Маркетинг 5.0. Технологии следующего поколения

Существует множество техник для создания предиктивных маркетинговых моделей от самых простых до самых сложных. Маркетологам будет нужна помощь специалистов по статистике и аналитиков данных для построения и разработки моделей. Таким образом, им не требуется обладать глубоким пониманием статистических и математических моделей. Однако маркетологам может потребоваться понимание стоящих за предиктивными моделями фундаментальных идей, чтобы они могли направлять технологические команды в том, какие выбрать данные и какие закономерности искать. Более того, маркетологи будут помогать интерпретировать модели, а также внедрять прогнозы в реальную операционную деятельность.

Ниже перечислены некоторые из самых часто используемых типов предиктивного моделирования, которые маркетологи используют для различных целей.

Модель регрессии для простых прогнозов

Модель регрессии – одна из самых базовых, однако полезных инструментов для предиктивной аналитики. Модель оценивает взаимосвязь между независимыми (или объясняющими данные) и зависимыми (объясняемыми) переменными. Зависимые переменные – это результаты или показатели, к которым стремятся маркетологи, как, например, данные о переходах или продажах. С другой стороны, независимые переменные – это влияющие на результат данные, такие как время кампании, рекламный текст или демографические показатели покупателя.

В регрессионном анализе маркетологи ищут статистические уравнения, которые объясняют связь между независимыми и зависимыми переменными. Другими словами, маркетологи стремятся понять, какие маркетинговые действия имеют наиболее существенный эффект и приводят к наилучшим для бизнеса результатам.

Относительная простота регрессионного анализа, в сравнении с другими техниками моделирования, делает его самым популярным. Регрессионный анализ может быть использован для многих применений предиктивного маркетинга, таких как построение модели клиентского капитала, модели предрасположенности к покупке, модели обнаружения сбоев и модели аффинитивности товаров.

В общем случае регрессионное моделирование выполняется в несколько шагов.