Предиктивная аналитика в маркетинге: полное руководство 2025

Прогнозная аналитика в маркетинге использует прошлые данные о клиентах и кампаниях, чтобы предсказывать поведение, оптимизировать расходы, снижать отток и делать общение с клиентами более личным, что приводит к более продуманным и менее затратным кампаниям.

Что такое предиктивная аналитика в маркетинге?

Прогнозная аналитика — это использование прошлых данных, чтобы делать разумные предположения о будущем.

В маркетинге это означает анализ поведения клиентов, результатов кампаний, истории покупок и других показателей, чтобы предсказать, что человек может сделать дальше: снова купит, отпишется, откликнется на новое предложение или вовсе перестанет проявлять активность.

Сейчас важно пояснить, чем это отличается от других видов аналитики. Описательная аналитика смотрит на то, что произошло. Диагностическая аналитика идет чуть глубже и объясняет, почему это произошло. Прогнозная аналитика? Она смотрит вперед. Она задает вопрос: что, скорее всего, произойдет дальше?

Вот простой разбор:

  • Описательная: “Продажи упали в марте.”
  • Диагностическая: “Продажи упали, потому что меньше постоянных клиентов сделали покупки.”
  • Прогнозная: “Клиенты, которые не покупали 30+ дней, с высокой вероятностью уйдут.”

Это меньше про чтение отчетов и больше про понимание сигналов.

Основные используемые методы

Есть несколько методов, которые лежат в основе прогнозной аналитики. Некоторые довольно технические, другие удивительно простые:

  • Прогнозное моделирование: строим модели на основе прошлых данных, чтобы предсказывать будущие результаты. Обычная практика во всем — от электронной коммерции до SaaS.
  • Классификация: группировка по категориям вроде «вероятно конвертируется» или «высокий риск оттока».
  • Кластеризация: полезна для сегментации, помогает находить клиентов с похожим поведением, чтобы точнее нацеливать работу.
  • Прогнозирование временных рядов: важно для предсказаний, основанных на трендах, сезонных всплесках, циклах продаж и т. п.
Эти методы во многих случаях работают на машинном обучении, но это не означает, что нашей команде нужно быть специалистами по данным, чтобы понимать их и применять. Инструменты становятся понятнее, и многие платформы уже строят такие модели за нас.

Хотите узнать, как лидеры российского рынка используют наши решения?


Ознакомьтесь с презентацией кейсов AllSee, где собраны реальные решения, доказавшие свою эффективность в бизнесе!

Как прогнозная аналитика используется в современном маркетинге?

Прогнозная аналитика — это не какая‑то идея из будущего. Бренды уже используют её каждый день, чтобы точнее настраивать всё — от рекламных бюджетов до того, какой товар показать пользователю.

Где это проявляется чаще всего:

1. Предиктивный прогноз поведения клиентов

Одно из главных преимуществ здесь — понимание, какие клиенты близки к уходу. Вместо того чтобы реагировать после оттока, прогнозная аналитика может заранее выделить таких людей. Это даёт маркетологам шанс вовремя вмешаться с нужным сообщением или стимулом.
Крупные телеком‑операторы успешно применяют модели оттока, чтобы выявлять абонентов из группы риска и удерживать их заранее.

Другой пример — предсказание, кто с наибольшей вероятностью скоро снова купит. Вместо того чтобы рассылать промо всем, можно нацелиться только на аудиторию с высоким намерением покупки.


2. Персонализация, выходящая далеко за рамки «Привет, [имя]»

Настоящая персонализация — это не только имя в письме. Это показ нужного товара, предложения или сообщения в нужный момент.

Крупные стриминговые платформы часто демонстрируют лучший пример такого подхода. Они используют прогнозные модели, чтобы рекомендовать контент ещё до того, как пользователи начнут искать. Решения о запуске крупных проектов нередко принимаются на основе данных, и это окупается. Сегодня значительная часть просмотров на таких сервисах приходит из рекомендаций.

