Рост конверсии на 38%, предсказание оттока клиентов и еще 5 примеров работы предиктивной аналитики в бизнесе

0 435

Предиктивный маркетинг может проанализировать группы покупателей и помочь удержать их, а также спрогнозировать тренды индустрии на полгода или год вперед. Команда Platforma перевела материал от технологической компании Itransition, который показывает на примерах, что современные технологии сегодня доступны любому бизнесу. Вот как он может применять предиктивную аналитику.

Слушать


                    Рост конверсии на 38%, предсказание оттока клиентов и еще 5 примеров работы предиктивной аналитики в бизнесе

Содержание:

Разработка продуктa

Что если бы компания могла точно предсказать, какие продукты будут пользоваться спросом в будущем, опережая своих конкурентов? Раньше такие идеи считались фантазиями, но сегодня лидеры отрасли используют предиктивную аналитику для победы над конкурентами.

Кейс L’Oréal и Synthesio

Ведущий мировой косметический бренд L’Oréal использует платформу с поддержкой искусственного интеллекта от Synthesio. С ее помощью компания опережает тенденции индустрии красоты и разрабатывает продукцию, в том числе, на основе предиктивной аналитики. Чтобы сохранить лидерство в конкурентной отрасли ухода за собой, L’Oréal должна предсказывать тенденции за 6-18 месяцев до их появления.

Разработанная аналитиками L’Oréal программа TrendSpotter выявила от 700 до 800 тенденций, заслуживающих изучения. Например, в начале пандемии коронавируса все большее число потребителей, работающих дома, начали использовать фильтры, чтобы выглядеть более привлекательно в видеочатах и социальных сетях. Заметив появление этих фильтров в Японии за несколько лет до этого, L’Oréal приобрела канадскую компанию Modiface в 2018 году. Технология дополненной реальности компании позволяет онлайн-покупателям увидеть, как они будут выглядеть с различными макияжами и прическами. Внезапный всплеск числа потребителей, изменяющих свою внешность в Интернете с помощью фильтров, побудил L’Oréal призвать 40 своих брендов использовать технологию Modiface. Инструмент теперь позволяет потребителям виртуально примерять разные цвета губной помады и виды макияжа и даже сканировать свое лицо в поисках советов, какие средства по уходу за кожей лучше всего подходят для их типа кожи.

Сегментация клиентов

ML-модель может автоматически кластеризовать клиентов на основе данных вместо маркетологов, которые традиционно тратят часы на то, чтобы сделать это вручную.

Кейс Aydinli и Acquia

Крупный дистрибьютор брендов одежды Aydinli, работающий в Азии, на Ближнем Востоке и в Европе, обратился к Acquia — компании, специализирующейся на цифровом опыте. Бизнесу нужно было быстро и точно определить целевую аудиторию для своих рекламных кампаний.

Модели машинного обучения Acquia определили кластеры, основанные на поведении и продуктовых предпочтениях клиентов. Это позволило Aydinli сегментировать аудиторию с разбивкой на покупателей с высокой доходностью и покупателей, использующих только цифровые технологии, и другие категории. В результате Aydinli заработала дополнительно $50 000 и достигла рентабельности инвестиций более 3500%.

Моделирование эффективности рекламы

Точное прогнозирование результатов маркетинговых кампаний — важный навык, который зависит от обработки данных. С помощью моделей машинного обучения маркетологи могут существенно сократить время, необходимое для моделирования эффективности кампании.

Кейс IDT и Optimove

Компания IDT, занимающаяся телекоммуникационными и финансовыми услугами, обратилась к Optimove. Эта компания помогает брендам оптимизировать маркетинговые кампании с помощью предиктивной аналитики и искусственного интеллекта. Задача состояла в персонализации индивидуальных сообщений для клиентов на основе их истории, языка и реакций на предыдущие кампании. В результате IDT начала определять эффективность кампании за 2-3 дня вместо нескольких недель.

Маркетологи IDT смогли увеличить количество клиентов благодаря сегментации аудитории по жизненному циклу, прогнозированию оттока, выделению групп, приобретающих новые услуги. Рост числа заказчиков, приобретающих новые услуги, составил 50%, а ценность активных клиентов для бизнеса выросла на 17%.

Рекомендательные системы

Система рекомендаций — один из самых распространенных примеров использования предиктивной аналитики в маркетинге. Благодаря точному прогнозированию желаний клиентов по просмотрам, прослушиванию или покупкам, крупнейшие компании в мире вроде Amazon и Spotify завоевали свои отрасли.

