиентов с помощью CDP.

Что такое CDP?

CDP представляет собой программное обеспечение, которое унифицирует клиентские данные из всех точек контакта с клиентом, уточняя, комбинируя и идентифицируя их с целью формирования индивидуальных профилей клиентов. По-новому организованная база данных обеспечивает доступ к обновляемым клиентским данным для других систем и отделов внутри компании. Визуализация этих данных называется единым пользовательским профилем (Single Customer View, SCV).

CDP – это важный инструмент, который делает клиентские данные пригодными к использованию. Даже в случае статичных событий, ограничивающих понимание целевого рынка, дублируемых входных данных, нарушающих персонализированные коммуникации, разрозненных каналов коммуникации офлайн и онлайн.

Рассмотрим схему выше:

  1. Сбор данных происходит из многочисленных каналов в режиме реального времени, включая источники онлайн (существующая CRM, данные веб-сайта, мобильные приложения и др.) и офлайн (традиционные магазины, личная почта, программы лояльности и т.д.).
  2. Далее клиентские данные объединяют и систематизируют в SCV с индивидуальными профилями, привязанными к ID клиента.
  3. Сформированный источник клиентских данных становится доступным другим системам для использования в целях аналитики, рекомендаций, прогнозирования и реализации других бизнес-кейсов.

Упорядочив данные с помощью CDP, вы сможете полностью раскрыть потенциал предиктивной аналитики.

Что такое предиктивная аналитика?

Предиктивная аналитика использует данные за прошедший период для прогнозирования будущих событий.

Что делает предиктивная аналитика? «Подпитывает» хронологические данные, чтобы обеспечить точный прогноз будущих событий. Чего предиктивная аналитика не делает? Не прогнозирует будущие тренды и риски снижения темпов развития. Оставьте это для лайков на Facebook и в Google.

Роберт Хегер
 | 
Специалист по контент-маркетингу в Exponea

В центре предиктивной аналитики – скорее прогнозы на микроуровнях (индивидуальное взаимодействие с клиентами, поставщиками, сотрудниками и др.), чем на макроуровнях (тренды или среднестатистическое поведение).

Другими словами, прогнозы используются в процессе постановки бизнес-целей для идентификации правильной аудитории и, как следствие, принятия последующих конкретных эффективных действий.

Как работает предиктивная аналитика?

Предиктивная аналитика идентифицирует определенных пользователей и их запросы, меняющиеся с течением времени.

Когда клиент откроет письмо из нашей информационной рассылки? Вернется ли он за следующей покупкой? Сколько денег он потратит у нас в ближайшие недели? Это список вопросов, на которые можно получить ответ в отношении каждого отдельно взятого клиента.

Вот как она работает.

Есть два источника данных: события и атрибуты клиентов.

При сравнении обеих хронологических характеристик мы можем, например, определить, какие действия привели клиента к совершению второй покупки в прошлом, и обратиться к сегменту аналогичных клиентов, чтобы узнать, насколько они приблизились сейчас к совершению второй покупки, тем самым, прогнозируя вероятность осуществления этого действия.

Предиктивная аналитика более доступна, чем вы думаете: объема хронологических клиентских данных, накопленных за 2 месяца, и/или 1 000 покупок в месяц достаточно, чтобы начать анализировать данные.

Роберт Лакок
 | 
AI Success Manager в Exponea

Разумеется, чем больше у Вас данных, тем больше инсайтов для своего бизнеса вы откроете.

Следовательно, применяя “нечто более прогрессивное” в отношении big data, маркетологи могут использовать массивы клиентских данных для анализа различных поведений клиентов в их customer journey. Эти похожие на диаграммы схемы называются деревьями решений, в которых каждый узел представляет собой решение клиента, а каждая ветвь – результат.

Изучая более детально этапы, на которых клиент прекращает свое взаимодействие с брендом, маркетологи могут кастомизировать инструменты взаимодействия, коммуникации, чтобы повысить их эффективность в широких масштабах.

Это работает также и в обратную сторону, когда e-commerce компании не только определяют best practices, но и способны диагностировать варианты развития событий, которые ведут к нежелательным результатам, — чтобы в итоге корректно и вовремя влиять на бизнес-процессы.

Помните нашу CDP? Объединив в SCV имеющиеся данные, можно создавать аналогичные графики в режиме реального времени, отражающие действия текущих клиентов, и затем немедленно брать их в работу.

