Предиктивная аналитика: новые рубежи маркетинга электронной торговли

Приближается курортный сезон. Для интернет-магазинов настало время расти и побивать рекорды продаж, установленные в прошлом году. Но как достичь таких высоких целей в условиях жесткой конкуренции?

Прогнозная аналитика – вот ответ.

Эти мощные инструменты электронной коммерции, которые иногда называют аналитикой торговых точек, основаны на больших данных, искусственном интеллекте (AI) и машинном обучении (ML).

Поскольку технологии прогнозной аналитики могут давать маркетологам все более точные ответы на их важные вопросы, они исключают догадки из всего процесса и снижают подверженность риску. Это также помогает брендам не отставать от меняющихся запросов потребителей.

Вот почему гигант быстрого питания McDonalds приобрел тель-авивский стартап Dynamic Yield более чем за 300 миллионов долларов. Это приобретение обещает реализовать интеллектуальные алгоритмы для улучшения впечатлений от вождения.

Однако, прежде чем мы забегаем вперед, давайте сделаем шаг назад и определим это.

один) Что такое предиктивная аналитика?

Прогностическую аналитику можно описать как отрасль бизнес-аналитики, которая использует искусственный интеллект, машинное обучение и анализ больших данных для прогнозирования будущих результатов. Его также можно описать как комбинацию корреляционного анализа, настроений клиентов, анализа воздействия и анализа пути. Этот подход может применяться во всех отраслях, от здравоохранения до логистики и электронной коммерции.

Эти инструменты также можно использовать для эффективного управления запасами. Например, если отчеты показывают, что спрос на карточную игру Harry Potter Dobble возрастет, имеет смысл поставлять ее, чтобы удовлетворить потребности в этом сезоне покупок.

Что конкретно представляет собой предиктивная аналитика в маркетинге? При чем здесь электронная коммерция?

Когда дело доходит до маркетинга, вы можете использовать данные и машинное обучение, чтобы лучше понять предпочтения клиентов и их покупательское поведение. Вы можете использовать этот подход, чтобы снизить риски и увеличить продажи, найдя точные ответы на такие вопросы:

• Каковы основные характеристики моего идеального клиента?
• Какие продукты они ищут?
• Как они связаны с моим брендом?
• Какой вид рекламы или продвижения будет наиболее эффективным?
• Какие факторы способствуют желаемому результату?
• Что они хотят дальше?
• Какие лиды они конвертируют?

Ответы на эти вопросы помогут вам сформулировать «выигрышную» стратегию продаж и маркетинга.

В электронной коммерции вы можете пойти еще дальше, проанализировав данные и поведение клиентов, чтобы спрогнозировать эмоции, которые клиенты могут испытывать к вашему бренду, или будущие пути, которые они могут выбрать.

Чем больше у вас информации, тем точнее будет прогноз. Однако все данные были бы бесполезны без мощных алгоритмов машинного обучения, лежащих в основе их прогнозных моделей и генерирующих действенные идеи в реальном времени.

Эти интеллектуальные алгоритмы необходимо постоянно обучать и обновлять, чтобы идти в ногу с развивающимся рынком. Вот почему прогнозная аналитика в теории существовала десятилетиями, но до недавнего времени не использовалась.

Сегодня он представлен как следующий рубеж маркетинга электронной коммерции, которому способствуют узкоспециализированное программное обеспечение и надежные вычислительные мощности.

два) Как прогнозная аналитика увеличивает онлайн-продажи?

Когда машинное обучение обеспечивает прогностическую аналитику в электронной коммерции, вы можете реконструировать поведение клиентов, чтобы улучшить взаимодействие с ними, вовремя анализируя данные, полученные из различных источников (включая веб-сайты, мобильные приложения, социальные сети и Интернет вещей). настоящий.

Как это работает? Посмотрим.

к. Прогностическая аналитика позволяет персонализировать путь клиентов

Информация, полученная на основе данных о клиентах – прошлого поведения, ожиданий и желаний – поможет вам адаптировать опыт покупок в Интернете, чтобы он идеально соответствовал профилю каждого клиента. Предоставление персонализации на таком детальном уровне может повысить лояльность к бренду и улучшить показатели удержания клиентов.

Например, почти 80% того, что вы видите на Netflix, основано на рекомендациях. Такой подход помог компании сэкономить до 1 миллиарда долларов за счет удержания клиентов.

Гигант онлайн-торговли Amazon уже много лет эффективно использует свой комплексный механизм совместной фильтрации, чтобы давать точные рекомендации. Такой подход помог компании расти и успешно продавать.

Если взять, к примеру, категорию DVD Amazon, то рекомендации по аналогичным фильмам, купленным другими покупателями, помогли обеспечить до 35% годовых продаж.

Теперь компания хочет вывести это на новый уровень, используя прогнозную аналитику для доставки продуктов клиентам, прежде чем они что-то купят. Хотя предварительная доставка звучит как что-то из научно-фантастического фильма, она может улучшить бесплатную однодневную службу доставки Prime.

В этом сценарии Amazon увеличит предложение однодневной доставки такими популярными товарами и категориями, как пляжные полотенца, косметические принадлежности, чистящие средства и т. Д.

да. Прогнозная аналитика помогает повысить жизненную ценность клиентов

Когда у вас есть понимание, позволяющее делать очень точные прогнозы, вы можете лучше понять общую ценность клиента, или CLV. Например, если клиент тратит 20 долларов в год на ваши продукты в течение десяти лет, то его CLV будет составлять 200 долларов.

Вы можете рассчитать это на основе вашего прошлого покупательского поведения и продуктов, которые вы планируете покупать в будущем.

С помощью больших данных и интеллектуальных алгоритмов вы можете расширить CLV, выполнив следующие действия:

• Улучшение клиентского опыта
• Канальный трафик из социальных сетей
• Рекомендовать товары, которые дополняют прошлые покупки
• Сегментируйте списки подписок по электронной почте и SMS

Когда вас предупреждают о первых признаках неудовлетворенности клиентов, вы можете запустить свои протоколы удержания клиентов и снизить уровень оттока.

C. Прогностическая аналитика позволяет брендам расширять и улучшать продукты

Когда вы полностью поймете ожидания своих клиентов, ваш бизнес сможет адаптировать свое предложение к требованиям вашего целевого рынка. По сути, это будет означать сосредоточение ваших ресурсов на наиболее востребованных артикулах при одновременном балансировании ваших инвестиций в исследование рынка и разработку новых продуктов.

Последние мысли

Вы можете применять предиктивную аналитику во всех упомянутых выше областях, чтобы ваши усилия дополняли друг друга для достижения максимального эффекта. Но ни одно из этих преимуществ невозможно без океанов данных и сложных интеллектуальных алгоритмов.

Хорошая новость заключается в том, что вам не обязательно быть транснациональной корпорацией, такой как Amazon, чтобы позволить себе технологии прогнозной аналитики. Даже малые и средние предприятия могут получить доступ к интеллектуальной информации, чтобы подготовиться к Черной пятнице и не только.