Analiza predykcyjna 101: Wykorzystaj prognozę, aby uzyskać wyniki biznesowe

W erze Big Data tacy gracze, jak Netflix, Amazon i Walmart, promują analitykę predykcyjną jako główne narzędzie do kierowania strategiami i podejmowania mądrzejszych, bardziej opłacalnych decyzji na przyszłość. Analityka predykcyjna pomogła tym i niezliczonym innym firmom przewidzieć prawdopodobieństwo przyszłych wyników dzięki przetwarzaniu historycznych danych klientów za pomocą potężnego oprogramowania analitycznego.

28% firm używa obecnie analiz predykcyjnych do podejmowania decyzji poprzez prognozowanie. Wraz z przyjęciem analityki predykcyjnej, która ma się rozwijać dopiero w nadchodzących latach, firmy, które nie wykorzystują własnych danych, coraz częściej ryzykują utratę pola na rzecz konkurentów opartych na przewidywaniach. Konkluzja? Każda firma skoncentrowana na wzroście, oszczędnościach i zwiększonej wydajności operacyjnej powinna zintegrować analitykę predykcyjną ze swoją strategią biznesową, aby wykorzystać znaczną moc przewidywania, zanim zrobią to konkurenci.

Co to jest analiza predykcyjna?

Analityka predykcyjna oblicza prawdopodobieństwo wyników, łącząc dane historyczne z zaawansowanym modelowaniem komputerowym, analizą danych i uczeniem maszynowym. Analiza predykcyjna pomaga firmom przewidywać prawdopodobne wyniki zmian strategii za pomocą prognoz opartych na danych. Ciekawy menedżer ds. marketingu produktów może skorzystać z analiz predykcyjnych, aby określić prawdopodobieństwo pomyślnego wprowadzenia produktu na rynek lub zbadać, jak zmiana funkcji w interfejsie produktu może wpłynąć na prawdopodobieństwo konwersji klienta. Używana prawidłowo, firma zaangażowana w analizę predykcyjną może eksperymentować z nowymi sposobami zwiększania konwersji klientów i liczby sprzedaży, jednocześnie minimalizując ryzyko związane z odkrywaniem nowych metod i strategii.

Wykorzystywanie danych do przewidywania przyszłych wydarzeń może wydawać się urządzeniem do tworzenia wykresów z powieści science fiction, ale komponenty matematyczne są starsze niż współczesne obliczenia. W ciągu ostatnich kilku dekad kilka postępów umożliwiło firmom korzystanie z analiz predykcyjnych do tworzenia własnych prognoz:

• Komputery stały się szybsze, wydajniejsze i bardziej przystępne cenowo do użytku komercyjnego
• Innowacje w oprogramowaniu sprawiły, że analiza stała się bardziej dostępna dla współczesnego biznesu
• Firmy zaczęły gromadzić ogromne ilości danych od swoich klientów, które były wcześniej nieosiągalne — istotny czynnik w optymalizacji prognoz

Dzięki tym cyfrowym postępom firmy mają dokładniejszy niż kiedykolwiek wgląd w przeszłe zachowania swoich klientów. Dzięki ogromnej ilości danych klientów przesyłanych poprzez korzystanie ze strony internetowej, zamawianie produktów i nie tylko, prognozy mogą tylko zwiększyć ich i tak już niesamowitą dokładność w miarę postępu ery Big Data.

Przewodnik po strategiach marketingowych z prognozami opartymi na danych

Prognozy są często używane w świecie marketingu, aby lepiej skoncentrować wydatki na pozytywnych wynikach o wyższym prawdopodobieństwie. Dane, uczenie komputerowe i modelowanie statystyczne dają wymierne wyniki marketingowe, a prognozy opracowane przy użyciu programu Amplituda Recommend dają wzrost od 5% do 20% w porównaniu z kohortą behawioralną. Istnieją trzy główne przypadki użycia prognoz jako sposobu na ulepszenie kampanii marketingowych:

Określanie, kogo uwzględnić w kampanii

Włączenie klientów o niskim prawdopodobieństwie konwersji to strata pieniędzy i wysiłku, które w przeciwnym razie można by wydać na atrakcyjność dla tych, którzy są bardziej skłonni do konwersji. Amplitude Recommend pozwala uniknąć tej pułapki, pozwalając marketerom przewidzieć, którzy użytkownicy mają największe prawdopodobieństwo konwersji. Po zidentyfikowaniu tej grupy możesz stworzyć kohortę składającą się tylko z tych klientów o wysokiej wartości do wykorzystania w kampanii marketingowej.

