Prediktiv analitika tarixi məlumatlardan və statistik və ya maşın öyrənməsi modellərindən istifadə edərək gələcəkdə nəyin baş verə biləcəyini, məsələn, hansı müştərilərin yenidən alış edəcəyini, xidmətdən imtina edəcəyini və ya təklifə cavab verəcəyini təxmin edir. Pilotdan istehsala keçid müəyyən edilmiş biznes qərarı, təmiz məlumatlar, təsdiqlənmiş model, ballara əsasən hərəkət etmək üçün bir yol və davamlı monitorinq tələb edir. Bu yoxlama siyahısı hər bir mərhələni əhatə edir.
Prediktiv analitika marketinq üçün nə edə bilər?
Ən çox yayılmış marketinq istifadələri artıq müəyyən edilmişdir.
- Alış meyli: növbəti 30 gün ərzində kimin alış edəcəyi.
- İmtina proqnozu: hansı abunəçilərin və ya müştərilərin gedəcəyi.
- Müştəri ömür boyu dəyəri: hər müştəri üçün gözlənilən gələcək gəlir.
- Lead ballanması: hansı potensial müştərilərin faktiki müştəriyə çevriləcəyi.
- Tələb proqnozu: məhsul və ya region üzrə gözlənilən satışlar.
Bir neçə alət daxili proqnozlar təklif edir. GA4, mülkiyyət məlumat hədlərinə çatdıqda alış ehtimalı və imtina ehtimalı kimi prediktiv göstəricilər təqdim edir. Klaviyo müştəri ömür boyu dəyərini və növbəti sifariş tarixini proqnozlaşdırır. HubSpot və Salesforce prediktiv lead ballanması təklif edir. Xüsusi modellər Python-da scikit-learn ilə və ya BigQuery ML-də qurula bilər.
Pilotdan istehsala keçid mərhələləri hansılardır?
Altı mərhələ proqnozu bir ideyadan gündəlik qərarları dəyişən bir bala çevirir. Hər birinin aydın çıxış testi var.
Mərhələ 1: qərarı müəyyən edin
Proqnoz yalnız bir hərəkəti dəyişərsə faydalıdır. Məlumatlara toxunmazdan əvvəl, balın hansı qərara təkan verəcəyini yazın.
- Yüksək ballı və aşağı ballı müştərilər üçün nəyi fərqli edəcəyik?
- Bu hərəkətə kim cavabdehdir, məsələn, CRM və ya ödənişli media komandası?
- Hansı göstərici hərəkətin işə yaradığını və hansı müddət ərzində göstərir?
- Hər iki istiqamətdə səhv proqnozun dəyəri nədir?
Məsələn: “Yüksək imtina ehtimalı olan müştərilər e-poçt vasitəsilə saxlama təklifi alırlar; uğur 60 gün ərzində nəzarət qrupundan daha aşağı imtina dərəcəsidir.”
Mərhələ 2: məlumatları yoxlayın
Əksər layihələr burada dayanır. Prediktiv modellər kifayət qədər tarixçəyə və ardıcıl təriflərə ehtiyac duyur.
Həcm və tarixçə
Nəticənin kifayət qədər nümunəsinə ehtiyacınız var. Yalnız bir ovuc imtina etmiş müştərisi olan imtina modeli çox şey öyrənməyəcək. GA4-ün prediktiv göstəriciləri son dövrdə minimum sayda müsbət və mənfi nümunə tələb edir; Google hədləri sənədləşdirir.
Ardıcıllıq
Müştəri ID-lərinin sistemlər arasında uyğun olduğunu, sifariş məlumatlarının qaytarılmaları əhatə etdiyini və hadisələrin dövr ərzində eyni şəkildə izləndiyini yoxlayın. Tarixçənin ortasında izləmə dəyişikliyi modeli çaşdıra bilər.
Məxfilik
GDPR və ya KVKK çərçivəsində profil yaratmaq üçün müştəri məlumatlarından istifadə üçün hüquqi əsasları təsdiqləyin və lazım gələrsə, məxfilik bildirişlərini yeniləyin.
Mərhələ 3: işləyən ən sadə modeli seçin
Platformanız təklif edirsə, daxili proqnozlarla başlayın. Onların tətbiqi daha sürətlidir və satıcı tərəfindən saxlanılır. Xüsusi modelləri yalnız daxili seçimlər nəticəni əhatə etmədikdə və ya xüsusiyyətlər üzərində nəzarətə ehtiyac duyduqda qurun.
Xüsusi iş üçün, logistik reqressiya və ya gradient artırılmış ağaclar kimi sadə modellər adətən marketinq balları üçün kifayətdir və maraqlı tərəflərə izah etmək daha asandır.
