Почему предиктивная аналитика — путь к катастрофе (и как ее избежать)?

Модель предиктивной аналитики (Predictive Analytics) выглядит как сбывшаяся мечта маркетологов. Анализ прошедшей активности клиента показывает на его поведение в будущем, что позволяет сформировать актуальную маркетинговую стратегию.

Это бережно и предсказуемо — как обожают маркетологи. Но предиктивный анализ скрывает значительную проблему, о которой пора поболтать подробнее. Она понятна из заглавия: предсказательная аналитика предвещает, а не утверждает.

Оптимизация ROI посредством предиктивной социальной аналитики

«Гладко было на бумаге»

Предиктивная аналитика пока только внедряется в маркетинг — но в здравоохранении, страховании, прочих областях и финансах она заняла место в далеком прошлом и прочно. Особенно в денежной индустрии США, где прогностическая модель снабжает безопасность облигаций с ипотечным покрытием — но снабжает с оговорками. Пользуясь предиктивными моделями, 10 лет назад финансисты взвесили риски и предположили: американцы не откажутся платить по ипотекам одновременно и массово.

Но модели не принимали к сведенью волатильность на рынке жилья — как да и то, что дома стоили значительно меньше суммарных платежей по ипотечному кредиту. Аналитики доверяли моделям, и мало кто удосужился сбалансировать их совокупностью противовесов и сдержек.Почему предиктивная аналитика — путь к катастрофе (и как ее избежать)? В то время, когда первые финансисты заметили симптомы неприятностей, эффект домино уже нереально было остановить.

Обращение о денежном кризисе 2008 года — и его катастрофических последствиях.

Стоит ли нам винить лишь «нехорошие эти» в случившемся? Не обязательно. Предиктивные модели были неспособными растолковать изменения и сдвиги в том, как мы берем кредиты и кому выдаем деньги.

И в то время, когда в денежной совокупности США стало через чур много малоизвестных переменных, фундамент упал.

Теория тёмного лебедяБессилие предиктивного анализа в учете «малоизвестных» факторов иллюстрируется «теорией тёмного лебедя». Она стала называться из давешнего предположения, что лебеди — лишь белые, по причине того, что эти говорили как раз об этом впредь до 16 века, пока экспедиция в Австралии не нашла популяцию тёмных лебедей. Теория была фальшивой — а представление об окрасе лебедей расширилось.

Но имели возможность ли современники предположить это? Нет. В чем и кроется неприятность предиктивной аналитики.

Вы не охватите весь спектр малоизвестных факторов, кроме того имея подробные данные и сложнейшие модели статистики.

Корреляционные метрики как база оптимизации конверсии

Рисуйте умную картину аналитики

Предсказательный способ, конечно же, занимает место в маркетинге. Но доверять весомые ответы либо кампании предиктивной аналитике — все равно, что связать ноги перед марафоном. Эти случаи не подходят для предсказательных способов, по причине того, что тут традиционно большое количество малоизвестных факторов.

Вот где понадобятся сухие, четкие эти, каковые вы в далеком прошлом собирали.

А прогностическая аналитика лучше подойдет для оценок и маломасштабных предположений. Что случится, если вы измените данный объект на лендинге? Либо поменяете с другим?

Быть может, предложите дополнительный оффер? Вот области, в которых нужна предиктивная аналитика.

Само собой разумеется, лучше совершить тесты, либо иным образом узнать предположение точно — но как подтвердить догадку с инструментом, что лишь предвещает? Никак, в чем и загвоздка.

Из-за чего это так тяжело доказать?

Прогностическая аналитика используется в маркетинговом арсенале, но это не «чудесная пилюля», которая «по часам» и без неточностей трактует поведение клиентов. Не забывайте, что предсказания так же правильны, как актуальны эти, «скормленные» совокупности.

Так много переменных необходимо учесть, а люди такие неизвестные и без того вольно трактуют данные, что прогностический инструментарий по определению не сможет выдать полностью качественные ответы. Запустить процесс и забыть о нем — не окажется.

