Прогнозная аналитика 101: используйте прогнозы для получения бизнес-результатов

В эпоху больших данных такие крупные игроки, как Netflix, Amazon и Walmart, отстаивают прогностическую аналитику как основной инструмент для разработки стратегий и принятия более разумных и экономически эффективных решений на будущее. Предиктивная аналитика помогла этим и бесчисленному множеству других компаний прогнозировать вероятность будущих результатов путем обработки исторических данных о клиентах с помощью мощного аналитического программного обеспечения.

28% предприятий в настоящее время используют прогностическую аналитику для принятия обоснованных решений посредством прогнозирования. Ожидается, что внедрение прогнозной аналитики в ближайшие годы будет только расти, и компании, не использующие преимущества своих собственных данных, все чаще рискуют уступить позиции конкурентам, использующим прогнозы. Суть? Любой бизнес, ориентированный на рост, снижение затрат и повышение операционной эффективности, должен интегрировать прогностическую аналитику в свою бизнес-стратегию, чтобы использовать существенную силу прогнозирования раньше, чем это сделают их конкуренты.

Что такое прогнозная аналитика?

Прогнозная аналитика рассчитывает вероятность результатов, объединяя исторические данные с мощным компьютерным моделированием, анализом данных и машинным обучением. Прогнозный анализ помогает компаниям предвидеть вероятные результаты изменений стратегии с помощью прогнозов, основанных на данных. Любознательный менеджер по маркетингу продуктов может использовать прогнозную аналитику, чтобы определить вероятность успешного запуска продукта или изучить, как изменение функции в интерфейсе продукта может повлиять на вероятность конверсии клиента. При правильном использовании компания, приверженная прогнозному анализу, может экспериментировать с новыми способами повышения конверсии клиентов и количества продаж, сводя к минимуму риск, связанный с изучением новых методов и стратегий.

Использование данных для предсказания будущих событий может показаться сюжетным ходом из научно-фантастического романа, но математические компоненты появились раньше современных вычислений. За последние несколько десятилетий несколько достижений позволили предприятиям использовать прогностическую аналитику для составления собственных прогнозов:

• Компьютеры стали быстрее, мощнее и доступнее для коммерческого использования.
• Инновации в программном обеспечении сделали анализ более доступным для современного бизнеса
• Компании начали собирать огромные объемы данных от своих клиентов, которые ранее были недоступны, что является важным фактором в оптимизации прогнозов.

Благодаря этим цифровым достижениям компании имеют более полное представление о прошлом поведении своих клиентов, чем когда-либо прежде. С огромным объемом данных о клиентах, поступающих через использование веб-сайта, заказ продуктов и многое другое, прогнозы только повышают свою и без того внушительную точность по мере того, как наступает эра больших данных.

Руководствуйтесь маркетинговыми стратегиями с помощью прогнозов, основанных на данных

Прогнозы часто используются в мире маркетинга, чтобы лучше сосредоточить расходы на более вероятных положительных результатах. Данные, компьютерное обучение и статистическое моделирование дают количественные маркетинговые результаты, а прогнозы, построенные с использованием Amplitude Recommend, дают от 5% до 20% роста по сравнению с поведенческой когортой. Существует три основных варианта использования прогнозов как средства улучшения маркетинговых кампаний:

Определение того, кого включить в вашу кампанию

Включение клиентов с низкой вероятностью конверсии — пустая трата денег и усилий, которые в противном случае можно было бы потратить на обращение к тем, кто с большей вероятностью совершит конверсию. Amplitude Recommend позволяет избежать этой ловушки, позволяя маркетологам прогнозировать, какие пользователи имеют наибольшую вероятность конверсии. Как только эта группа определена, вы можете создать когорту, состоящую только из этих ценных клиентов, для использования в вашей маркетинговой кампании.

Определение того, какой стимул предложить

Предлагая поощрение своим клиентам, вы можете повысить конверсию, но откуда вы знаете, что не предлагаете скидки клиентам, которые подписались бы без них? В этом случае прогнозы можно использовать для исключения клиентов с высокой вероятностью из стимулированных кампаний. Поступая таким образом, маркетологи избегают отдавать товары со скидкой за то, что пользователи с высокой вероятностью, скорее всего, заплатят за полную цену.

Определение того, какой контент видят клиенты

Персонализация — это главное в эпоху больших данных, а прогнозы — это то, на чем основываются персонализированные маркетинговые кампании. Фактически, целевая персонализация стала ожиданием для многих потребителей, и 90% клиентов находят персонализированный маркетинг, по крайней мере, несколько привлекательным. Опытные маркетологи создают предиктивные когорты, состоящие из пользователей, предпочитающих определенный продукт или функцию, и строят кампании, специально показывающие те же самые предпочтительные продукты, чтобы добиться лучших результатов.