Крупные маркетплейсы — ещё один пример. Их товарные рекомендации часто строятся на коллаборативной фильтрации, и такой подход обеспечивает заметную долю продаж.

Такой уровень персонализации — это не только про релевантность, но и сильный драйвер выручки.


3. Более точные прогнозы спроса

Крупные ритейлеры и маркетплейсы опираются на прогнозную аналитику для управления запасами. Речь не только об избежании отсутствия товара (что важно), но и о согласовании маркетинга с тем, что реально есть в наличии или вот‑вот станет востребованным.

Например, крупные сети часто корректируют промоакции с учётом предстоящих погодных явлений или локальных событий. Если ожидается жара, можно прогнозировать всплеск спроса в отдельных категориях и заранее планировать рекламу.

Сервисы доставки наборов для приготовления еды тоже используют подобные прогнозы, чтобы управлять ингредиентами и снижать списания.
4. Более точная сегментация аудитории

Здесь тема немного спорная, но эффект всё равно сильный.

Вы, возможно, слышали о случае в одной крупной розничной сети. Команда аналитики заметила тонкие изменения в покупках — лосьон без запаха, витамины и другие признаки — и начала отправлять предложения, связанные с беременностью, ещё до того, как некоторые покупатели публично сообщили новости. Один отец сильно возмутился, когда его дочь‑подросток стала получать такие предложения… пока не понял, что данные оказались точными.

Смысл не в том, чтобы пугать людей. Важно понимать, что поведение оставляет подсказки, и прогнозные модели могут увидеть их заранее. Если использовать такой подход аккуратно, можно делать очень точные кампании, которые действительно конвертируют.


5. Оптимизация кампаний в реальном времени

С помощью современных аналитических инструментов маркетологи могут собирать аудитории на основе предсказанных исходов, например «вероятно скоро купит» или «вероятно уйдёт».

Крупная сеть быстрого питания в Гонконге использовала предиктивные функции одного аналитического решения в одной из кампаний в приложении. Нацеливаясь на предиктивные аудитории и оптимизируя ставки в реальном времени, команда получила рост заказов в приложении на 550% и снизила стоимость привлечения на 63%.

Это не мелочь. Это тот уровень роста, о котором мечтает большинство маркетологов.

Основные преимущества прогнозной аналитики для маркетологов

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.

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!

Примеры брендов из реальной жизни

Если всё это по-прежнему кажется немного абстрактным, давайте объясним на простых примерах. Это реальные компании, которые используют прогнозную аналитику в маркетинге, а не просто идеи из теории.


1. Netflix: предсказание того, что вы посмотрите дальше

Netflix по сути построен на прогнозной аналитике. От того, какие сериалы вы видите первыми, до обложек и рекомендаций — почти всё формируется на основе анализа ваших привычек просмотра и сравнения их с миллионами других.
Одна из самых заметных удач — House of Cards. Ещё до съёмок данные показали, что у проекта высокие шансы: учитывалась популярность режиссёра, предпочтения по жанрам и фан-база Кевина Спейси на тот момент. Поэтому проект утвердили, и он выстрелил.

Сейчас, в середине 2025 года, более 75% общего времени просмотра на Netflix обеспечивают такие рекомендации.


2. Amazon: персонализация, которая приносит выручку

Если вы когда-нибудь задумывались, как Amazon почти всегда показывает то, о чём вы даже не подозревали, что хотите, благодарить за это стоит прогнозную аналитику.

Там используют коллаборативную фильтрацию (вид прогнозной модели), чтобы рекомендовать товары исходя из того, что вы смотрели или покупали, и что покупали другие с похожим поведением. Этот механизм обеспечивает до 30% продаж Amazon.

Это не просто удобно — это стратегически важно.


3. Walmart: прогноз спроса в больших масштабах

Walmart работает с огромными объёмами данных — погодные условия, локальные события, графики праздников, трафик в магазинах — и использует всё это, чтобы прогнозировать, что и когда люди будут покупать.

