Предиктивная аналитика: что это и как работает

Как работает предиктивная аналитика

Конкретный процесс зависит от задачи и выбранной модели, но обычно включает несколько этапов:

1. Определяют, что нужно спрогнозировать. Например, вероятность определённого события или значение будущего показателя.
   
   
2. Собирают и подготавливают данные. Для маркетинговой модели могут использовать историю покупок, действия на сайте и в приложении, данные CRM и CDP, реакции на коммуникации и другие сведения.
   
   
3. Выбирают признаки. Аналитик определяет параметры, которые могут быть связаны с результатом: давность последней покупки, средний чек, частоту заказов, активность клиента и другие характеристики.
   
   
4. Строят модель. Её обучают на исторических данных, где результат уже известен. В зависимости от задачи используют статистические методы или алгоритмы машинного обучения.
   
   
5. Проверяют качество. Модель тестируют на данных, которые не использовались при обучении, и проверяют, насколько хорошо она работает на новых примерах.
   
   
6. Используют прогноз в бизнес-процессе. Полученный скор или прогноз становится основанием для сегментации, автоматического сценария или другого решения.

Со временем поведение аудитории и распределение данных меняются, поэтому качество модели контролируют и при необходимости обучают её заново.

Как работает предиктивная аналитика: исторические данные превращаются в прогноз, который используется для принятия маркетинговых решений

Для чего предиктивную аналитику используют в маркетинге

• Прогнозирование поведения и ценности клиента. Модель оценивает вероятность покупки, повторного заказа или будущую ценность клиента. Эти данные учитывают при работе с привлечением, удержанием и программами лояльности.
  
  
• Прогнозирование оттока. Модель оценивает вероятность того, что клиент перестанет покупать или пользоваться сервисом. На основе скора заранее выделяют аудиторию для удержания или реактивации.
  
  
• Прогнозирование спроса. Данные о предыдущих продажах используют для оценки будущего спроса и сезонных колебаний.
  
  
• Выбор следующего действия. Прогноз вероятности отклика можно учитывать вместе с бизнес-правилами при выборе следующего предложения или коммуникации.
  
  
• Выбор времени коммуникации. По истории взаимодействий оценивают, когда конкретный клиент с большей вероятностью отреагирует на сообщение.

Что нужно для предиктивной аналитики

Качество прогноза сильно зависит от исходных данных. Для модели важны не максимальный объём информации и не количество источников сами по себе, а релевантные, достаточно полные и корректные данные.

Набор данных зависит от задачи: в модель включают признаки, которые действительно могут быть связаны с прогнозируемым результатом. Дополнительные сведения не улучшают прогноз автоматически.

Предиктивная аналитика и Altcraft

Маркетологи могут использовать Altcraft как источник клиентских данных для предиктивной аналитики и как платформу, где прогнозы превращаются в маркетинговые действия.

Таким образом, Altcraft связывает два этапа работы с предиктивной аналитикой: предоставляет накопленные клиентские данные для расчёта прогноза и использует полученный результат в дальнейшей коммуникации.

Заключение

Предиктивная аналитика использует накопленные данные, чтобы оценивать вероятные будущие события и показатели. Прогноз становится полезным, когда его используют в конкретном бизнес-процессе — например, для сегментации аудитории, выбора следующего действия или запуска автоматического сценария.

Altcraft можно использовать как источник клиентских данных для анализа, а его результаты — возвращать в платформу и применять в коммуникациях.

Читайте по теме

• Алгоритмы против интуиции: разговор с генеральным директором Altcraft на тему ML — модель Best Send Time
  
  
• Как правильно собирать данные для Machine Learning моделей
  
  
• Как прогнозировать тренды в маркетинге с помощью ML