Предиктивный маркетинг в ecommerce: в чем суть, чем он полезен бизнесу и как его применять на практике

Предиктивный маркетинг позволяет прогнозировать поведение аудитории сайтов, подписчиков соцсетей, покупателей интернет-магазинов, руководствуясь различными технологиями. 

Менеджер по маркетингу и PR партнерской сети "Где Слон?" (входит в Kokoc Group) Анастасия Беллер —- о том, до чего дошли предиктивные инструменты в ecommerce к лету 2023 года.

Чем предиктивный маркетинг полезен бизнесу

С помощью предиктивных технологий можно определить, какие предложения или рекламные материалы лучше подходят аудитории, помогая увеличить вероятность покупки. В основе предиктивного маркетинга лежит прогнозирование спроса. Которое, в свою очередь, опирается на данные о прошлых действиях пользователей. Поэтому для использования предиктивного подхода необходимо иметь максимум информации о покупателях. 

Обладая необходимыми данными, можно: 

• определить, какие товары или услуги и в какой момент времени предлагать конкретному пользователю;
• подсчитать, с какой степенью вероятности покупатель готов совершить покупку;
• персонализировать продающий контент для покупателя;
• получить портрет целевого покупателя с конкретными характеристиками и интересами;
• сегментировать и группировать аудиторию бренда по различным параметрам;
• оптимизировать рекламные кампании и маркетинговые расходы.

Под каждую задачу, которую решает предиктивный подход в маркетинге, есть свой набор инструментов. Это сервисы и системы бизнес-аналитики, алгоритмы машинного обучения, сервисы визуализации данных и статистического моделирования — все позволяют анализировать информацию о клиентах. 

Примеры предиктивных технологий

Look-a-like в таргетированной рекламе. Алгоритмы находят аудиторию, схожую по различным характеристикам с аудиторией бренда, и предлагают ей релевантную рекламу. Настроить look-a-like можно в интерфейсе рекламного кабинета соцсети, на платформе которой запускается рекламное продвижение. 

Вот так выглядит окно настройки look-a-like в рекламной кабинете VK

"Брошенные корзины", закончившиеся товары и напоминания по e-mail. Пользователи нередко завершают прерванный процесс покупки, если напомнить о ней в персональном письме. Индивидуальный подход и данные из личного кабинета помогут мотивировать совершить незаконченное действие. Также этот подход позволяет "возвращать" клиентов за регулярными покупками товаров с коротким жизненным циклом — продукты питания, бытовая химия, косметика и т.д. Нужно только "предугадать" на основе данных из истории покупок пользователя, что товар закончился. 

Пример ретаргетинга на интересующие товары в интернет-магазине

Предотвращение отписки. Компании с SaaS-решениями могут определять пользователя, который собирается отказаться от продления подписки по его поведению. Таким образом у маркетологов появляется возможность принять меры для удержания клиента. 

Поиск эффективных моделей атрибуции. Отслеживание высококонверсионных источников трафика позволяет интернет-магазинам оптимизировать показатели ROMI и корректировать маркетинговую стратегию. 

Предиктивный маркетинг на практике

Как мы уже сказали выше, с помощью предиктивных технологий можно понять, какие конкретные действия необходимо предпринять для того, чтобы достичь максимальной эффективности в продвижении товара или услуги. Приведем пример того, как такой подход работает на практике. 

Например, круизная компания запускает сезонную услугу — катание на речных трамвайчиках. Чтобы спрогнозировать спрос и сделать максимальное количество продаж, можно применить предиктивный маркетинговый подход. 

Если мы знаем, что в прошлом году через онлайн-канал было продано 3000 билетов, и при этом 40% клиентов покупают билеты повторно через переход с персональной email-рассылки, то можно:

• сделать общий прогноз дохода с этого канала в нынешнем сезоне;
• создать персонализированные рассылки, которые будут нацелены как на тех клиентов, которые никогда не приобрели билеты на эту услугу, так и на уже купивших билеты;
• обработать полученные результаты в конце этого сезона и оптимизировать расходы на этот канал в следующем.

Инструменты для предиктивного маркетинга в ecommerce

 Приведем в качестве примеров небольшой список сервисов с использованием предиктивных технологий.

Русскоязычные сервисы:

• Profiledata — технологичная DMP-платформа, которая определяет, обрабатывает и сегментирует аудиторные сегменты для проведения performance кампаний.
• Appsflyer — анализирует данные и измеряет эффективность маркетинга мобильных приложений. 
• Go Predicts — позволяет привлекать трафик с оптимизацией на предиктивные события.
• Kokoc Analytics — делает техническую настройку систем веб-аналитики и создает комплексные BI системы.

Зарубежные сервисы:

• Adoric — инструмент оптимизации рекомендаций и увеличения конверсии в покупки на сайте.
• Monetate — платформа, помогающая персонализировать контент для пользователей. 
• HubSpot Predictive — программное обеспечение для прогнозирования лидов.

Заключение

Использование предиктивного маркетинга в ecommerce позволяет определить триггеры, которые мотивируют клиентов к покупкам, и подобрать эффективные каналы коммуникации для каждого из них. В результате бизнес получает более лояльных покупателей и рост продаж.