Если в каком-то регионе ожидаются дожди, они завозят больше зонтов и сокращают поставки солнечных очков. И самое разумное — они не только меняют запасы, но и подстраивают рекламные кампании под ситуацию.

Маркетинг и цепочка поставок движутся синхронно. Вот сила прогнозирования в масштабе.


4. Target: персонализация (иногда слишком глубокая)

Этот случай известен и немного спорный.

Target использовала данные о покупках, чтобы предсказывать возможную беременность по тонким изменениям в привычках (например, лосьон без отдушек, витамины и т. п.). Одна девушка-подросток начала получать рекламу товаров для будущих мам ещё до того, как рассказала семье. Её отец сначала возмутился, а потом извинился, когда понял, что данные указали на реальное событие.

Вывод? Прогнозная аналитика может рано распознавать жизненные события. При аккуратном применении это чрезвычайно эффективно. Но если перейти черту, возникает проблема конфиденциальности. Брендам важно соблюдать эту грань ответственно.

Пошаговое руководство: как внедрить предиктивную аналитику в маркетинг

Легко смотреть на успехи крупных брендов и думать, что такой маркетинг недоступен. Но это не так. Не нужна огромная команда или сложное корпоративное ПО, чтобы начать экспериментировать с прогнозной аналитикой.

Вот простой способ стартовать.


Шаг 1: Определите цель

Начинаем с одного конкретного сценария. Не пытаемся предсказать всё.

  • Вы хотите снизить отток?
  • Хотите понять, какие лиды с наибольшей вероятностью сконвертируются?
  • Надеетесь спрогнозировать спрос на следующую кампанию?
Выбираем одну чёткую цель. Это поможет сфокусировать работу с данными.


Шаг 2: Соберите данные

Понадобятся данные из нескольких источников. Обычно это:

  • CRM (поведение клиентов, транзакции)
  • Аналитика сайта
  • Платформа для email‑рассылок
  • Любые внешние данные, добавляющие контекст (например, сезонность или геолокация)
Важно, чтобы данные были чистыми, согласованными и связанными. Иначе модели будут работать вслепую.


Шаг 3: Выберите метод моделирования

Подход зависит от цели:

  • Логистическая регрессия: подходит для бинарных исходов, например «Уйдёт ли пользователь?»
  • Деревья решений: легко интерпретируются, часто применяются для моделирования отклика на кампании
  • Модели временных рядов: хороши для прогнозирования продаж или спроса во времени
  • Байесовские модели: полезны для атрибуции, помогают понять, какие каналы реально приводят конверсии


Шаг 4: Обучите и протестируйте модель

Когда модель выбрана, её нужно обучить на исторических данных, а затем протестировать на отдельной выборке, чтобы оценить точность.

Это не разовая настройка. Скорее всего, придётся несколько раз доработать модель, прежде чем она начнёт давать стабильные результаты.

Крупные телеком‑операторы, например, на этом этапе тонко настраивали модели оттока и добивались высокой точности.


Шаг 5: Подключите модель к маркетинговому стеку

Когда модель работает, она должна приводить к действиям. Здесь мы интегрируем её с:

  • CRM (для автоматических триггеров)
  • Платформой email (для персонализированных сценариев)
  • Рекламными и аналитическими инструментами (например, предиктивные аудитории и похожие аудитории)
Теперь предсказания действительно что-то делают — питают кампании в реальном времени.


Шаг 6: Мониторьте, улучшайте, повторяйте

Модели со временем «плывут». Люди меняются, рынки сдвигаются, и то, что работало в прошлом месяце, может не сработать в следующем.

Отслеживаем эффективность. Переобучаем модели на свежих данных. Корректируем по мере необходимости.


Шаг 7: Добавьте предписывающую аналитику (по желанию)

Когда предсказания стали надёжными, следующий уровень — понять, что с ними делать.

Здесь помогает предписывающая аналитика. Она подсказывает действия, а не только даёт инсайты.