Что особенного в этом процессе? По завершении каждому клиенту присваивается индивидуальный рейтинг на основе результатов анализа, отображающий оценку действий клиента по определенному критерию, например:

  • Общая ценность клиента для компании или, по-другому, Customer Lifetime Value (CLV).
  • Вероятность события, например, второй покупки или потери клиента.
  • Либо один из сотен других заранее заданных критериев, которые можно подвергнуть анализу.

Благодаря детализированным деревьям решений и возможности сегментировать клиентов вы, несомненно, будете лучше информированы о своих покупателях. Но какую ценность от этого процесса получает компания?

Зачем нужна предиктивная аналитика?

При взаимодействии с клиентами как вы принимаете решение о том, как часто нужно делать рассылки в их адрес?

Вы сравниваете средние показатели по рынку, результаты A/B тестирования или, может быть, просто ждете, когда клиенты отпишутся от вас? Вы уверены на 100%, что идете по верному пути?

Предиктивная аналитика покупательского поведения использует фактические данные и генерирует наиболее достоверные ответы на ваши вопросы.

Вот где оценка покупательского поведения дает возможность решить, сколько и каких ресурсов, маркетингового бюджета и энергии необходимо инвестировать в каждый сегмент клиентов. Анализ customer journey с помощью дерева решений визуализирует этот процесс, демонстрируя ценные инсайты о различиях между теми, кто совершил повторную покупку, и теми, кто этого не сделал, таким образом предоставляя пространство для улучшения.

В совокупности предиктивная аналитика подтверждает действенность концепции: исключительная продуктивность на этапе отчетности и безошибочность при расчете последующих эффективных действий в ходе маркетинговой кампании.

А еще один бонус в том, что CDP позволяет видеть результаты кампаний в режиме реального времени, поэтому вы сможете наблюдать, как Ваши вложения окупаются по мере движения вниз по маркетинговой воронке.

Несложно понять: с большей вероятностью предиктивная аналитика вряд ли станет первым этапом в организации Вашей инфраструктуры данных.

Многие компании переходят от стратегии приобретения к стратегии удержания, используя модели рекомендаций, а для завоевания лояльности клиентов – A/B тестирование, чтобы получить ключевые инсайты о покупательском поведении.

Предиктивная аналитика – самая последняя инновация в нашем плане действий:

Помните: Рекомендации ≠ Предиктивная аналитика. Первые акцентированы на стратегии удержания клиента, способствуя претворению в жизнь масштабной персонализации, в то время как вторая обеспечивает более полное представление о стратегии лояльности, повышая эффективность персонализации с помощью сегментации, – читай: аналитика лояльности.

Вероника Урбанчокова
 | 
Инженер по разработке алгоритмов машинного обучения в Exponea

Будущее B2C маркетинга

Постепенно мы начинаем видеть уникальные атрибуты, сформированные комбинацией CDP и расширенных возможностей прогнозирования покупательского поведения, которые повышают конкурентоспособность бизнеса.

Взамен систематического A/B тестирования с двумя возможными вариантами исхода (где результаты должны еще вызревать месяцами) прогнозирование предлагает комплексный подход, который мгновенно реагирует на Ваши запросы и предположения, прибегая к использованию хронологических данных.

Функционирование в режиме реального времени означает, что каждый предиктив отображает фактического покупателя в определенное время и в определенном месте. Никакой произвольной выборки: анализу подвергаются все сегменты.

В противном случае без CDP, систематизирующей Ваши клиентские данные, невозможно сделать систему гибкой и тем самым позволить ей накапливать и обрабатывать знания и опыт такого масштаба.

Ключевые кейсы предиктивной аналитики

Чтобы окончательно разобраться в преимуществах предиктивной аналитики покупательского поведения, зачастую полезно взглянуть, на каком этапе маркетологи разворачивают свой арсенал средств с целью оставить конкурентов позади.

Ниже вы найдете шесть кейсов, в которых увидите очевидную выгоду использования предиктивной аналитики в своем бизнесе.

Обеспечивайте эффективный охват аудитории

Прогнозирование покупок

Прогнозируйте вероятность принятия клиентом вашего предложения.

Избавление от избыточной коммуникации экономит ваше время и деньги и направляет усилия в адрес меньшего числа клиентов при сохранении аналогичного уровня доходов.

Прогнозирование открываемости рассылки

Прогнозируйте вероятность открытия клиентом вашей email рассылки.

Устанавливайте и поддерживайте контакт с наиболее активными покупателями, пропуская тех, кто не заинтересован в Вашем бренде.

Прогнозирование оптимального времени открываемости рассылки

Используйте эффективнее возможности email-рассылок, прогнозируя оптимальное время открытия клиентом вашего сообщения.

