Маркетинг 5.0. Технологии следующего поколения

Предиктивная аналитика также принципиально важна для выбора того, какой предложить продукт из существующего набора вариантов. Используемый предиктивный алгоритм называется рекомендательными системами, которые предлагают продукты покупателям, основываясь на истории их покупок и предпочтениях похожих покупателей. Модель предрасположенности к покупке оценивает вероятность того, что покупатели с конкретным профилем купят предложенный им определенный продукт. Она позволяет маркетологам предоставлять покупателям персонализированные ценностные предложения. Чем дольше работает модель и чем больше данных об ответной реакции покупателей она собирает, тем лучше будут рекомендации.

Рекомендательные системы наиболее часто применяются ретейлерами, такими как Amazon или Walmart, и компаниями с цифровыми услугами, например YouTube или Tinder. Но применение технологии добралось также и до других индустрий. Для любой компании с крупной клиентской базой и широким портфолио продуктов или контента система рекомендации продуктов будет ценна. Модель поможет компаниям автоматизировать процесс подстройки продуктов под рынки.

Личные ожидания теперь определяются социальными средами, которые постоянно влияют на нас и мотивируют нас достигать более высоких целей.

Более того, предиктивная рекомендательная модель наиболее полезна, когда продукты покупаются и используются вместе или одновременно друг с другом. Построение модели включает то, что известно как анализ аффинитивности продуктов[27]. Например, люди, покупающие рубашку, могут быть заинтересованы также в покупке подходящих под нее брюк или ботинок. А люди, читающие новостную статью, могут хотеть прочитать другие статьи этого же корреспондента или узнать больше на тему статьи.

Предиктивное управление брендом

Предиктивная аналитика может помочь маркетологам планировать их бренд-коммуникации и маркетинговые коммуникационные активности, особенно в цифровом пространстве. Основные требования к аналитике данных включают построение полных профилей аудитории и отображение ключевых компонентов успешных в прошлом кампаний. Анализ будет полезен, чтобы предусмотреть, какие будущие кампании с высокой долей вероятности преуспеют. Так как машинное обучение – это непрекращающийся путь, бренд-менеджеры могут продолжить оценивать свои кампании и оптимизировать те, которые могут не оправдать ожиданий.

При разработке рекламного креатива и реализации контент-маркетинга бренд-менеджеры могут использовать машинное обучение для оценки реакции покупателей на различные комбинации текста и визуального сопровождения. Анализ тональности текстов в социальных сетях и в отзывах на сторонних сайтах может помочь понять, как клиенты относятся к вашему бренду и кампаниям. Также аналитическая модель может собирать данные о том, какие цифровые кампании принесли больше переходов. Таким образом, бренд-менеджеры могут создавать креатив и контент, который приносит оптимальные результаты: положительные эмоции или высокий коэффициент переходов (CTR).

Предиктивная аналитика также может быть мощным инструментом для направления контента подходящей аудитории. Это работает двумя способами. Компании могут разработать брендированный контент и затем определить, каким покупательским сегментам их будет наиболее целесообразно адресовать, а также когда и где вовлекать их. Альтернативно компании могут составлять профили покупателей и затем предсказывать, какой контент больше всего им откликнется на каждом шаге клиентского пути.

Покупателям может быть сложно найти нужную им информацию в большом количестве контента, транслируемого брендами. Предиктивная модель может предложить решение, прогнозируя правильное соответствие аудитории и контента, которое приведет к оптимальному результату. Таким образом, маркетологи могут избавиться от захламленности контентом и реализовывать таргетированное распространение на нужную целевую аудиторию.

В цифровом пространстве бизнес может легко отследить клиентский путь по разным сайтам и социальным сетям. Таким образом, бизнес может прогнозировать следующий шаг покупателей в их вовлечении через цифровые каналы. С этой информацией маркетологи могут, например, разрабатывать динамичные сайты, на которых контент меняется в зависимости от аудитории. Пока покупатели просматривают веб-сайт, аналитический алгоритм предсказывает, какой следующий контент показать, чтобы в конечном счете увеличить уровень интереса и сделать так, чтобы покупатель был на шаг ближе к покупке.

Построение предиктивной маркетинговой модели