Использование прогнозной аналитики для повышения лояльности клиентов

В этой статье вы узнаете о том, как прогнозная аналитика помогает брендам удерживать клиентов и повышать продажи: определение и виды моделей, рекомендации и гиперперсонализация, предсказание оттока, оценка рисков доставки, оптимизация расходов и ресурсов, лучшие практики применения данных и ИИ для улучшения клиентского опыта, прогнозирование спроса, трафика и точные стратегии удержания.

С точки зрения расходов широкие преимущества прогнозной аналитики для удержания клиентов очевидны.

Главное

Что это такое. Прогнозная аналитика использует данные и ИИ, чтобы предсказывать результаты, и её рыночная ценность быстро растёт.
Сила рекомендаций. Прогнозная аналитика даёт очень точные персональные рекомендации товаров и влияет на поведение при покупке.
Предотвращение оттока. Аналитика находит клиентов с высоким риском ухода и помогает применять точечные стратегии удержания.

Прогнозная аналитика даёт брендам мощный инструмент для усиления удержания клиентов и улучшения клиентского опыта. Используя данные и прогнозное моделирование, бренды получают детальные знания о поведении клиентов и могут предсказывать риск ухода по каждому клиенту. Поскольку привлечение новых клиентов может обходиться в 25 раз дороже, чем удержание существующих, широкие преимущества прогнозной аналитики для удержания клиентов очевидны. В этой статье мы рассмотрим лучшие практики, которые помогают брендам использовать прогнозную аналитику и создавать персонализированные впечатления, повышающие лояльность и удержание.

Что такое предиктивная аналитика?

Прогнозная аналитика — это использование данных, статистических алгоритмов и методов машинного обучения, чтобы оценить вероятность будущих исходов. Цель прогнозной аналитики — не просто описывать, что уже произошло, а предсказывать, что произойдёт. По мере того как технологии ИИ развиваются, применение прогнозной аналитики становится устойчивым трендом. Отчёт за 2025 год указывает, 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.

В основе прогнозной аналитики лежат модели, которые анализируют текущие и исторические факты, чтобы сделать предположения о неизвестных событиях. Разные методы — такие как регрессионный анализ, прогнозирование и машинное обучение — помогают находить закономерности и инсайты, на которых строится прогнозное моделирование. Модели выявляют связи между множеством факторов, что позволяет рассчитывать вероятности и тренды для отдельных будущих событий.

Мы считаем, что клиентский опыт улучшается, когда нужный продукт предлагается нужному человеку в нужный момент. Это принимает разные формы. Например, ритейлер может предложить маме новый обучающий товар для её ребёнка, банк — снизить ставку для ценного клиента. Компания может дать улучшенный сервис клиенту, который рискует уйти от бренда. Книготорговец может предложить следующую логичную книгу тому, кто читает серию романов. Всё это делается с помощью компьютерного моделирования, которое рассматривает историю транзакций и использует прогнозные модели, чтобы рекомендовать правильное предложение в правильное время.

Наша команда использует модели, чтобы определять людей, которые с наибольшей вероятностью откликнутся на кампанию (моделирование отклика), выявлять клиентов с риском ухода (моделирование оттока), находить тех, кому, скорее всего, будет интересен другой бренд из портфеля организации (моделирование склонности к бренду), и выбирать лучших внешних потенциальных клиентов для активностей по привлечению (моделирование перспектив). Эти модели улучшают клиентский опыт, потому что показывают маркетинговые коммуникации и предложения только тем потребителям, которым это действительно может быть интересно.

Бренды могут задействовать прогнозную аналитику в множестве случаев — от предсказания оттока клиентов до прогнозирования спроса. Модели постоянно учатся на новых данных и уточняют прогнозы. Прогнозная аналитика даёт глубокие представления о будущих вероятностях — практичные инсайты, на основе которых можно принимать стратегические бизнес-решения и действовать точечно. В то время как описательная аналитика рассказывает, что произошло, а диагностическая — почему это произошло, прогнозная аналитика фокусируется на том, что произойдёт. Такие основанные на данных взгляды в будущее приносят бизнесу огромную ценность.

