Marketinqdə proqnozlaşdırıcı analitika bir neçə təkrarlanan səbəbə görə uğursuz olur: model cavabı sızdıran məlumatlar üzərində təlim keçir, heç kimin hərəkətə keçə bilməyəcəyi bir şeyi proqnozlaşdırır və ya proqnoz əsasında hərəkət etməyin bir şeyi dəyişdirib-dəyişdirmədiyini heç kim ölçmür. Agentliklər bu səhvlərdən qaçınmaq üçün əvvəlcə qərarı müəyyənləşdirir, ayrılmış vaxt aralıqlarında sınaqdan keçirir və miqyaslamadan əvvəl idarə olunan artım testləri aparırlar.
Texnikanın özü köhnədir. Reqressiya, qradiyentlə gücləndirilmiş ağaclar və sağ qalma modelləri onilliklərdir ki, müştəri itkisi və ömürlük dəyər üçün istifadə olunur. Dəyişən şey əlçatanlıqdır: GA4 alış və itki ehtimalı göstəricilərini təqdim edir, Google Ads və Meta təklif vermək üçün proqnozlaşdırılan konversiya dəyərindən istifadə edir və BigQuery ML kimi alətlər analitikə SQL ilə model təlim etməyə imkan verir. Daha asan əlçatanlıq o deməkdir ki, eyni səhvlər indi daha sürətlə baş verir.
Proqnozlaşdırıcı analitika marketinqdə əslində nə edir?
Proqnozlaşdırıcı model hər bir müştəri, potensial müştəri və ya sessiya üçün gələcək nəticənin ehtimalını və ya ölçüsünü qiymətləndirir. Tipik hədəflər növbəti yeddi gün ərzində alış, növbəti 30 gün ərzində itki, gözlənilən 12 aylıq gəlir və ya potensial müştərinin fürsətə çevrilmə şansıdır.
Nəticə bir baldır. Özlüyündə heç bir iş görmür. Dəyər yalnız bal qərarı dəyişdikdə ortaya çıxır: kim endirim alır, hansı auditoriya daha çox büdcə alır, satış təmsilçisi hansı potensial müştəriyə ilk zəng edir. Bal və qərar arasındakı bu boşluq əksər layihələrin səssizcə öldüyü yerdir.
Səhv 1: Heç kimin hərəkətə keçməyəcəyi bir şeyi proqnozlaşdırmaq
Komanda yaxşı dəqiqliyə malik bir itki modeli qurur, diaqram təqdim edir və heç bir şey baş vermir, çünki heç bir saxlama təklifi, büdcə və ya sahib yoxdur. Model marketinq aləti deyil, tədqiqat layihəsi idi.
Həlli, hər hansı bir məlumat işinə başlamazdan əvvəl hərəkəti yazmaqdır. Məsələn: itki balı müəyyən bir həddən yuxarı olan müştərilər CRM menecerinin sahib olduğu, aylıq nəzərdən keçirilən geri qazanma e-poçt ardıcıllığı və 10 faizlik kupon alırlar. