Proqnozlaşdırıcı analitika tarixi məlumatlardan və statistik və ya maşın öyrənməsi modellərindən istifadə edərək növbəti addımın nə olacağını təxmin edir; məsələn, hansı müştərilərin yenidən alış edəcəyi, hansı potensial müştərilərin satışa çevriləcəyi və ya satışların büdcə dəyişikliyinə necə reaksiya verəcəyi. Müştəri kampaniyalarında onun vəzifəsi qərarları “nə baş verdi”-dən “bunu etsək, nə baş verəcək”-ə keçirməkdir.
Bu möhtəşəm səslənir, lakin marketinqdə ən faydalı proqnozlar sadədir. Bu ziyarətçi gələn həftə alış edəcəkmi? Bu müştərinin xidmətdən imtina etmə ehtimalı varmı? Gələn ayın planından nə qədər gəlir gözləməliyik? Bu suallara təxminən düzgün cavab tapmaq və bu cavabların nə qədər təxmini olduğunu bilmək bütün sənətdir.
Proqnozlaşdırıcı analitika marketinqdə nəyi proqnozlaşdıra bilər?
Ümumi istifadə halları bir neçə qrupa bölünür. Hər biri fərqli məlumat və fərqli səviyyədə səy tələb edir, ona görə də alət seçməzdən əvvəl hansı sualı verdiyinizi bilmək faydalıdır.
- Alış meyli: istifadəçinin və ya müştərinin müəyyən bir müddət ərzində alış etmə ehtimalı.
- İmtina riski: abunəçinin imtina etməsi və ya təkrar alıcının sifarişi dayandırması ehtimalı.
- Müştərinin ömürlük dəyəri: müəyyən bir dövr ərzində müştəridən gözlənilən gəlir.
- Potensial müştəri qiymətləndirilməsi: potensial müştərinin keyfiyyətli fürsətə və ya satışa çevrilmə şansı.
- Tələb və gəlir proqnozu: həftə, məhsul və ya region üzrə gözlənilən satışlar.
- Büdcə reaksiyası: kanalda xərclər artdıqda və ya azaldıqda dönüşümlərin necə dəyişdiyi.
Google Analytics 4 artıq məlumat hədlərinə cavab verən mülklər üçün alış ehtimalı, imtina ehtimalı və proqnozlaşdırılan gəlir kimi proqnozlaşdırıcı göstəricilər təklif edir. Reklam platformaları öz proqnozlarını təklif vermə daxilində icra edir. Xüsusi modellər biznesin bu daxili alətlərin təmin etmədiyi proqnozlara ehtiyacı olduqda işə düşür.
Başlamazdan əvvəl hansı məlumatlara ehtiyacınız var?
Proqnozun keyfiyyəti alqoritmlərdən daha çox məlumatdan asılıdır. Təmiz, əlaqəli məlumatlar üzərində qurulmuş sadə model, yarımçıq izlənilən hadisələr üzərində qurulmuş mürəkkəb modeldən daha yaxşıdır. İstənilən modelləşdirmədən əvvəl müştərinin marketinq məlumatlarını nəticələrlə birləşdirə biləcəyini yoxlayırıq.
- Tarixləri, dəyərləri və sabit müştəri identifikatoru olan müştəri və ya sifariş qeydləri.
- Marketinq toxunuş nöqtələri: reklam klikləri, kampaniya etiketləri, e-poçt qarşılıqlı əlaqəsi, sayt sessiyaları.
- Nəticə məlumatları: satışlar, yenilənmələr, ləğvlər, CRM mərhələ dəyişiklikləri.
- Kifayət qədər tarixçə: mövsümiliyi tutmaq üçün adətən ən azı bir tam il.
- Razılıq qeydləri, beləliklə yalnız müştərinin qanuni olaraq emal edə biləcəyi məlumatlardan istifadə olunur.
Proses addım-addım necə işləyir?
1. Qərarı çərçivələyin
Hər bir model dəyişəcəyi bir qərarla başlayır. “İmtinanı proqnozlaşdır” qərar deyil. “Gələn ay imtina etmə ehtimalı ən yüksək olan abunəçilərin 10 faizinə saxlama təklifi göndər” qərardır. Çərçivələmə bizə nəyi proqnozlaşdırmağı, nə qədər irəliyə baxmağı və faydalı olması üçün nə qədər dəqiq olmağın lazım olduğunu deyir.
2. Baza xətti qurun
Biz əvvəlcə işləyə biləcək ən sadə üsulu sınayırıq: sonluq, tezlik və sifariş dəyərinə əsaslanan qayda və ya əsas reqressiya. Bu baza xətti standartı müəyyən edir. Daha mürəkkəb model əlavə texniki xidməti əsaslandırmaq üçün onu aydın şəkildə üstələməlidir.
3. Modelləşdirin və təsdiqləyin
Modellər köhnə məlumatlar üzərində təlim keçir və modelin heç görmədiyi sonrakı dövrdə sınaqdan keçirilir. Bu zamana əsaslanan bölgü vacibdir, çünki təsadüfi bölgülər gələcək məlumatları sızdıra və dəqiqliyin praktikada olduğundan daha yaxşı görünməsinə səbəb ola bilər. Biz səhvi biznes terminləri ilə bildiririk, məsələn, ən yüksək ballı müştərilərin neçəsinin həqiqətən alış etdiyi.