Określanie, jaką zachętę do zaoferowania

Oferowanie zachęty swoim klientom może zwiększyć konwersje, ale skąd możesz wiedzieć, że nie oferujesz zniżek klientom, którzy zarejestrowaliby się bez nich? W takim przypadku prognozy można wykorzystać do wyeliminowania klientów o wysokim prawdopodobieństwie z kampanii motywowanych. W ten sposób marketerzy unikają rozdawania rabatów za to, co z dużym prawdopodobieństwem użytkownicy prawdopodobnie zapłacą pełną cenę.

Określanie, jakie treści widzą klienci

Personalizacja to nazwa gry w erze Big Data, a prognozy są siłą napędową spersonalizowanych kampanii marketingowych. W rzeczywistości ukierunkowana personalizacja stała się oczekiwaniem wielu konsumentów, a 90% klientów uważa spersonalizowany marketing za co najmniej nieco atrakcyjny. Doświadczeni marketerzy tworzą kohorty predykcyjne składające się z użytkowników, którzy preferują określony produkt lub funkcję, i tworzą kampanie zawierające te same preferowane produkty, aby uzyskać lepsze wyniki.

Analizuj i przewidywaj zachowanie klientów, aby uniknąć rezygnacji

Analityka predykcyjna jest szczególnie pomocna przy uruchamianiu „co by było, gdyby?” scenariusze związane z utrzymaniem klientów. W szczególności różne aspekty obsługi klienta mogą być poprawiane lub zmieniane w ramach modelu predykcyjnego w celu określenia optymalnego doświadczenia klienta. Na przykład, przeprowadzając analizę predykcyjną, marketer produktu nie musi się zastanawiać, czy wysłanie spersonalizowanej wiadomości do potencjalnego klienta o wysokiej wartości podczas bezpłatnego okresu próbnego zaszkodzi, czy pomoże w konwersji.

Personalizacja przydaje się, gdy prognoza przewiduje potrzeby klienta, zanim ten zda sobie sprawę, że je posiada. Być może najbardziej znane są usługi przesyłania strumieniowego, takie jak Netflix i Spotify, a także sprzedawcy detaliczni, tacy jak Amazon, sugerując swoim klientom produkty na podstawie kombinacji wcześniejszych wyborów i wyborów dokonanych przez podobną grupę, zwiększając zarówno wrażenia konsumentów, jak i liczbę sprzedaży.

Stosowanie rekomendacji wykracza poza sferę usług przesyłania strumieniowego i witryn e-commerce. Chik-fil-A ostatnio wykorzystał prognozy oparte na amplitudzie, aby zmienić sposób wyświetlania elementów menu w swojej aplikacji dla określonych użytkowników na podstawie przeszłych zachowań i zakupów. Zapewniło to klientom możliwość zakupu tego, czego chcą, bez konieczności przeszukiwania interfejsu użytkownika i zminimalizowania tarcia na etapie zakupu.

Czasami spostrzeżenia zebrane z przewidywań mogą wpływać na rozwój produktów i usług. Netflix oświetlił swój szalenie popularny program House of Cards po tym, jak prognozy sugerują, że remake oryginalnego brytyjskiego serialu prowadzone przez Davida Finchera i kierowane przez Kevina Spaceya będzie hitem wśród widzów. Netflix był w stanie podjąć ryzyko o wartości 100 milionów dolarów i stworzyć produkt, który byłby atrakcyjny dla istniejącej bazy klientów i nowych subskrybentów — wszystko to dzięki niezawodności swoich modeli predykcyjnych.

