Прогнозная аналитика представляет собой сдвиг парадигмы в том, как компании подходят к взаимодействию с клиентами и принятию решений. По своей сути, прогнозная аналитика использует данные, статистические алгоритмы и методы машинного обучения для определения вероятности будущих результатов на основе исторических данных и обеспечения возможности использования данных для прогнозных маркетинговых стратегий. Этот подход позволяет организациям отойти от реактивных стратегий и предвидеть потребности, желания и поведение клиентов.
Содержание
Что такое прогнозный маркетинг?
Прогнозный маркетинг включает в себя обширный анализ данных о клиентах, включая демографические данные, историю покупок, поведение при просмотре и взаимодействие между точками взаимодействия, чтобы предсказать будущие тенденции и индивидуальные действия клиентов. Эти прогнозы могут варьироваться от определения того, какие клиенты с наибольшей вероятностью совершат покупку, до определения оптимального времени для отправки рекламного электронного письма или прогнозирования пожизненной ценности клиента (CLV).
Сила прогнозного маркетинга заключается в его способности персонализировать обслуживание клиентов в больших масштабах. Понимая склонность отдельных клиентов реагировать на конкретные предложения или контент, компании могут адаптировать свои маркетинговые усилия с беспрецедентной точностью. Это повышает эффективность маркетинговых кампаний и повышает удовлетворенность клиентов за счет предоставления более актуальных, персонализированных и своевременных коммуникаций.
Углубляясь в технологические достижения, которые подняли прогнозный маркетинг на новые высоты, крайне важно понимать, что этот подход заключается не только в использовании сложных алгоритмов. Это меняет способ понимания и взаимодействия компаний с клиентами, переходя от широкой сегментации к индивидуализированным стратегиям взаимодействия.
Чтобы оценить, где мы находимся сегодня, важно понять историческое развитие этих технологий:
- Вычислительная мощность: Закон Мура способствовал экспоненциальному росту технологических возможностей с 1960-х годов.
- Облачные вычисления: Возник в начале 2000-х годов и предоставлял масштабируемые вычислительные ресурсы по требованию.
- Технологии обработки данных: Концепции больших данных получили широкое распространение в начале 2010-х годов, позволяя обрабатывать огромные объемы информации.
- Машинное обучение (МО): Хотя его корни уходят в 1950-е годы, за последнее десятилетие его практическое применение возросло.
Каждая из этих технологий развивалась независимо, иногда пересекаясь. Однако их истинный потенциал оставался неиспользованным до тех пор, пока их не удалось эффективно объединить.
В 2024 году пересечение облачных вычислений, вычислительной мощности, технологий обработки данных, искусственного интеллекта и машинного обучения создало идеальную бурю для прогнозного маркетинга, открыв возможности, которые когда-то были областью научной фантастики. Это основная причина, по которой я покинул свое агентство и присоединился к стартапу, занимающемуся искусственным интеллектом и машинным обучением. Давайте рассмотрим путь, который привел нас сюда, и почему сегодня настал решающий момент для организаций, стремящихся раскрыть весь потенциал прогнозного маркетинга.
Технологические проблемы прогнозного маркетинга
Существует четыре основные технологические проблемы, с которыми столкнулись компании, пытаясь полностью осознать ценность систем данных. На протяжении десятилетий эти проблемы усугубляли друг друга, делая практически невозможным для ритейлеров полностью использовать стратегии, основанные на данных, и персонализацию.
- Надежность данных: Точное соединение данных о клиентах из нескольких точек взаимодействия и каналов для создания единого профиля и единого источника достоверной информации. Это основное требование для эффективности других операций с данными.
Организации, создающие комплексное решение для управления идентификацией клиентов и доступом, превзойдут своих конкурентов на 25 % по показателю удовлетворенности клиентов.
- Сверка данных: Согласование структурированных данных (транзакций, данных о продуктах) с неструктурированными данными (веб-взаимодействия, социальные данные, Интернет вещей) в непрерывном 360-градусном обзоре клиента. Установленная единая идентификация клиента является необходимым условием для объединения всех этих разрозненных источников данных в один целостный профиль.
62% ритейлеров изо всех сил пытаются объединить разрозненные источники данных о клиентах, чтобы создать единое представление о клиенте.
- Прогнозы данных: Использование исторических данных для построения точных прогнозных моделей для прогнозирования будущего поведения клиентов, спроса, риска оттока и т. д. Данные о клиентах Unified 360 необходимы для использования в моделях машинного обучения и создания надежных прогнозов на детальном уровне.
49% ритейлеров назвали эффективное использование данных/аналитики о клиентах своей главной задачей.
- Активация данных: Способность демократизировать, использовать и активировать информацию о потенциальных клиентах с помощью персонализированного контента, предложений и опыта по различным каналам. Чтобы активировать эти идеи контекстуально релевантным образом, необходимы точные персонализированные модели, обеспечивающие значимую информацию.
Персонализация маркетингового контента и рекомендаций по продуктам на основе искусственного интеллекта может повысить эффективность маркетинговых расходов до 30%.