Мы считаем, что есть четыре типа моделей прогнозной аналитики:

Модели склонности (Propensity Models): показывают склонность клиента совершить действие — например, принять предложение, допустить дефолт по продукту/услуге или проявить другое поведение.

Модели прогнозирования (Forecasting Models): применимы не только к запасам на бэкэнде, но и к фронтальному клиентскому опыту. Прогнозирование спроса, трафика, потребности в персонале и т.п. помогает улучшить опыт, обеспечивая правильное выделение ресурсов.

Модели оптимизации (Optimization Models): имеют разные формы — используют контактные правила и бизнес-ограничения, чтобы оценивать компромиссы. Например, какое оптимальное число коммуникаций отправлять при заданном бюджете? Как оптимизировать контакты с клиентами? Когда наступает насыщение клиента определённым сообщением — и с какими интервалами?

Модели оттока (Churn Models): предсказание оттока критично для организаций, которым нужно удерживать определённую клиентскую базу или уровень спроса. Понимание, что клиент близок к уходу, ведёт к иным коммуникациям и взаимодействиям — чтобы удержать его, а для низкоценностных клиентов/сегментов — иногда позволить оттоку случиться.

Хотите узнать, как лидеры российского рынка используют наши решения?

Ознакомьтесь с маркетинг-китом AllSee, где собраны реальные кейсы и решения, доказавшие свою эффективность в бизнесе!

Предиктивная аналитика для рекомендаций

Прогнозная аналитика использует клиентские данные — историю покупок, историю просмотров, демографию и многое другое — чтобы находить связи между часто покупаемыми товарами и строить сложные модели рекомендаций с применением коллаборативной фильтрации, кластеризации и анализа корзины покупок. Рекомендации товаров уже много лет помогают повышать продажи и вовлечённость клиентов. В 2015 году в отчёте сообщалось, что 35% продаж Amazon приходятся на товарные рекомендации, а в 2019 году в интервью тогдашний вице-президент по продуктовым инновациям Netflix говорил, что примерно 80% активности зрителей формируется его персональными рекомендациями.

Прогнозные модели формируют ранжированные списки рекомендованных товаров для каждого клиента, после чего эти списки дополнительно фильтруются и оптимизируются, чтобы по каналам бренда доставить каждому человеку самые подходящие персональные рекомендации. Цель прогнозной аналитики в этом контексте — показать максимально релевантные рекомендации, учитывающие уникальные интересы, историю и предпочтения каждого клиента, чтобы повлиять на покупательское поведение.

Данные о взаимодействии клиентов дальше используются для уточнения базовых моделей, благодаря чему система со временем становится умнее. Так прогнозная аналитика превращает потенциальных покупателей в реальных через гиперперсонализированные рекомендации.

Мы отмечаем, что за прошлый год обычный покупатель, пользуясь поиском и детальными изображениями товаров, может практически сразу находить позиции, подходящие его вкусам и предпочтениям, но в сегодняшнем конкурентном и очень быстром мире шопинга внимание — дефицитный ресурс. Сейчас ритейлеры могут показывать в самом верху результатов ровно тот товар, который покупатель скорее всего хочет купить. Пока человек открывает товар и изучает характеристики и описания, он одновременно видит рекомендации, которые с высокой вероятностью окажутся интересными, исходя из инсайтов из его прошлой истории покупок — включая типичную сумму, которую он тратит на такие товары.

Ищете проверенные ИИ-решения, которые реально работают?

В нашей подборке — 85 уникальных ИИ технологий для маркетинга, ритейла, HR и других сфер, которые уже приносят выгоду компаниям.

Прогнозная аналитика для предотвращения оттока клиентов

Прогнозная аналитика использует такие методы, как логистическая регрессия, деревья решений и нейросети, чтобы анализировать исторические данные о клиентах и строить сложные модели, предсказывающие вероятность ухода каждого клиента. Эти модели выявляют клиентов с высоким риском оттока и показывают ключевые причины ухода для разных сегментов.