Te wiarygodne, oparte na danych prognozy mogą pomóc w identyfikacji tarcia w obsłudze klienta, zanim klient ich doświadczy. Jeśli specjalista ds. marketingu produktów zauważy znaczny spadek użytkowania w ciągu kilku tygodni od zarejestrowania się w usłudze strumieniowego przesyłania muzyki, firma może stworzyć scenariusze ze zmienionymi zmiennymi, aby zidentyfikować największe prawdopodobieństwo zakłóceń w obsłudze klienta.

Usługa przesyłania strumieniowego, która chce zidentyfikować użytkowników o wysokim ryzyku rezygnacji, może użyć polecenia Amplitude Recommend do generowania prognoz na podstawie:

• Długość kadencji kohorty
• Data ostatniego streamu lub pobrania
• Historyczna częstotliwość pobrań
• Porównania z innymi kohortami, które zarejestrowały się mniej więcej tego samego dnia

Gdy analizy predykcyjne pomogą zidentyfikować klientów wysokiego ryzyka, firmy mogą kierować do nich opłacalne i spersonalizowane działania w zakresie utrzymania.

Przewiduj i przygotuj się na zmiany w popycie

Dokładniejsze prognozowanie popytu na produkty za pomocą analiz predykcyjnych może pomóc zminimalizować nadmierne lub niedostateczne zapasy oraz związane z nimi koszty. Każdy detalista w 2021 r., który opierałby decyzje dotyczące zapasów wyłącznie na liczbie sezonów świątecznych w 2020 r., prawdopodobnie znalazłby się w żałośnie niedostatecznym zapasie w obliczu różnych warunków środowiskowych. Z drugiej strony detalista spodziewający się sprzedaży sprzed pandemii może skończyć na przeładowaniu swoich półek. Zamiast zgadywania, firmy mogą zamiast tego użyć modelu stworzonego przez predyktywne oprogramowanie analityczne do przewidywania prawdopodobnego scenariusza opartego na danych historycznych i opartego na obliczeniach komputerowych.

Co więcej, prognozowanie popytu może stworzyć bardziej realistyczne oczekiwania dotyczące planowania, zmniejszając prawdopodobieństwo, że dana firma będzie za mało lub za dużo pracowników w danym okresie. Analizy predykcyjne pomagają Walmart identyfikować godziny szczytu w swoich aptekach, aby zmaksymalizować wydajność personelu i skrócić czas realizacji recept.

Podczas gdy źle przewidywane zapotrzebowanie klientów może powodować problemy z podażą i personelem dla fizycznych firm, sprzedawcy internetowi i firmy SaaS napotykają własne wąskie gardła związane z przeciążonymi serwerami i infrastrukturą cyfrową. Analizy predykcyjne mogą być wykorzystywane przez takie firmy w celu wzmocnienia swoich usług i zapewnienia odpowiednich zasobów IT i klientów przed przewidywanym wzrostem popytu.

Zaplanuj potencjalne kontrakty terminowe

Firmy, których oczy są mocno utkwione w przeszłych wynikach, ograniczają potencjalne możliwości przyszłego wzrostu. Zastosowanie analiz predykcyjnych w całej firmie może prowadzić do szczęśliwszych i bardziej zaangażowanych klientów, a także do atrakcyjniejszego wyniku końcowego — korzyści, z których pierwsi użytkownicy już korzystają. Chociaż firmy mogą natychmiast odnieść korzyści z integracji analiz predykcyjnych z istniejącymi operacjami, korzyści nie ograniczają się do tego, co dzieje się tu i teraz. Platformy do analiz predykcyjnych, takie jak Amplitude, z pewnością pomagają przewidzieć prawdopodobne wyniki dla pojedynczego produktu lub grupy klientów, ale ich główna korzyść polega na zdolności pomagania firmom w wyborze potencjalnej przyszłości, którą sami widzą.