Technologia już teraz diametralnie zmieniła wiele obszarów naszego życia. Śmiałym krokiem wkroczyła także w marketing. Dziś można nie tylko spersonalizować komunikaty wysyłane do potencjalnych klientów, ale też przewidywać przyszłe potrzeby, decyzje zakupowe konsumentów. Jaki udział w tych działaniach ma analiza predykcyjna? Dlaczego sprawdza się w biznesie online?
Analiza predykcyjna: co to jest?
Aby utrzymać się na rynku, trzeba mieć zdolność przewidywania. Jakie nadejdą trendy? Czego będzie oczekiwać grupa docelowa za miesiąc, rok czy dwa lata? Co najlepiej się sprzeda? Aby to wiedzieć, nie trzeba zgadywać, stawiać kart, wystarczy zebrać odpowiednio dużo danych i wyciągnąć z nich wnioski.
Analiza predykcyjna (z angielskiego Predictive Analytics) oznacza proces zbierania informacji z dużych i różnorodnych zbiorów danych, co ma na celu przewidywanie przyszłych wydarzeń i trendów. Bada się historyczne i bieżące dane, przydatne przy prognozowaniu kolejnych zachowań konsumentów. Wiedza, którą można zyskać dzięki wykorzystaniu algorytmów i metod statystycznych, pozwala określić możliwości rozwoju firmy oraz odnaleźć słabe punkty i zagrożenia.
Analiza predykcyjna: jakie dane możemy uzyskać?
Jak takie narzędzia analityczne działają w praktyce? Przykładowo, mając dane na temat tego, jacy klienci i w którym momencie zrezygnowali z usług firmy, można stworzyć model analityczny określający charakterystykę tych klientów oraz wzorzec ich zachowań. Dzięki tej wiedzy, w sytuacji, gdy w przyszłości inni klienci zaczną zachowywać się w podobny sposób, będzie można przewidzieć, że rozważają oni odejście do konkurencji i podjąć odpowiednie kroki, aby ich od tego zamiaru odwieść.
To oczywiście tylko jeden z bardzo wielu przykładów, jak analiza predykcyjna może przydać się w biznesie w internecie. W przewidywaniu przyszłych zachowań i trendów wykorzystywane są różnorodne metody. Podstawowe to m.in.:
- analiza churn – opisana wyżej, służąca do określenia, jakie jest prawdopodobieństwo odejścia klienta,
- analiza koszykowa – polegająca na zidentyfikowaniu, jakie produkty często są kupowane razem, co można wykorzystać w rekomendacjach zakupowych,
- analiza przeżycia (Survival Analysis) – pozwala przewidzieć okres utrzymania klienta, np. czas jego korzystania z płatnej subskrypcji,
- analiza conjoint – służy do ustalania cen, wariantów produktu czy usługi, które najlepiej trafią w potrzeby odbiorców.
Biznes internetowy a marketing predykcyjny
Przyszłością marketingu jest personalizacja komunikatów, działania w miejscu i czasie, w którym klient ich oczekuje. Modele analityczne oparte na analizie ogromnej ilości danych, pozwalają prowadzić efektywne kampanie reklamowe.
Na podstawie oceny tysięcy danych w bazach można w łatwy sposób pozyskiwać wartościowe leady, śledzić zainteresowania klienta i proponować mu produkty czy usługi zgodne z tym, co lubi. Marketing predykcyjny ułatwia też planowanie kampanii marketingowych skrojonych pod klientów. Dzięki analizie poprzednich zachowań użytkownika na stronie, wyszukiwań, historii zamówień można rekomendować produkty, na które potencjalnie może zwrócić uwagę.