Например: «Вероятность оттока этого пользователя — 85%. Вот предложение на удержание, которое лучше всего сработало для похожих профилей».

Так маркетинг становится не просто умным, а автоматизированным и самоулучшающимся.

Готовы внедрить ИИ, но не знаете, с чего начать?


Получите консультацию с экспертами AllSee, чтобы сделать свой проект эффективнее и надежнее.

Заключение

Прогнозная аналитика — это не какой‑то тренд из будущего, она уже формирует то, как работают грамотные маркетологи сегодня. Будь то определение клиентов, которые вот‑вот уйдут, понимание того, какой товар порекомендовать следующим, или обеспечение того, чтобы реклама вышла в самый подходящий момент, ценность очевидна. И хотя технологии за этим могут казаться сложными, начать на самом деле просто: хорошие данные, чёткие цели и готовность тестировать и учиться.

Чтобы получить пользу, не нужно быть специалистом по данным, достаточно думать на шаг вперёд и быть готовыми позволить данным направлять процесс. Бренды, которые делают это хорошо, не только экономят деньги, но и выстраивают более крепкие связи, принимают более взвешенные решения и остаются на шаг впереди. Именно поэтому прогнозная аналитика — такой переломный инструмент для современного маркетинга. Не потому, что она заменяет вас, а потому, что помогает делать маркетинг по‑человечески, но в масштабе.

TL;DR – Основные выводы

  • Прогнозная аналитика — это использование прошлых данных, чтобы предсказывать, что с наибольшей вероятностью произойдёт дальше в маркетинге.
  • Крупные бренды используют её для персонализации, удержания клиентов и прогнозирования спроса.
  • Основные преимущества — более точное таргетирование, лучший возврат инвестиций, более умное планирование запасов и более высокая вовлечённость.
  • Это подходит не только крупным брендам: маркетологи с хорошо подготовленными данными и нужными инструментами могут начать с малого и постепенно масштабироваться.
  • Чтобы всё работало правильно, нужны чёткие цели, подходящий метод моделирования и привычка регулярно дорабатывать решения по результатам.
  • Искусственный интеллект помогает предсказывать и автоматизировать, но он не заменяет необходимость в работе специалистов‑маркетологов.

Часто задаваемые вопросы: прогнозная аналитика в маркетинге

Что такое прогнозная аналитика в маркетинге?

Прогнозная аналитика в маркетинге означает использование прошлых данных о клиентах, чтобы предположить, что они могут сделать дальше, например, что купят или когда могут уйти. Это помогает брендам планировать более разумные кампании и принимать лучшие решения.


Каковы преимущества использования прогнозной аналитики?

Она помогает маркетологам экономить деньги, нацеливаться на нужных людей и создавать более персонализированные взаимодействия. Можно предсказывать продажи, снижать отток клиентов и точнее выбирать момент для писем или рекламы. Это делает маркетинг более сфокусированным и эффективным.


Может ли малый бизнес тоже использовать прогнозную аналитику?

Да, безусловно. Не обязательно быть крупным брендом. Даже небольшие компании могут использовать аналитические и почтовые платформы с базовыми предиктивными возможностями, чтобы лучше понимать клиентов и со временем улучшать результаты.


Какие инструменты используются для прогнозного маркетинга?

Среди распространённых решений — Google Analytics 4, HubSpot, Salesforce Einstein, Pega, и IBM Watson и платформы автоматизации маркетинга. Эти инструменты используют ИИ, чтобы находить закономерности в поведении клиентов и помогать маркетологам действовать увереннее и быстрее.


Чем прогнозная аналитика отличается от предписывающей аналитики?

Прогнозная аналитика говорит, что, вероятно, произойдёт. Предписывающая аналитика идёт дальше и подсказывает, что следует делать. Обе полезны, но предписывающая добавляет рекомендации к предсказаниям.

Создайте новое будущее с нашими решениями

Похожие статьи
Показать еще