Будьте уверены, что ваши письма прочтут, направляя их в то время, когда клиенты с наибольшей вероятностью их откроют.

Предупреждайте отток клиентов

Любой покупатель в большинстве случаев рано или поздно разрывает отношения с брендом.

Уделите особое внимание тем, кто с наибольшей вероятностью покинет ряды ваших клиентов, и позаботьтесь об их потребностях как можно раньше.

Стимулируйте конверсии

Увлеченные процессом клиенты, которые близки к конверсии, склонны следовать аналогичным поведенческим шаблонам.

Определите тех клиентов, кто готов к покупке, и подтолкните их к ее совершению.

Персонализированное прогнозирование

Поскольку в основе работы каждой компании находится своя уникальная комбинация ключевых показателей эффективности (KPIs), гибкость предиктивной аналитики создает условия для реализации любых индивидуальных параметров.

Вы ограничены только собственным воображением.

Использование предиктивного поведенческого моделирования с целью идентифицировать высокоценных клиентов

В рамках долгосрочной стратегии предиктивная аналитика помогает определить самых лояльных клиентов путем оценки их CLV.

Работая с лояльностью клиентов, имеющих наиболее высокую ценность, e-commerce компании способны построить постоянные выгодные отношения с ними, в процессе одновременно получая побочный результат-бонус в виде преданных амбассадоров бренда.

Понимание шаблонов поведения амбассадоров вашего бренда позволяет привлечь высокоценных клиентов с аналогичными характеристиками среди других схожих аудиторий.

В завершение

Предиктивная аналитика играет роль авансцены для понимания покупательского поведения. Именно способность накапливать и обрабатывать клиентские данные выделяет большинство e-commerce компаний на фоне других, поскольку применение предиктивной аналитики рождает лидеров в своей сфере бизнеса.

Мы в Exponea прокладываем путь в ретейле, вооружившись эффективной CDP вкупе с исключительным функционалом предиктивной аналитики и персонализированных сценариев.

Вы готовы проверить, подходит ли предиктивная аналитика для максимизации диджитал-потенциала вашей компании?

Узнайте, от чего вы отказываетесь:

Получите нашу демо-версию сегодня

Frequently Asked Questions

Что такое предиктивная аналитика?

Предиктивная аналитика – это инструмент для анализа покупательского поведения с использованием хронологических данных клиента в целях прогнозирования будущих событий.

Какие преимущества у предиктивной аналитики?

Маркетологи могут использовать данные, полученные с помощью предиктивной аналитики, для повышения эффективности маркетинговых кампаний, стимулирования привлечения клиентов, оптимизации уровня удовлетворенности и прибыли компании.

Как работает предиктивная аналитика?

При сравнении хронологических данных, полученных на основе анализа событий и атрибутов клиентов, мы можем определить, какие именно действия клиентов привели их к успешной второй покупке. Затем обратиться к аналогичному сегменту клиентов, чтобы узнать, насколько они приблизились сейчас к совершению второй покупки, тем самым, прогнозируя вероятность осуществления этого действия.

Как использовать предиктивную аналитику в бизнесе?

Вооружившись данными, полученными с помощью предиктивной аналитики, маркетологи могут определить вероятность того, проверит ли клиент свою электронную почту, сделает ли покупку или прекратит взаимодействие с брендом вообще. Можно разработать и спланировать кампании, направленные на стимулирование или предупреждение наступления подобных событий.

Какие компании используют предиктивную аналитику?

Для реализации предиктивной аналитики необходимы хронологические данные клиента за два месяца или приблизительно одна тысяча покупок в месяц, поэтому такая аналитика перестает быть прерогативой крупного бизнеса и становится все более доступной для малого и среднего бизнеса. И, конечно же, чем больше у вас данных, тем эффективнее инсайты, которые вы откроете для себя.

Использует ли предиктивная аналитика технологию машинного обучения?

Да, предиктивная аналитика использует технологию машинного обучения с целью моделирования поведения клиентов для прогнозирования их следующих действий.

Watch Exponea demo video!
Explore the Customer Data & Experience Platform B2C Leaders Love to Use

MISSGUIDED Victoria Beckham Desigual
ebuyer Agent Provocateur River Island

Мы используем cookies,

чтобы сделать нашу коммуникацию удобной для вас. Нажав на кнопку "Принять", вы соглашаетесь с нашей Политикой конфиденциальности. Вы также можете управлять настройками, нажав на "Управлять cookies".

Управлять cookies
Принять

Настройки cookies

Принять
Назад