Кейс Itransition

Itransition помогла крупной международной компании из области электронной коммерции внедрить рекомендательную систему на основе ИИ и компьютерного зрения. Система обеспечивает клиентам персонализированный опыт и улучшает вовлеченность покупателей. Она изучает большие массивы данных о клиентах и просчитывает вероятность интереса к следующему конкретному продукту. В результате внедрения системы коэффициент конверсии посетителей в покупателей у компании вырос на 8%.

Приоритизация лидов

Прежде маркетологи вручную анализировали данные пользователей, чтобы определить степень перспективности лидов. В результате принятие решений задерживалось, бизнес упускал возможности. Предиктивная аналитика может ускорить этот процесс и повысить конверсии.

Кейс WNS

Автор решения по аналитике данных для бизнеса WNS помогла ведущей компании, ориентированной на цифровые технологии. Использование платформы предиктивной аналитики способствовало повышению конверсии потенциальных лидов. Модель, основанная на машинном обучении, классифицировала потенциальных клиентов на «горячих», «теплых» и «холодных». «Горячие» имели наибольшие шансы на конверсию в покупку. Команда маркетинга компании научилась обнаруживать высококачественные лиды, развивать их и значительно повышать вовлеченность клиентов. В результате компания увеличила конверсию на 38%.

Прогнозирование оттока клиентов

Показатель оттока демонстрирует маркетологам степень удовлетворенности клиентов. Чем выше показатель оттока, тем менее они довольны. Применяя прогностические модели, маркетологи могут точно оценить вероятность оттока клиентов в режиме реального времени и предотвратить его.

Кейс Lityx

Компания Lityx, предлагающая аналитические решения на основе ИИ организациям в самых разных отраслях, помогла розничной компании спрогнозировать поведение покупателей. Многие клиенты той компании не возвращались на сайт после одного посещения. Маркетологам нужно было выявлять таких клиентов на ранней стадии и удерживать их.

На основе данных розничной компании о демографических характеристиках клиентов, линейных транзакциях, маркетинговой активности и других показателях Lityx создала несколько прогнозных моделей. С их помощью маркетологи оценили вероятность возвращения клиентов. В результате точность выявления клиентов, входящих в группу риска, увеличилась на 330%, а точность прогнозирования поведения повторных покупок после первого посещения — на 265%.

Персонализация рекламы

Уровень персонализации напрямую коррелирует с количеством кликов (CTR) и эффективностью рекламы. Создание высокоэффективных креативов для каждой аудитории и кампании — ресурсоемкий процесс. С помощью предиктивной аналитики можно использовать данные о потребителях в режиме реального времени для создания персонализированных рекламных кампаний в масштабе.

Кейс IBM и Mastercard

Mastercard использовала рекламный акселератор IBM Watson для повышения осведомленности о своем партнерстве с «Stand Up to Cancer» и кампании по пожертвованию $4 млн на финансирование исследований рака.

Маркетинговая команда Mastercard использовала платформу IBM на базе искусственного интеллекта для определения наиболее привлекательных креативных элементов для каждой целевой аудитории. Система делала выводы на основе местоположения, типа устройства и времени суток.

Количество переходов по ссылкам выросло на 144%. Маркетинговая команда Mastercard получила ценные сведения о креативах. Выявила уникальные и провоцирующие призывы вроде «Начни что-то бесценное», которые вызвали наибольший отклик у клиентов. Стандартные призывы «Узнай больше» оказались гораздо менее эффективными.

Несколько лет назад передовая аналитика данных на основе ИИ была доступна только крупным предприятиям. Стоимость внедрения была неподъемной, и компаниям не хватало масштабируемых и доступных решений для разработки инструментов предиктивной аналитики, которые могли бы удовлетворить их потребности.

Сегодня предиктивная аналитика стала важнейшим инструментом, способным преобразовать все аспекты маркетинга с помощью прогнозов на основе данных, от генерации лидов до прогнозирования оттока клиентов. Благодаря интеллектуальному анализу данных маркетологи могут избавиться от бесполезных для их задач данных и использовать только ценные сведения для реализации своих стратегий продаж и маркетинга. Используя эти преимущества, они укрепляют связь с клиентами и обеспечивают устойчивый рост.

Источник: vc.ru

Оставьте ответ

Ваш электронный адрес не будет опубликован.