Предиктивный маркетинг: как его использовать

Предиктивный (предсказательный) маркетинг — это анализ данных о поведении аудитории, истории покупок, взаимодействии с сайтом и другим контентом для прогнозирования результатов продвижения.

Предиктивный маркетинг опирается на предиктивную аналитику. Она берет начало с 1930-х годов. Математики уже тогда стали вычислять возможные успехи, промахи и результаты применения различных сценариев. Например, изменения состояния здоровья или погодных условий.

В 1990-х годах инструменты аналитики стали доступны и брендам. Маркетологи eBay, Amazon начали комбинировать данные с формулами или алгоритмами для прогнозирования успеха кампаний. Стали разрабатывать стратегии, основываясь на потенциальном поведении пользователей.

В начале 2000-х, когда появились «большие данные», бренды и рекламные онлайн-платформы уже повсеместно использовали предиктивную аналитику. Рассмотрим на примерах, как внедрить подход в свою маркетинговую стратегию уже сегодня.

Представьте себе: вы ищите товар или услугу, сравнили цены, изучили отзывы. Затем этот товар стал появляться в ленте соцсетей, в вашем почтовом ящике, на баннере другого сайта.

Алгоритмы интернет-магазинов регулярно собирают данные об интересах пользователей, опираясь на историю просмотров или покупок. Затем они обрабатывают эту информацию, чтобы предсказать будущие заказы. Выводы используются в рекламе и другом брендовом контенте.

Инструменты предиктивного маркетинга направят клиентов к товарам и услугам, которые могут быть им интересны. Используйте эту стратегию для увеличения интернет-продаж. Помогут в этом специализированные инструменты: Adoric, Monetate, Barilliance, Salesforce и другие.

Работа маркетолога не прекращается после получения контактов потенциального покупателя. Составив список лидов, вы продолжите продвигать их по воронке или направите к специалисту по продажам. Однако не все из них заслуживают внимания. Некоторые лиды несерьезно относятся к покупке и не заинтересованы в вашем контенте. Выявить их можно с помощью профессиональных инструментов. HubSpot Predictive Lead Scoring, Zoho CRM и ActiveCampaign анализируют контактные данные, оценивают потенциальных клиентов и определяют, кто с наибольшей вероятностью заключит сделку в будущем.

Оценка потенциальных клиентов поможет не упустить перспективные заявки. В результате вы получите базу данных контактов с разным уровнем интереса к вашему продукту или услуге. Она станет преимуществом перед брендами, которые теряют время и ресурсы на сделки, которые не состоятся.

Инструменты предиктивной аналитики изучают поведение аудитории в соцсетях и определяют лучшее время для публикации контента. Некоторые программы идут еще дальше и помогают с выбором контента. Например, Cortex сравнивает загруженные изображения и данные о вовлеченности аудитории. В результате определяет, какое фото привлечет внимание подписчиков.

Во многих соцсетях инструменты прогнозирования встроены в рекламные кабинеты. Например, в 2018 году Facebook тайно запустил функцию «Предиктивная лояльность». Она анализирует поведение пользователей соцсети, интересы, лайки на странице, а также другие данные. Как следствие, помогает показывать рекламу людям, которые с большей вероятностью по ней кликнут.
Twitter также признал, что использует предиктивные алгоритмы для рекламы кино, телешоу и развлечений.

В рекламные кабинеты соцсетей часто встроены сложные алгоритмы для многовариантного или A/B-тестирования. Бренд готовит несколько креативов для кампании. После запуска платформы анализируют, на какую версию кликают чаще, прогнозируют, где конверсия будет лучше. Самые эффективные креативы продолжат показываться пользователям.

Пока начинающие маркетологи увлечены привлечением новых клиентов, специалисты с опытом работают над созданием предложений, которые удерживают уже имеющихся.

Трудно спрогнозировать момент, когда клиентам наскучат ваши посты и реклама или когда они будут готовы прекратить сотрудничество с брендом. Крупные компании выявляют, а также повторно привлекают пользователей, которые вот-вот уйдут.

Возьмем бренд Sprint. Еще в 2014 году, когда гигант сотовой связи увидел высокий уровень оттока клиентов, его маркетологи воспользовались инструментами предиктивной аналитики. Они нашли тех, кто собирался отказаться от обслуживания. После чего провели кампанию по повторному вовлечению: подготовили для таких клиентов специальные предложения. Стратегия прогнозирования привела к снижению оттока клиентов на 10%.

Небольшие компании не всегда могут позволить себе сложные инструменты прогнозирования оттока клиентов. Но есть и другие способы предотвратить потерю аудитории. Например, можно отслеживать статистику email-маркетинга: какие пользователи реже открывают ваши электронные письма, переходят по ссылкам. Создайте список клиентов из группы риска и отправьте им сообщение с заманчивым предложением.

Поисковые системы приводят трафик на сайт, повышают узнаваемость бренда. Заняв высокую позицию на странице результатов, начните собирать предиктивные данные. Они предотвратят ухудшение ранжирования и потерю посетителей.

Суть предиктивного SEO заключается в анализе контент-стратегии, трафика и позиций в выдаче. Цель: выявить риски. Для этого используют инструменты контроля позиции страницы в поисковых системах. Например, At-Risk Content Tool от HubSpot или seoClarity. Если ресурс бренда появляется в топе, а затем опускается до третьей или четвертой строки, он попадет под угрозу потери поискового трафика. Маркетологу придет оповещение.

Так можно контролировать изменения по нескольким страницам одновременно. SEO инструменты подсказывают, когда старый контент нуждается в обновлении. Они выявляют неактуальные стратегии до того, как произойдет потеря поискового трафика.

Предиктивный маркетинг — удобный инструмент для оценки эффективности новой тактики или стратегии. Но даже если алгоритм дает точный прогноз в 99% случаев, нельзя забывать о человеческом факторе. Иначе есть риск принять неверное решение.

Вы можете использовать аналитику для получения инвестиций или выбора из нескольких стратегий продвижения. Но нужно иметь запасной план на случай неожиданных результатов.

Инструменты для предиктивного анализа больших объемов данных могут оказаться дорогим удовольствием. Начните с доступных сервисов и разработки тактики прогнозирования. Собирайте как можно больше информации из разных каналов, организуйте ее и делайте выводы. На это может уйти много времени. Учтите этот фактор в своей маркетинговой стратегии.