Хорошо, мы уже рассмотрели, что такое прогнозная аналитика и как она применяется. Теперь давайте обсудим то, что действительно важно: что маркетологи на самом деле получают от этого?
Ниже — одни из самых понятных и заметных преимуществ. И это не теория. Бренды уже видят такие результаты.
1. Можно заметить отток до того, как он случится
Отток клиентов обходится дорого, особенно когда он происходит неожиданно.
С помощью прогнозной аналитики можно находить закономерности, которые обычно появляются до ухода. Это могут быть редкие входы в аккаунт, отсутствие покупок 30 дней или падение открываемости писем. Как только такие сигналы видны, можно вовремя вмешаться и попробовать вернуть человека.
Один крупный телеком‑оператор использовал модели прогнозирования оттока, чтобы снизить потерю абонентов. Вместо того чтобы пытаться вернуть людей позже (что гораздо дороже), фокус сместили на тех, кто показывает ранние признаки снижения вовлеченности.
Это более разумный способ удерживать клиентов и защищать выручку.
2. Лучшая персонализация
Настоящая персонализация — это больше, чем просто имя в теме письма. Речь о рекомендациях правильного продукта, предложения или контента на основе того, что человеку действительно может быть важно.
Крупный стриминговый сервис — хороший пример. Более 80% просмотров там приходит из рекомендаций. А эти предложения работают на прогнозных моделях, обученных на поведении пользователей.
То же и с крупным онлайн‑ритейлером. Его система рекомендаций, построенная на прогнозной аналитике, обеспечивает до 30% продаж.
Такая персонализация — не уловка, а реально рабочий подход для бизнеса.
3. Улучшенное прогнозирование спроса (чтобы не сливать бюджет)
Бывает, запускается кампания, а товар внезапно заканчивается, или, что хуже, оказывается не нужен. Вот где помогает прогнозная аналитика.
Она прогнозирует спрос с учетом сезонности, трендов, географии и даже погоды. Крупные ритейлеры применяют это постоянно. Если ожидается шторм, они заранее корректируют запасы и рекламу. Они не угадывают — они готовятся.
Сервисы с наборами для приготовления еды поступают похоже, предсказывая заказы, чтобы не закупать лишние скоропортящиеся ингредиенты.
Маркетинг, синхронизированный с цепочкой поставок? За этим будущее.
4. Более высокий ROI, ниже CPA
Для многих это главное. Когда кампании опираются на предсказания — кто с большей вероятностью купит, а кто уйдет, — перестаешь тратить бюджет на неподходящие аудитории.
Пример из Гонконга: крупная сеть быстрого питания использовала предиктивные аудитории в современном аналитическом инструменте и оптимизировала ставки в реальном времени. Результат? Рост заказов в приложении на 550% и снижение стоимости привлечения на 63%.
Это не мелкая оптимизация. Это кампания, которая полностью меняет свою экономику.
5. Более умная сегментация = более точное таргетирование
Прогнозные модели позволяют группировать людей по вероятному поведению, а не только по демографии или интересам. Значит, можно строить более релевантные сегменты и говорить с ними так, чтобы послание действительно попадало в цель.
Крупный универмаг использовал предиктивную сегментацию, чтобы выделять ценных клиентов и делать кампании именно для них. Другая большая розничная сеть глубоко работала с предсказанием жизненных этапов. Это вызвало споры о приватности (и не зря), но также показало, насколько сильной может быть предиктивная сегментация при ответственном применении.
Плюс? Более высокая вовлеченность. Лучшая конверсия. Кампании, которые меньше похожи на догадки и больше — на точную работу.