Прогнозирование трендов в маркетинге с помощью анализа данных и машинного обучения

Важно думать о будущем заранее: как изменится поведение потребителя, мода, инструменты продвижения. Первый вариант — «гадать» ‎и опираться на видение, интуицию и опыт, тогда управление маркетингом становится непредсказуемым.

Зачем прогнозировать тенденции маркетинга

Предпочтения аудитории быстро проходят, поэтому маркетологам важно «поймать волну», пока интересы клиентов не поменялись. Это относится и к глобальным тенденциям и к локальным изменениям. Отстающие бренды не получат ничего, если пропустят тренд. Если знать заранее, что будет актуально, получится подготовиться. Тогда маркетинговая стратегия компании успеет адаптироваться к переменам.

Прогнозирование трендов — это путь к точному планированию и сокращению рисков. Маркетинговый анализ укажет, куда направить ресурсы и как получить выгоду.

Трендовое прогнозирование полезно для создания не только рекламным кампаний, но и самих продуктов бренда. Такой подход упростит продвижение, потому что у продаваемого товара уже есть преимущество. Например, популярный цвет, функции и правильные ценности, которые отвечают потребностям общества.

«Заглядывание» в будущее подсказывает, какая креативная маркетинговая кампания и какие форматы продвижения приносят результаты. Ещё останется время, чтобы придумать новые идеи и освоить новые инструменты и каналы коммуникации.

Отслеживать тренды в маркетинге важно для бизнеса, чтобы не устаревать. Борьба за внимание продолжается постоянно, и выигрывают те, кто умеет адаптироваться к переменам и предлагать новое.

Анализ данных для маркетинга

Когда в основе маркетинга анализ данных, прогнозирование становится точнее, а маркетинг управляемым, уменьшается угадывание. Предсказательная аналитика — надёжный способ планирования маркетинговых действий и рекламных бюджетов.

Также достаточное количество информации о прошедших кампаниях подскажет, где слабые стороны и как провести работу над ошибками.

Машинное обучение для маркетинга

• Правильно понимать и интерпретировать собранные сведения. Применение машинного обучения исключает человеческий фактор и субъективную оценку. Сведения о заказах, покупках, фидбеке, предпочтениях не теряются и учитываются в анализе данных.
• Изучать клиента на 360 градусов. AI технологии способны обрабатывать терабайты внутренних (база клиентов, результаты емайл и других кампаний) и внешних (комментарии в соцсетях, лайки, репосты и так далее) данных, чтобы находить закономерности. Итогом такого анализа станет точная персонализация предложений.
• Предсказывать тренды. Машинное обучение в маркетинге нужно для выявления будущих тенденций в поведении клиентов, вкусах пользователей в будущем. Такой подход полезен для совершенствования продуктов, услуг и контента.

Прогнозирование методами машинного обучения отличается от трендвотчинга — способа находить тенденции здесь и сейчас. Потому что ML прогнозирует тренды на основе данных из прошлого и «смотрит» в будущее.

Как машинное обучение прогнозирует тренды

Чтобы применить машинное обучение в бизнесе, исследователи проходят следующие этапы:

1. Собрать информацию. Источниками станут внутренние базы из CDP, данные сторонних внешних ресурсов и так далее.
2. Очистить и дополнить информацию. Важно допустить как можно меньше ошибок и собрать полные сведения, чтобы AI смог правильно обучиться. Здесь проводится подгонка данных под нужный формат.
3. Определить, какую модель машинного обучения применять для прогнозирования.

4. Запустить обучение модели и проконтролировать успешность её работы: какие результаты выдаются на выходе. Если прогнозирование успешное, то модель в перспективе используется для других прогнозов с новыми данными.

Примеры прогнозирования трендов

Машинное обучение и анализ данных: проблемы

Будущее анализа данных в маркетинге

Резюме

Брендам важно оставаться в тренде — отслеживать глобальные тенденции и предугадывать поведение клиентов. Это важно для планирования бюджетов, создания рекламных кампаний, придумывания идей. Надежным способом «‎посмотреть»‎ в будущее становится анализ данных, который убирает угадывание.

Для предсказания трендов используют алгоритмы машинного обучения, которые «видят» клиента со всех сторон. Подсказывают, какое сделать предложение, чтобы пользователь купил.

Для прогнозирования трендов через ML собирается и обрабатывается информация (большие объёмы данных), выбирается модель, запускается и отслеживается процесс работы алгоритмов.

Машинное обучение — надёжный способ предсказания, но не дешёвый. Для работы ML потребуются значительные объёмы данных. Есть также ограничения для прогнозов в офлайн-бизнесе. При этом маркетинг уже связан с IT и не справится в будущем без без AI, ML, Big Data и других способов обработки информации.