Кроме того на сложнейшие расчеты нельзя полагаться с уверенностью, в особенности учитывая, что маркетологи — занятые люди, склонные хвататься за обрывки данных в принятии фундаментальных ответов, основанных на целях. И с предиктивной аналитикой таковой подход — верный рецепт трагедии.

Что такое прогностический рейтинг лидов? Взор в будущее

Своевременная помощь

На экспертов по data science (либо «датологов»), ложится масса ответственности, не говоря уже о твёрдых требованиях к навыкам моделирования, статистики и регрессии. Это навыки, которых нет у «простых смертных» — они необходимы лишь узким экспертам. И у вас не окажется «скормить» данные предсказательному способу и сохранять надежду на точный итог.

Поступая так, вы играетесь с огнем.

Лучше наймите специалиста для работы с командой. Он окажет помощь разобраться в данных и научит навыкам, нужным для полного раскрытия потенциала предиктивной и вероятностной моделей. Аналитика — обоюдоострый клинок. Она окажет помощь навести порядок в хаосе данных, сделать долговременные выводы и скорректировать стратегию.

Но при недостаточном опыте — она же подтолкнет на радикальные ответы.

Что довольно часто случается при неполном видении картины.

Как трудится хороший предиктивный анализ?

По тону данной статьи вы имели возможность поразмыслить, что предиктивный анализ свидетельствует заведомый провал, и нет ничего дальше от истины. Но это не верно — способ дает хорошие результаты при верном применении.

1. Правильная настройка buyer personas

Согласитесь, что завлекать клиентов и оптимизировать UX оказывает помощь тщательный анализ прошлого опыта пользователей. Как раз тут прогностический анализ понадобится маркетологам.

2. Персонализация маркетинговых сообщений

Как клиенты реагируют на персонализацию? Именно на персонализацию, а не на обращение по имени в письме? Предиктивная аналитика придаст бренду индивидуальности и сделает коммуникацию между компанией и клиентом более «личной» — соответственно, улучшит UX.

3. Концептуализация новых продуктов и одолжений

Прогностическая аналитика подойдет для брейнсторминга идей по новым услугам и продуктам, созданным на базе поведения пользователей и прошлых покупок.

4. Определение каналов маркетинговых затрат

Предиктивные модели продемонстрируют пути и каналы, хорошие инвестиций, на базе анализа рентабельности вложений в прошлом.

5. Определение самые квалифицированных лидов

Применяйте предсказательный анализ, дабы выяснить, какие конкретно лиды положительно отреагируют на Lead Nurturing и возможнее конвертируются, а какие конкретно — случайно были у вас и скоро уйдут. Это высвободит время, повысит отдачу команды продаж, число закрытых сделок и показатели в целом.

Предиктивный анализ, либо Как оптимизировать ваш маркетинговый бюджет?

Руководя данными — руководите судьбами бизнеса

Первый ход к пониманию предиктивной аналитики — рациональная организация данных. Соедините релевантные департаменты компании и проработайте массив информации по ним, дабы сделать ее актуальной и управляемой. Имеете возможность кроме того разбить эти на микро-сегменты, для тестов и маломасштабных экспериментов — так вы сохраните преимущества данных без риска навредить информации. «Поиграйте» с моделями и составьте представление, что подходит для прогностического анализа, а что не через чур релевантно ему.

В случае если желаете полностью применять потенциал разработки, держите перед глазами стратегический замысел и сосредоточьтесь на нем. Делайте упор на одной инициативе, ремаркетинг ли это, повышение среднего чека либо что-то иное. Умение точечно фокусироваться на цели разрешит вам рациональнее применять предиктивные способы — и преуспеть в бизнесе.

Высоких вам конверсий!

По данным: effinamazing.com, image source Alan

Случайные статьи:

ХАЗИН. Нужно понимать, что это только начало большого процесса.


Подборка похожих статей:

admin