Інструмент для предиктивної аналітики
Інструмент для предиктивної аналітики дозволяє бізнесу прогнозувати поведінку і знижувати відтік клієнтів, підвищувати конверсію і оптимізувати маркетинг. Заснований на штучному інтелекті, він не фіксує події з минулого, а описує майбутнє: хто піде, хто купить, хто відгукнеться на пропозицію.
Дізнатися більшеМожливості предиктивної аналітики
Інструмент для предиктивної аналітики використовує машинне навчання (ML) і моделі прогнозування, щоб перетворити дані в зрозумілі та корисні інсайти. Це особливо актуально для e-commerce, фінтеху, рітейлу, телекому та інших сфер з інтенсивним потоком клієнтів і великими обсягами даних, які про них накопичуються. beinf.ai як інструмент предиктивної аналітики дозволяє:
Прогнозувати ймовірність покупки, відтік клієнтів і реакцію на маркетингові пропозиції.
Оцінювати потенційну довічну цінність клієнта (CLV) і пропонувати релевантні акції.
Визначати найкращі моменти й канали комунікації.
Підвищувати точність таргетингу та збільшувати віддачу від кампаній
На першому етапі ви завантажуєте готовий датасет, який відповідає меті прогнозування. Далі система визначає цілі прогнозу — наприклад, передбачити відтік або ймовірність покупки — і на цій основі навчає моделі. Після цього кожному клієнту формується прогнозний профіль, який показує ймовірність настання конкретної дії: покупки, відходу, відгуку на знижку. І, нарешті, прогнози інтегруються в маркетингові платформи та CRM. Їх можна використовувати для персоналізації пропозицій, запуску кампаній або точного налаштування знижок. beinf.ai також допомагає відстежувати точність прогнозів і перенавчати моделі в міру накопичення нових даних.
Переваги предиктивної аналітики
Точне прогнозування поведінки
Ви заздалегідь знаєте, хто піде, хто зробить покупку або хто готовий до додаткових/перехресних продажів. Це допомагає вибудувати індивідуальні стратегії взаємодії для кожного клієнта.
Інтелектуальне управління знижками
Предиктивна аналітика визначає, кому і коли варто запропонувати знижку, щоб не втратити прибуток і при цьому стимулювати покупку.
Оптимізація маркетингу
Ресурси компанії спрямовуються тільки на тих, хто з найбільшою ймовірністю здійснить цільову дію. Це дозволяє скоротити витрати та підвищити ефективність маркетингових кампаній.
Актуальні дані в реальному часі
Прогнози автоматично оновлюються при надходженні нових даних, що робить модель гнучкою та адаптивною, якщо поведінка клієнтів змінюється з будь-яких причин.
Зростання доходу і CLV
Виявляючи найперспективніших клієнтів і утримуючи ризикові сегменти, beinf.ai допомагає збільшити середній чек, довічну цінність клієнта і загальну прибутковість бізнесу.
Проста інтеграція з існуючими системами
beinf.ai легко вбудовується в існуючі бізнес-системи, забезпечуючи роботу з API, хмарними рішеннями й візуальними інтерфейсами.
Поширені питання щодо предиктивної аналітики
Це рішення, яке за допомогою AI та машинного навчання передбачає поведінку клієнтів: хто купить, хто піде, хто є перспективним клієнтом і буде вигідно спрямувати зусилля на його утримання. Знаючи це, можна ефективніше витрачати маркетинговий бюджет і підвищувати прибутковість бізнесу.
Класична аналітика описує минуле, тобто відповідає на питання «що сталося?». У той час як предиктивна аналітика прогнозує майбутнє, допомагає зрозуміти причини вже здійснених дій. Тобто відповідає на питання «що відбудеться і що з цим робити?». Якщо класична аналітика більш корисна для формування звітів і аналізу ефективності, то предиктивна спрямована на майбутнє — вона допомагає зрозуміти, що відбудеться далі і як це можна використовувати на благо компанії.
За допомогою моделей машинного навчання інструмент для предиктивної аналітики beinf.ai аналізує минуле, щоб виявити поведінкові патерни й спрогнозувати поведінку клієнта в майбутньому: ризик відтоку, ймовірність покупки, реакцію на знижки. Це дозволяє не просто спостерігати за метриками, а активно впливати на них, діючи на випередження.
За допомогою предиктивної аналітики компанії можуть заздалегідь виявляти клієнтів з високим ризиком відтоку і своєчасно запускати кампанії, спрямовані на їх утримання. При цьому система аналізує поведінку користувачів і будує прогнози на основі реальних патернів, а не припущень або інтуїції.
beinf.ai також допомагає передбачити, як клієнти відреагують на ту чи іншу подію в маркетинговому розрізі. Це дозволяє оптимізувати бюджети та уникати неефективних розсилок, пропонуючи саме те, що дійсно спрацює в кожному конкретному випадку. Завдяки аналітиці можна визначити, які канали взаємодії працюють найкраще для конкретного сегмента аудиторії. Це прискорює шлях клієнта і підвищує конверсію на кожному етапі воронки.
Крім того, за наявності достатньої кількості даних може спрогнозувати, чи конвертується лід в постійного клієнта у майбутньому.
Це можуть бути різноманітні дані, які були накопичені в процесі взаємодії з клієнтом. Наприклад, історія покупок, активність у застосунку чи на сайті, реакції на комунікацію, звернення у службу підтримки, користування чат-ботом тощо. Також, при наявності можна використовувати зовнішні дані про погоду, курс, маркетингову активність конкурентів тощо. Водночас дані мають бути релевантними: для прогнозування відтоку потрібні дані про тих, хто пішов і хто залишився. Оптимально, якщо на старті буде від 10 000 клієнтів і від 100 000 транзакцій — тоді предиктивна аналітика зі штучним інтелектом, буде найбільш корисною для вашого бізнесу.
Інструменти предиктивної аналітики підходять насамперед середньому та великому бізнесу, який регулярно збирає та накопичує дані про своїх клієнтів. Ідеально, якщо кількість клієнтів перевищує 10 000, проте в індивідуальному порядку можна розглянути, як предиктивна аналітика для продажів та маркетингу може бути корисною і з меншою кількістю клієнтів.
Предиктивна аналітика для прогнозування продажів і оптимізації маркетингу включає аудит даних, навчання моделей, налаштування інтеграцій і тестування. Залежно від безлічі факторів це займає в середньому кілька тижнів. Більш детально ви можете обговорити терміни з експертною командою — для цього замовте консультаційні послуги з предиктивної аналітики.
Так, дозволяє запускати пілотні проєкти, щоб протестувати точність прогнозів, зручність інтеграції та побачити результат до масштабування. Таким чином, ви зможете оцінити можливості предиктивної аналітики для оптимізації продажів до її повного розгортання.