В последние годы мы стали свидетелями конвергенции этих технологий. Поставщики облачных услуг интегрировали услуги машинного обучения, что делает передовые алгоритмы доступными для более широкой аудитории. Эта интеграция сопровождается увеличением вычислительной мощности, что позволяет осуществлять более сложную обработку данных и обучение моделей.
В то же время технологии обработки данных развиваются и позволяют обрабатывать как структурированные, так и неструктурированные данные в больших масштабах, предоставляя более богатые исходные данные для прогнозных моделей. С другой стороны, алгоритмы машинного обучения стали более сложными и способны извлекать информацию из различных источников данных. Эта конвергенция создала синергетический эффект, когда каждое технологическое достижение расширяет возможности других, создавая мощную экосистему прогнозного маркетинга, которую мы видим сегодня.
Это сближение ускорилось, что привело нас к нынешнему переломному моменту.
Почему 2024 год является поворотным моментом
Несколько факторов делают 2024 год важным годом для прогнозного маркетинга.
- Зрелость технологии: Технология каждого компонента достигла уровня зрелости, обеспечивающего плавную интеграцию и надежную работу.
- Доступность: Облачные платформы теперь предлагают комплексные решения, сочетающие в себе хранилище, вычисления и машинное обучение, демократизируя доступ к передовым инструментам прогнозирования.
- Обилие данных: Распространение цифровых точек соприкосновения привело к созданию обширных хранилищ данных о клиентах, что дает богатое топливо для прогнозных моделей.
- Готовность рынка: Компании и потребители привыкли к персонализированному опыту, создавая спрос на более сложные возможности прогнозирования.
Производительность с высочайшей прогностической способностью
Теперь у организаций есть беспрецедентные возможности использования прогнозного маркетинга:
- Персонализация в реальном времени: Сочетание облачных вычислений, мощных процессоров и машинного обучения обеспечивает мгновенный анализ и реагирование на поведение клиентов.
- Многоканальная оркестровка:
Прогнозные модели теперь могут интегрировать данные из разных источников для создания единого клиентского опыта по всем каналам.
- Предписывающий анализ: Помимо прогнозирования результатов, системы теперь могут рекомендовать конкретные действия для оптимизации маркетинговых усилий.
- Автоматизированное принятие решений: Передовые алгоритмы могут принимать решения о маркетинговой тактике, повышая эффективность и результативность.
- Долгосрочный прогноз ценности клиента: Сложные модели, которые прогнозируют пожизненную ценность клиента и двигаются в будущее, определяя стратегические решения.
Они позволяют предприятиям максимизировать рентабельность инвестиций (ROI), приобретать клиентов с гораздо более высоким потенциалом, максимизировать ценность своей текущей клиентской базы и сокращать время окупаемости (TTV) для кампаний и внедрения.
Проблемы и соображения
Конвергенция облачных вычислений, вычислительной мощности, технологий обработки данных и машинного обучения открыла новую эру прогнозного маркетинга. Организации, которые эффективно используют эти интегрированные технологии, могут получить значительное конкурентное преимущество. Хотя потенциал огромен, организации сталкиваются с рядом проблем:
- Качество данных: Разрешение идентификационных данных, сопоставление данных и прогнозные модели эффективны настолько, насколько хороши данные, на которых они основаны. Очень важно убедиться, что данные точны и актуальны.
- Быстрая интеграция новых открытий: Поскольку прогнозирующий маркетинг быстро развивается, организации должны оставаться гибкими, внедряя инновации и методы в свои существующие системы.
- Пробелы в навыках: Эффективное использование этих технологий требует специальных навыков, которых не хватает.
- Сложности интеграции: Объединение нескольких технологий может создать технические проблемы, которые необходимо решить.
Эти проблемы подчеркивают необходимость того, чтобы организации сохраняли бдительность и адаптировались к прогнозирующему маркетингу. Качество данных остается серьезной проблемой, поскольку даже самые продвинутые модели могут давать вводящие в заблуждение результаты, если вводятся неточные или противоречивые данные. Быстрый темп инноваций в этой области требует от компаний постоянного обновления своих стратегий и технологий, чтобы оставаться конкурентоспособными. Это может оказаться особенно сложной задачей, учитывая текущую нехватку навыков в отрасли, поскольку спрос на специалистов по данным и специалистам по машинному обучению часто превышает предложение. Наконец, техническая сложность интеграции различных технологий в единую систему прогнозного маркетинга может оказаться сложной и потребовать тщательного планирования и реализации.
В дальнейшем мы можем ожидать дальнейшего развития возможностей прогнозного маркетинга. Новые технологии, такие как квантовые вычисления и продвинутый искусственный интеллект, могут еще больше расширить границы возможного.
В 2024 году мы стоим на пороге беспрецедентных возможностей прогнозного маркетинга. Проблема сейчас заключается не в самой технологии, а в том, насколько творчески мы ее применяем для создания ценности для бизнеса и клиентов.