Опираясь на такие практичные инсайты, бренды запускают точечные, проактивные кампании по удержанию, адресующие конкретные риски и мотивы ценных клиентов из группы риска. Прогнозная аналитика также помогает оптимизировать модели оттока и стратегии удержания, отслеживая, как клиенты реагируют на персональные инициативы. По сути, прогнозная аналитика применяет методы наук о данных, чтобы понять и снизить риск ухода для каждого клиента по отдельности.

Прогнозная аналитика не ограничивается предсказанием оттока клиентов — она также помогает оценивать риски доставки по конкретным адресам. Мы отмечаем, что количество неопределённостей, с которыми сталкивается посылка на пути от склада до двери клиента, может дорого обходиться продавцам: каждый год происходит около 260 млн случаев краж с порога, растёт число мошенничеств с доставкой, ассортимент продаваемых онлайн товаров очень разнообразен, а экстремальная погода усложняет процессы — из‑за этого решения по доставке стали гораздо сложнее. В результате индустрия логистики всё активнее использует прогнозную аналитику, чтобы по адресным данным определять районы с высоким, средним и низким уровнем риска доставки.

Мы поясняем, что такие данные дают продавцам понимание уровня риска конкретных отправлений и подсказывают, нужны ли индивидуальные меры предосторожности (например, страхование со стороны продавца или покупателя, альтернативные способы доставки или требование подписи). Сейчас прогнозная аналитика активно применяется у продавцов товаров класса люкс и технологий, и по мере удешевления и доступности таких сервисов данных мы ожидаем, что адресная оценка рисков станет обычной практикой для розничных компаний любого масштаба.

Прогнозная аналитика для персонализации клиентского опыта

Прогнозная аналитика обеспечивает гиперперсонализацию, потому что помогает брендам заранее оценивать индивидуальные предпочтения и поведение клиентов. Методы машинного обучения и ИИ анализируют прошлые взаимодействия, покупки, активность на сайте и другие данные, чтобы строить профили, показывающие интересы и вероятные пути вовлечения для каждого человека.

Эти прогнозные инсайты позволяют брендам настраивать сообщения, товарные рекомендации, офферы и клиентский опыт так, чтобы они совпадали с тем, что конкретному человеку нужно в данный момент. Например, клиентам с низкой лояльностью по прогнозу можно предлагать стимулы для удержания. В отчёте о персонализации за 2025 год 56% клиентов сказали, что станут повторными покупателями после персонализированного опыта с брендом, а 62% руководителей отметили улучшение удержания клиентов как результат усилий по персонализации.

Мы отмечаем, что «прогнозная персонализация» растёт вместе с развитием более сложного ИИ и возможностью быстро собирать и анализировать данные. Модели машинного обучения анализируют прошлые поиски клиентов, шаблоны покупок, демографические детали и деятельность в реальном времени, помогая компаниям показывать персонализированный контент конкретным покупателям. Кроме того, при показе описания товара содержание можно адаптировать под язык и культуру с учётом демографических и психографических особенностей — такие нюансы заметно усиливают уровень персонализации и итоговый опыт покупателя.

По мере того как происходят взаимодействия с клиентами, прогнозные модели постоянно обновляются и уточняют персонализацию. Мы поясняем, что алгоритмы многих онлайн‑ритейлеров также корректируют цены, чтобы сделать опыт более конкурентным для каждого покупателя. Такой подход на основе данных — от писем до цен и взаимодействий контакт‑центра — максимально повышает релевантность и помогает выстраивать крепкие персональные связи «один на один». Это позволяет брендам создавать глубоко персонализированные впечатления, которые ощущаются как сделанные специально для каждого клиента.

Не уверены, нужен ли вашему бизнесу искусственный интеллект?

Специальная анкета от AllSee поможет оценить текущие бизнес-процессы и понять, где ИИ станет вашим конкурентным преимуществом.

Заключительные мысли о предиктивной аналитике

Прогнозная аналитика меняет клиентский опыт и стратегии брендов, потому что даёт основанные на данных взгляды в будущее поведения каждого клиента. По мере того как возможности и распространённость прогнозного моделирования растут, у брендов появляется уникальная возможность использовать эти будущие инсайты, чтобы радовать клиентов, предотвращать отток, оптимизировать расходы и получать конкурентное преимущество.