4. Proqnozları işə salın
Elektron cədvəldəki bal heç nəyi dəyişmir. Proqnozlar onlara əsasən hərəkət edən sistemlərə axmalıdır: Google Ads və ya Meta-da auditoriya siyahıları, e-poçt platformasında seqmentlər və ya CRM-də prioritet sahə. Planlaşdırılmış yeniləmələr balları cari saxlayır.
Proqnozun kömək etdiyini necə bilirsiniz?
Dürüst test nəzarətli müqayisədir. Hədəf qrupunu bölün, bir yarısı üçün proqnozlara əsasən hərəkət edin, digəri üçün isə adi qaydada davam edin, sonra nəticələri müqayisə edin. Bu nəzarət qrupu olmadan, onsuz da alış edəcək müştərilərə görə modeli kreditləndirmək asandır.
Model sürüşməsi digər yoxlamadır. Müştəri davranışı qiymətlər, mövsümlər və rəqiblərlə dəyişir. Yazda işləyən model payızda dəqiqliyini itirə bilər, ona görə də biz hər ay onun səhvini izləyirik və razılaşdırılmış həddi keçdikdə yenidən təlim keçirik.
Hesabat ritmi testin özü qədər vacibdir. İldə yalnız bir dəfə nəzərdən keçirilən model aylarla səssizcə öz üstünlüyünü itirə bilər. Biz üç rəqəmlə qısa aylıq yoxlamaya üstünlük veririk: ən yüksək ballı qrupun neçəsi dönüşüm etdi, bu nəzarət qrupu ilə necə müqayisə olunur və bal paylanması dəyişibmi. Əgər hər üçü sabitdirsə, heç kimin modelə toxunmasına ehtiyac yoxdur.
Məhdudiyyətlər və risklər nələrdir?
- Kiçik məlumat: ildə bir neçə yüz sifarişi olan mağaza nadir hallarda etibarlı fərdi səviyyəli modelləri dəstəkləyir.
- Əks əlaqə döngələri: yalnız yüksək ballı müştəriləri hədəfləmək o deməkdir ki, siz digərləri haqqında heç vaxt öyrənmirsiniz.
- Qərəz: keçmiş hədəfləmə üzərində təlim keçmiş modellər, kor nöqtələr daxil olmaqla, keçmiş seçimləri təkrarlayır.
- Məxfilik: KVKK və GDPR çərçivəsində profilqurma qaydaları şəffaflıq və bəzi hallarda razılıq tələb edə bilər.
- Həddindən artıq inam: dəqiq görünən rəqəm geniş qeyri-müəyyənliyi gizlədə bilər.
Biz proqnozları mümkün olduqda diapazon kimi təqdim edirik. “Gələn ay 380 ilə 460 sifariş arasında” düzgün müzakirəyə dəvət edir. “412 sifariş” yalançı əminliyə dəvət edir.
Alien Road proqnozlaşdırıcı analitikanı praktikada necə tətbiq edir
Tipik bir əməkdaşlıq iki-üç həftəlik məlumat auditi ilə başlayır: müştəri, sifariş və kampaniya məlumatlarının harada yaşadığını, necə birləşdiyini və nəyin çatışmadığını xəritələyirik. Çox vaxt ilk çatdırılacaq məhsul model deyil, sabit izləmə və təmiz müştəri cədvəlidir, çünki onlarsız faydalı heç nə qurula bilməz.
Quraşdırma daha sonra bir qərara hədəflənir, məsələn, ödənişli sosial şəbəkələr üçün yüksək dəyərli oxşar auditoriya və ya e-poçt üçün imtina riski seqmenti. Proqnozlar cədvəl üzrə yenilənir və onlardan istifadə edən platforma ilə sinxronlaşdırılır. Ölçmə həmişə nəzarət qrupunu əhatə edir və aylıq hesabatlar modelin dəqiqliyini, nəzarət qrupuna qarşı artımı və yenidən təlimi işə salan hər hansı sürüşməni göstərir.
Bu həftə haradan başlamaq lazımdır
Komandanızın instinktiv olaraq verdiyi bir təkrarlanan qərarı seçin, məsələn, kimə endirim ediləcəyi və ya satışın ilk olaraq kimə zəng edəcəyi. Nəticəni proqnozlaşdırmaq üçün hansı məlumatlara ehtiyacınız olacağını yazın və onu bu gün ixrac edə biləcəyinizi yoxlayın.
- 12 aylıq sifarişləri və ya tarixləri və dəyərləri olan potensial müştəriləri ixrac edin.
- Mülkünüz üçün proqnozlaşdırıcı göstəricilərin mövcud olub-olmadığını görmək üçün GA4-ü yoxlayın.
- Baza xətti kimi sadə sonluq və tezlik seqmenti qurun.
- Hər hansı bir bal üzərində hərəkət etməzdən əvvəl kiçik bir nəzarət qrupu planlaşdırın.
Əgər müştəriləri hələ nəticələrlə birləşdirə bilmirsinizsə, əvvəlcə bunu düzəldin. Bu, hər sonrakı modelin asılı olduğu addımdır.
Oxumağa davam edin: Süni intellekt optimallaşdırması · Süni intellekt optimallaşdırması