Предиктивная аналитика (predictive analytics) это более высокий уровень использования данных, чем просто сбор и сегментирование. Она предназначена для формирования обоснованных гипотез поведения клиентов.
Это комплекс методик анализа данных, основанный на статистических методах и теории игр. С ней встречался каждый, кто хоть раз подавал заявку на банковский кредит. Именно на основании предиктивных скоринговых моделей банк определяет вероятность возврата средств и либо выдает кредит, либо отказывает.
Предиктивная аналитика в программе лояльности позволяет предугадать поведение клиентов, сформировать привлекательные бонусы, предсказать возможные сбои.
Как это работает
Предиктивная аналитика в программах лояльности начинается со сбора большого количества информации о клиентах: возраст, работа, хобби, семейное положение, социальный статус, уровень дохода и пр. Полученное колоссальное количество сведений обрабатывается чаще всего с методами data mining (буквально «раскопка данных»). Совокупность подобных методов позволяет выявить закономерности, свойственные определенным группам. Отметим, что крайне важно выявить правильные параметры групп (предикторы).
Результаты первичной «сортировки» обрабатываются далее с помощью специализированных программ, а уже на основе полученных сведений строится прогноз. Кратко применение аналитики выглядит так:
- ставим цель — что именно мы собираемся прогнозировать;
- собираем максимум информации об интересующем нас объекте или событии;
- группируем данные;
- определяем предикторы и создаем прогноз относительно продукта, акции и пр.;
- внедряем тот самый продукт или акцию и смотрим. Как все работает;
- при необходимости вносим правки.
Разумеется, это очень общий взгляд на алгоритмы предиктивной аналитики, разбираться с этой темой подробнее мы будем в новых статьях. Тех, кто не хочет или не может дожидаться наших новых выпусков, будем рады видеть на консультации.
Как и где используется
За предиктивной аналитикой большое будущее. Новые принципы моделирования, методики работы с большими массивами данных будут использоваться в торговле, на производстве, в образовании и медицине с каждым днем все шире. Однако нас с вами интересует применение этого полезного инструмента в программах лояльности. Давайте посмотрим, что мы сможем делать, имея качественные аналитические прогнозы:
- Рассчитывать поведение покупателей и их реакцию на любые нововведения.
- Повышать эффективность директ-маркетинга.
- Заранее выбирать наиболее результативные рекламные объявления.
- Корректно оценивать потенциал отдельных маркетинговых акций и всей программы лояльности.
Перечень можно продолжить, но намного эффективнее начать использовать предиктивную аналитику в работе.
LoyalExpress подскажет, как ее применить с максимальной пользой. Приходите к нам на консультацию, ставьте лайк и подписывайтесь на наш канал, чтобы не упустить полезные и интересные материалы.