Анализируйте и прогнозируйте поведение клиентов, чтобы избежать оттока

Предиктивная аналитика особенно полезна при анализе вопросов «а что, если?» сценарии, связанные с удержанием клиентов. В частности, различные аспекты клиентского опыта можно настроить или изменить в рамках прогностической модели, чтобы определить оптимальный клиентский опыт. Например, запустив прогнозный анализ, маркетолог не должен задаваться вопросом, повредит или поможет ли отправка персонализированного сообщения ценному потенциальному клиенту во время бесплатной пробной версии.

Персонализация удобна, когда прогноз предвосхищает потребности клиента до того, как он осознает, что они у него есть. Возможно, наиболее известными являются потоковые сервисы, такие как Netflix и Spotify, и розничные продавцы, такие как Amazon, предлагают своим клиентам продукты на основе комбинации предыдущего выбора и выбора аналогичной когорты, увеличивая как потребительский опыт, так и количество продаж.

Использование рекомендаций выходит за рамки потоковых сервисов и сайтов электронной коммерции. Chik-fil-A недавно использовал прогнозы, созданные Amplitude, чтобы изменить то, как элементы меню в их приложении отображаются для конкретных пользователей на основе прошлых поступков и покупок. Это дало клиентам возможность покупать то, что они хотят, без необходимости искать это в пользовательском интерфейсе и минимизировать трения на этапе покупки.

Иногда информация, полученная из прогнозов, может помочь в разработке продуктов и услуг. Netflix дал зеленый свет своему невероятно популярному шоу «Карточный домик » после того, как прогнозы показали, что римейк оригинального британского шоу под руководством Дэвида Финчера и Кевина Спейси станет хитом у зрителей. Netflix смогла пойти на риск в 100 миллионов долларов и создать продукт, который был бы привлекательным для существующей клиентской базы и новых подписчиков — и все это благодаря надежности своих прогностических моделей.

Эти надежные прогнозы, основанные на данных, могут помочь выявить трения в клиентском опыте до того, как клиент столкнется с ними. Если маркетолог заметит значительное снижение использования в течение нескольких недель после регистрации в службе потоковой передачи музыки, бизнес может создать сценарии с измененными переменными, чтобы определить наибольшую вероятность нарушения работы клиента.

Стриминговый сервис, стремящийся выявить пользователей с высоким риском оттока, может использовать Amplitude Recommend для создания прогнозов на основе:

• Продолжительность пребывания в когорте
• Дата последней трансляции или загрузки
• Историческая частота загрузок
• Сравнение с другими когортами, которые зарегистрировались примерно в ту же дату

Как только прогнозный анализ поможет выявить клиентов с высоким уровнем риска, компании смогут нацелить на них экономичные и персонализированные усилия по удержанию клиентов.

Прогнозировать и готовиться к изменениям спроса

Более точное прогнозирование спроса на продукцию с помощью предиктивной аналитики может помочь свести к минимуму избыточные или недостаточные запасы и связанные с ними расходы. Любой ритейлер в 2021 году, основывающий решения о запасах исключительно на данных праздничного сезона 2020 года, скорее всего, окажется в крайне нехватке товаров перед лицом различных экологических обстоятельств. С другой стороны, ритейлер, ожидающий показателей продаж до пандемии, может оказаться затоваренным на своих полках. Вместо догадок предприятия могут использовать модель, созданную программным обеспечением для прогнозирования, чтобы предвидеть вероятный сценарий, основанный на исторических данных и основанный на компьютерных расчетах.

Кроме того, прогнозирование спроса может создать более реалистичные ожидания для планирования, уменьшая вероятность того, что конкретный бизнес будет недоукомплектован или перегружен персоналом в течение любого заданного периода. Прогнозная аналитика помогает Walmart определять часы пик в своих аптеках, чтобы максимизировать эффективность персонала и сократить время выдачи рецептов.

В то время как плохо прогнозируемый потребительский спрос может создать проблемы с поставками и персоналом для физических предприятий, интернет-магазины и предприятия SaaS сталкиваются с собственными узкими местами из-за перегруженных серверов и цифровой инфраструктуры. Такие компании могут использовать прогнозный анализ для поддержки своих услуг и предоставления соответствующих ИТ-ресурсов и клиентских ресурсов в преддверии прогнозируемого всплеска спроса.

План потенциального будущего

Компании, которые твердо смотрят на прошлые результаты, ограничивают потенциальные возможности будущего роста. Внедрение прогнозной аналитики в масштабах всей компании может привести к более довольным и заинтересованным клиентам, а также к более привлекательной прибыли — преимущества, которые уже используют ранние последователи. В то время как компании могут получить немедленный подъем от интеграции прогностической аналитики в существующие операции, преимущества не ограничиваются здесь и сейчас. Платформы предиктивной аналитики, такие как Amplitude, безусловно, помогают прогнозировать вероятные результаты для отдельного продукта или группы клиентов, но их главное преимущество заключается в их способности помочь компаниям выбрать потенциальное будущее, которое они видят для себя.