Создайте новое будущее с нашими решениями
Использование предиктивной аналитики для повышения лояльности клиентов
“
В этой статье вы узнаете, как прогнозная аналитика помогает брендам удерживать клиентов и повышать продажи. Мы объясняем принципы, модели и методы, показываем персональные рекомендации, предотвращение оттока, прогноз спроса и рисков доставки. Узнаете, как гиперперсонализация, оптимизация расходов и точные решения дают конкурентное преимущество и лучший клиентский опыт на основе данных клиента.
Если смотреть на расходы, выгоды от прогнозной аналитики для удержания клиентов очевидны и очень большие.
Главное
Прогнозная аналитика — это сильный инструмент для брендов: он помогает удерживать клиентов и делать их опыт лучше. Используя данные и модели прогнозирования, бренды получают подробные знания о поведении клиентов и могут оценить риск ухода по каждому клиенту. Так как привлечение нового клиента может стоить до 25 раз дороже, чем удержание текущего, преимущества прогнозной аналитики для удержания клиентов очевидны. В этой статье мы рассмотрим лучшие подходы, как брендам использовать прогнозную аналитику и давать персональные впечатления, которые повышают лояльность и удержание.
Главное
- Что это такое. Прогнозная аналитика использует данные и ИИ, чтобы предсказывать результаты, и ее рыночная ценность быстро растет.
- Сила рекомендаций. Прогнозная аналитика дает очень персональные рекомендации по товарам и влияет на поведение при покупке.
- Предотвращение оттока. Аналитика находит клиентов с высоким риском ухода и позволяет запускать точечные стратегии удержания.
Прогнозная аналитика — это сильный инструмент для брендов: он помогает удерживать клиентов и делать их опыт лучше. Используя данные и модели прогнозирования, бренды получают подробные знания о поведении клиентов и могут оценить риск ухода по каждому клиенту. Так как привлечение нового клиента может стоить до 25 раз дороже, чем удержание текущего, преимущества прогнозной аналитики для удержания клиентов очевидны. В этой статье мы рассмотрим лучшие подходы, как брендам использовать прогнозную аналитику и давать персональные впечатления, которые повышают лояльность и удержание.
Что такое прогнозная аналитика?
Прогнозная аналитика — это использование данных, статистических алгоритмов и методов машинного обучения, чтобы оценивать вероятность будущих исходов. Ее цель — не просто описывать, что уже случилось, а предсказывать, что произойдет дальше. По мере улучшения технологий искусственного интеллекта интерес к прогнозной аналитике быстро растет. В отчете Statista за 2025 год указано, что рынок программного обеспечения для прогнозной аналитики составлял 5,29 млрд долларов в 2022 году и, по прогнозу, вырастет до 41,52 млрд долларов к 2030 году.
По сути, прогнозная аналитика применяет модели, которые анализируют текущие и прошлые факты, чтобы делать прогнозы о неизвестных событиях. Используются разные методы, такие как регрессионный анализ, прогнозирование и машинное обучение, чтобы находить закономерности и идеи для построения моделей. Эти модели выявляют связи между множеством факторов, что позволяет считать вероятности и тренды для конкретных будущих событий.
Фрэнк Санни, приглашенный директор по маркетингу (fractional CMO) и консультант по маркетингу, отметил, что клиентский опыт становится лучше, когда нужный продукт предлагается нужному человеку в нужный момент. Это проявляется по‑разному. Например, ритейлер может предложить маме новый развивающий товар для ребенка, а банк — более низкую процентную ставку ценному клиенту. Компания может дать расширенный сервис клиенту с риском ухода от бренда. Книготорговец может предложить следующую логичную книгу тем, кто читает серию романов. Все это делается с помощью компьютерного моделирования: анализируется история транзакций и используются прогнозные модели, чтобы рекомендовать правильное предложение в нужное время.
Санни добавил, что в их компании применяли модели, чтобы находить самых вероятных откликнувшихся на кампанию (response modeling), клиентов с риском ухода (attrition modeling), тех, кому скорее всего будет интересен другой бренд из портфеля организации (brand propensity modeling), и лучших внешних потенциальных клиентов для маркетинга по привлечению (prospect modeling). Эти модели улучшают клиентский опыт, потому что показывают коммуникации и предложения только тем, кому это действительно может быть интересно.
Бренды могут использовать прогнозную аналитику во множестве сценариев — от предсказания оттока клиентов до прогноза спроса. Модели постоянно учатся на новых данных, чтобы уточнять прогнозы. Прогнозная аналитика дает глубокие оценки будущих вероятностей — это практические выводы, на основе которых можно принимать стратегические решения и предпринимать точечные действия. Пока описательная аналитика рассказывает, что произошло, а диагностическая — почему это произошло, прогнозная сосредотачивается на том, что произойдет. Такие основанные на данных «взгляды в будущее» приносят бизнесу большую ценность.
Джонатан Моран, руководитель маркетинга martech‑решений в компании SAS (аналитика, искусственный интеллект и управление данными), отметил, что есть четыре типа моделей прогнозной аналитики:
По сути, прогнозная аналитика применяет модели, которые анализируют текущие и прошлые факты, чтобы делать прогнозы о неизвестных событиях. Используются разные методы, такие как регрессионный анализ, прогнозирование и машинное обучение, чтобы находить закономерности и идеи для построения моделей. Эти модели выявляют связи между множеством факторов, что позволяет считать вероятности и тренды для конкретных будущих событий.
Фрэнк Санни, приглашенный директор по маркетингу (fractional CMO) и консультант по маркетингу, отметил, что клиентский опыт становится лучше, когда нужный продукт предлагается нужному человеку в нужный момент. Это проявляется по‑разному. Например, ритейлер может предложить маме новый развивающий товар для ребенка, а банк — более низкую процентную ставку ценному клиенту. Компания может дать расширенный сервис клиенту с риском ухода от бренда. Книготорговец может предложить следующую логичную книгу тем, кто читает серию романов. Все это делается с помощью компьютерного моделирования: анализируется история транзакций и используются прогнозные модели, чтобы рекомендовать правильное предложение в нужное время.
Санни добавил, что в их компании применяли модели, чтобы находить самых вероятных откликнувшихся на кампанию (response modeling), клиентов с риском ухода (attrition modeling), тех, кому скорее всего будет интересен другой бренд из портфеля организации (brand propensity modeling), и лучших внешних потенциальных клиентов для маркетинга по привлечению (prospect modeling). Эти модели улучшают клиентский опыт, потому что показывают коммуникации и предложения только тем, кому это действительно может быть интересно.
Бренды могут использовать прогнозную аналитику во множестве сценариев — от предсказания оттока клиентов до прогноза спроса. Модели постоянно учатся на новых данных, чтобы уточнять прогнозы. Прогнозная аналитика дает глубокие оценки будущих вероятностей — это практические выводы, на основе которых можно принимать стратегические решения и предпринимать точечные действия. Пока описательная аналитика рассказывает, что произошло, а диагностическая — почему это произошло, прогнозная сосредотачивается на том, что произойдет. Такие основанные на данных «взгляды в будущее» приносят бизнесу большую ценность.
Джонатан Моран, руководитель маркетинга martech‑решений в компании SAS (аналитика, искусственный интеллект и управление данными), отметил, что есть четыре типа моделей прогнозной аналитики:
- Модели склонности (Propensity Models): показывают, насколько клиент склонен совершить действие — например, принять предложение, допустить дефолт по продукту или услуге, либо выполнить другое поведение.
- Модели прогнозирования (Forecasting Models): применимы не только к управлению запасами, но и к фронтовому клиентскому опыту. Прогноз спроса, трафика, загрузки персонала и т. п. помогает сделать опыт лучше, обеспечивая нужные ресурсы.
- Модели оптимизации (Optimization Models): помогают учитывать правила контакта и бизнес‑ограничения и понимать компромиссы. Например, какое оптимальное число коммуникаций отправлять при заданном бюджете? Как оптимизировать контакты с клиентами? Когда наступает «переизбыток» сообщений и с какими интервалами?
- Модели оттока (Churn Models): важны для организаций, которым нужно сохранять базу клиентов или уровень спроса. Понимание того, близок ли клиент к уходу, позволяет менять коммуникации и взаимодействия — чтобы удержать клиента или, для низкоценностных сегментов, осознанно дать оттоку случиться.
Хотите узнать, как лидеры российского рынка используют наши решения?
Ознакомьтесь с презентацией кейсов AllSee, где собраны реальные решения, доказавшие свою эффективность в бизнесе!
Предиктивная аналитика для рекомендаций
Прогнозная аналитика использует данные клиентов, такие как история покупок, история просмотров, демография и другое, чтобы находить связи между часто покупаемыми товарами и строить сложные модели рекомендаций с помощью методов, таких как коллаборативная фильтрация, кластеризация и анализ покупательских корзин. Рекомендации по товарам много лет помогают увеличивать продажи и вовлеченность клиентов. В отчете McKinsey 2015 года говорилось, что 35% продаж Amazon приходятся на рекомендации, а в 2019 году в интервью MobileSyrup тогдашний вице-президент Netflix по продуктовым инновациям Тодд Еллин говорил, что примерно 80% активности зрителей формируется персональными рекомендациями.
Модели прогнозной аналитики создают ранжированные списки рекомендованных товаров для каждого клиента, которые затем фильтруются и оптимизируются, прежде чем показать лучшие персональные рекомендации каждому конкретному человеку через каналы бренда. Цель прогнозной аналитики в этом случае — выдавать очень точные рекомендации, которые учитывают уникальные интересы, историю и предпочтения каждого клиента, чтобы влиять на поведение при покупке.
Данные о взаимодействиях клиента затем используются, чтобы дорабатывать базовые прогнозные модели и со временем делать систему еще умнее. Так прогнозная аналитика превращает потенциальных клиентов в покупателей через гиперперсональные рекомендации.
В компании OvalEdge, консалтинге по управлению данными и поставщике комплексных каталогов данных, отметили, что за последний год обычный покупатель с помощью поиска и качественных изображений товаров может почти полностью найти продукты, подходящие его вкусам и предпочтениям, но в современном конкурентном, быстром мире шопинга внимание очень ограничено. «Ритейлеры теперь могут показать прямо наверху результатов именно такой товар, который покупатель хочет купить», сообщили в OvalEdge. «Пока пользователь открывает продукт, чтобы посмотреть характеристики и описание, он также видит рекомендации товаров, которые с большой вероятностью купит — на основе выводов из его прошлой истории покупок, включая типичную сумму, которую он тратит на такие товары».
Модели прогнозной аналитики создают ранжированные списки рекомендованных товаров для каждого клиента, которые затем фильтруются и оптимизируются, прежде чем показать лучшие персональные рекомендации каждому конкретному человеку через каналы бренда. Цель прогнозной аналитики в этом случае — выдавать очень точные рекомендации, которые учитывают уникальные интересы, историю и предпочтения каждого клиента, чтобы влиять на поведение при покупке.
Данные о взаимодействиях клиента затем используются, чтобы дорабатывать базовые прогнозные модели и со временем делать систему еще умнее. Так прогнозная аналитика превращает потенциальных клиентов в покупателей через гиперперсональные рекомендации.
В компании OvalEdge, консалтинге по управлению данными и поставщике комплексных каталогов данных, отметили, что за последний год обычный покупатель с помощью поиска и качественных изображений товаров может почти полностью найти продукты, подходящие его вкусам и предпочтениям, но в современном конкурентном, быстром мире шопинга внимание очень ограничено. «Ритейлеры теперь могут показать прямо наверху результатов именно такой товар, который покупатель хочет купить», сообщили в OvalEdge. «Пока пользователь открывает продукт, чтобы посмотреть характеристики и описание, он также видит рекомендации товаров, которые с большой вероятностью купит — на основе выводов из его прошлой истории покупок, включая типичную сумму, которую он тратит на такие товары».
Готовы внедрить ИИ, но не знаете, с чего начать?
Получите консультацию с экспертами AllSee, чтобы сделать свой проект эффективнее и надежнее.
Прогнозная аналитика для предотвращения оттока клиентов
Прогнозная аналитика использует методы, такие как логистическая регрессия, деревья решений и нейронные сети, чтобы анализировать прошлые данные о клиентах и строить сложные модели, которые предсказывают вероятность ухода каждого клиента. Эти модели выявляют клиентов с высоким риском и показывают ключевые причины оттока для разных сегментов.
Опираясь на такие практические выводы, бренды запускают точечные и проактивные кампании удержания, которые учитывают конкретные риски и мотивы оттока ценных клиентов из группы риска. Прогнозная аналитика также помогает оптимизировать модели оттока и стратегии удержания, отслеживая взаимодействие клиентов с персональными инициативами. По сути, прогнозная аналитика применяет инструменты науки о данных, чтобы понимать и снижать риск ухода для каждого отдельного клиента.
Прогнозная аналитика не ограничивается предсказанием оттока клиентов — ее используют и для оценки рисков доставки по конкретным адресам. В UPS Capital, провайдере страхования доставки с несколькими перевозчиками и видами транспорта, отметили, что число неопределенностей на пути посылки от склада до двери клиента обходится продавцам дорого. «Между 260 млн случаев краж посылок с порога в год, ростом мошенничества с доставкой, разнообразием продаваемых онлайн товаров и экстремальной погодой практики урегулирования проблем доставки стали заметно сложнее», сообщили в UPS Capital. «В результате логистическая отрасль обратилась к прогнозной аналитике, чтобы по данным об адресах определять зоны высокого, среднего и низкого риска доставки».
Там же пояснили, что эти данные дают продавцам понимание уровня риска по конкретным отправлениям и помогают решить, нужны ли особые меры (например, выбор страховки продавцом или покупателем, альтернативные варианты доставки или запрос подписи). «Прогнозная аналитика уже используется продавцами товаров класса люкс и технологий, и по мере того как такие сервисы становятся доступнее, можно ожидать, что анализ адресных рисков возьмут на вооружение розничные компании любого размера», отметили в UPS Capital.
Опираясь на такие практические выводы, бренды запускают точечные и проактивные кампании удержания, которые учитывают конкретные риски и мотивы оттока ценных клиентов из группы риска. Прогнозная аналитика также помогает оптимизировать модели оттока и стратегии удержания, отслеживая взаимодействие клиентов с персональными инициативами. По сути, прогнозная аналитика применяет инструменты науки о данных, чтобы понимать и снижать риск ухода для каждого отдельного клиента.
Прогнозная аналитика не ограничивается предсказанием оттока клиентов — ее используют и для оценки рисков доставки по конкретным адресам. В UPS Capital, провайдере страхования доставки с несколькими перевозчиками и видами транспорта, отметили, что число неопределенностей на пути посылки от склада до двери клиента обходится продавцам дорого. «Между 260 млн случаев краж посылок с порога в год, ростом мошенничества с доставкой, разнообразием продаваемых онлайн товаров и экстремальной погодой практики урегулирования проблем доставки стали заметно сложнее», сообщили в UPS Capital. «В результате логистическая отрасль обратилась к прогнозной аналитике, чтобы по данным об адресах определять зоны высокого, среднего и низкого риска доставки».
Там же пояснили, что эти данные дают продавцам понимание уровня риска по конкретным отправлениям и помогают решить, нужны ли особые меры (например, выбор страховки продавцом или покупателем, альтернативные варианты доставки или запрос подписи). «Прогнозная аналитика уже используется продавцами товаров класса люкс и технологий, и по мере того как такие сервисы становятся доступнее, можно ожидать, что анализ адресных рисков возьмут на вооружение розничные компании любого размера», отметили в UPS Capital.
Прогнозная аналитика для персонализации клиентского опыта
Прогнозная аналитика дает гиперперсонализацию, потому что помогает брендам предсказывать индивидуальные предпочтения и поведение клиентов. Методы машинного обучения и ИИ анализируют прошлые взаимодействия, покупки, активность на сайте и другие данные о клиентах, чтобы строить профили, где видны интересы и наиболее вероятные пути вовлечения для каждого человека.
Эти прогнозные знания позволяют брендам подстраивать сообщения, рекомендации, предложения и сам клиентский опыт так, чтобы это совпадало с тем, чего конкретный человек хочет в данный момент. Например, клиентам с низкой лояльностью можно показать стимулы удержания. Прогнозная аналитика также позволяет делать персонализацию в больших масштабах для обширной базы клиентов. Это усиливает удержание и улучшает впечатления. В отчете Segment State of Personalization за 2025 год сказано, что 56% клиентов становятся повторными покупателями после персонализированного опыта с брендом. Кроме того, 62% руководителей отметили улучшение удержания клиентов как результат своих усилий по персонализации.
В OvalEdge отметили, что «прогнозная персонализация» усилилась с появлением более продвинутого ИИ и возможностью быстро собирать и анализировать данные. «Модели машинного обучения анализируют прошлые поиски клиентов, покупательские паттерны, демографические детали и активность в реальном времени, что позволяет компаниям показывать персональный контент отдельным покупателям», сообщили в OvalEdge. «Кроме того, когда потенциальному покупателю показывают описание товара, контент можно адаптировать под демографическое и психографическое понимание — с учетом языка и культуры; такая тонкая настройка сильно повышает уровень персонализации и конечный опыт покупателя».
По мере того как происходят взаимодействия, прогнозные модели постоянно обновляются и уточняют персонализацию. В OvalEdge объяснили, что алгоритмы многих онлайн‑ритейлеров также подстраивают цены, чтобы сделать предложение более конкурентным для конкретного покупателя. Такой подход, где все — от писем до цен и общения в колл‑центре — настраивается под каждого человека на основе данных, максимизирует уместность и выстраивает прочную связь «один к одному». Это позволяет брендам создавать глубоко персональные впечатления, как будто они сделаны лично для каждого клиента.
Эти прогнозные знания позволяют брендам подстраивать сообщения, рекомендации, предложения и сам клиентский опыт так, чтобы это совпадало с тем, чего конкретный человек хочет в данный момент. Например, клиентам с низкой лояльностью можно показать стимулы удержания. Прогнозная аналитика также позволяет делать персонализацию в больших масштабах для обширной базы клиентов. Это усиливает удержание и улучшает впечатления. В отчете Segment State of Personalization за 2025 год сказано, что 56% клиентов становятся повторными покупателями после персонализированного опыта с брендом. Кроме того, 62% руководителей отметили улучшение удержания клиентов как результат своих усилий по персонализации.
В OvalEdge отметили, что «прогнозная персонализация» усилилась с появлением более продвинутого ИИ и возможностью быстро собирать и анализировать данные. «Модели машинного обучения анализируют прошлые поиски клиентов, покупательские паттерны, демографические детали и активность в реальном времени, что позволяет компаниям показывать персональный контент отдельным покупателям», сообщили в OvalEdge. «Кроме того, когда потенциальному покупателю показывают описание товара, контент можно адаптировать под демографическое и психографическое понимание — с учетом языка и культуры; такая тонкая настройка сильно повышает уровень персонализации и конечный опыт покупателя».
По мере того как происходят взаимодействия, прогнозные модели постоянно обновляются и уточняют персонализацию. В OvalEdge объяснили, что алгоритмы многих онлайн‑ритейлеров также подстраивают цены, чтобы сделать предложение более конкурентным для конкретного покупателя. Такой подход, где все — от писем до цен и общения в колл‑центре — настраивается под каждого человека на основе данных, максимизирует уместность и выстраивает прочную связь «один к одному». Это позволяет брендам создавать глубоко персональные впечатления, как будто они сделаны лично для каждого клиента.
Хотите быть в курсе актуальных новостей о внедрении AI?
Подписывайтесь на телеграм-канал AllSee и читайте наши свежие новости о трендах и решениях с ИИ каждый день!
Заключительные мысли о предиктивной аналитике
Прогнозная аналитика меняет клиентский опыт и стратегии брендов, потому что дает основанные на данных взгляды на будущие действия каждого клиента. По мере роста возможностей и распространения прогнозного моделирования у брендов появляется уникальная возможность использовать эти знания о будущем, чтобы радовать клиентов, предотвращать отток, оптимизировать расходы и получать конкурентное преимущество.
Создайте новое будущее с нашими решениями
Похожие статьи