Mərhələ 4: etibar etməzdən əvvəl yoxlayın
Modeli görmədiyi məlumatlar üzərində, ideal olaraq daha sonrakı bir dövrdə sınaqdan keçirin. Müştəriləri necə sıraladığını yoxlayın: ən yüksək ballı qruplar həqiqətən daha yüksək nəticə dərəcələri göstərirmi? Bal desilinə görə lift diaqramını texniki olmayan komandalar üçün oxumaq asandır.
Həmçinin ədalətliliyi və məntiqliliyi yoxlayın. Əgər model həftənin günü kimi qəribə bir dəyişəndən çox asılıdırsa, istifadə etməzdən əvvəl araşdırın.
Mərhələ 5: balları aktivləşdirin
Ballar hərəkətlərin baş verdiyi alətlərə çatmalıdır. GA4 prediktiv auditoriyaları Google Ads ilə paylaşıla bilər. Klaviyo və HubSpot ballardan birbaşa seqmentlərdə istifadə edir. Xüsusi ballar planlaşdırılmış iş vasitəsilə CRM və ya CDP-yə geri yazıla bilər.
Mərhələ 6: monitorinq və yenidən təlim
Müştəri davranışı fəsillər, qiymətlər və məhsullarla dəyişir. Modelin performansını aylıq izləyin, proqnozlaşdırılan və faktiki nəticələri müqayisə edin və cədvəl üzrə və ya dəqiqlik düşdükdə yenidən təlim keçin.
Alien Road prediktiv analitikanı necə tətbiq edir
Tipik bir əməkdaşlıqda kəşfiyyat modeldən deyil, qərardan başlayır. Hansı məlumatların mövcud olduğunu, GA4, Klaviyo və ya müştərinin CRM-ində daxili proqnozların olub-olmadığını və hansı komandanın ballara əsasən hərəkət edəcəyini nəzərdən keçiririk.
Quraşdırma tez-tez daxili funksiyalar, konfiqurasiya edilmiş auditoriyalar və nəzarət qrupu ilə başlayır. Xüsusi model lazım olduqda, onu BigQuery ML və ya Python-da qururuq və balları cədvəl üzrə müştərinin CRM-inə göndəririk.
Ölçmə, müalicə olunan və nəzarət qrupları üçün nəticələri müqayisə edir. Hər ay hesabat modelin dəqiqliyini, görülən tədbirləri, nəzarət qrupuna qarşı biznes nəticəsini və aşkar edilmiş hər hansı məlumat problemini əhatə edir.
Kim iştirak etməlidir?
Prediktiv layihələr yalnız analitiklər iştirak etdikdə uğursuz olur. Ballara əsasən hərəkət edəcək komanda, məsələn, CRM menecerləri və ya media alıcıları qərar və vaxtlama ilə razılaşmalıdır. Hüquqi və ya məxfilik işçiləri məlumat istifadəsini nəzərdən keçirməlidir. Balların təzə qalması üçün kimsə məlumat boru kəmərinə sahib olmalıdır.
Sadə bir məsuliyyət siyahısı boşluqların qarşısını alır: bir nəfər modelə, biri hər alətdə aktivləşdirməyə, biri isə nəticələr hesabatına cavabdehdir. İlk rüb üçün aylıq, sonra proses sabitləşdikdən sonra rüblük görüşün. Layihəni dayandırmağınıza səbəb olacaq şeyləri, məsələn, razılaşdırılmış səviyyədən aşağı dəqiqliyi yazın ki, qərar vərdişə buraxılmasın.
Sənədləri qısa və sadə saxlayın: balın nəyi proqnozlaşdırdığını, hansı məlumatlardan istifadə etdiyini, nə qədər tez-tez yeniləndiyini və bir şey yanlış göründükdə kiminlə əlaqə saxlayacağınızı yazın. İnsanlar başa düşdükləri bala etibar edirlər və etmədiklərini görməzdən gəlirlər.
Büdcəni yalnız pilot üçün deyil, ikinci il üçün planlaşdırın. Məlumat boru kəmərləri, yenidən təlim və monitorinq təkrarlanan xərclərdir və heç kim baxımı maliyyələşdirmədikdə layihələr nəticə vermir.
Bu həftə haradan başlamaq lazımdır
Hansı müştərilərin alış edəcəyini və ya gedəcəyini bilsəydiniz, fərqli şəkildə verəcəyiniz bir qərarı təsvir edən bir cümlə yazın. Sonra GA4 Admin-i açın, mülkiyyətinizin prediktiv göstəricilər üçün uyğun olub-olmadığını yoxlayın və ayda nə qədər alış və geri qayıdan istifadəçi qeyd etdiyinizə baxın. Bu, daxili proqnozun indi başlaya biləcəyini və ya məlumat işinin birinci gəldiyini sizə deyir.
Oxumağa davam edin: Süni intellekt optimallaşdırması · Süni intellekt optimallaşdırması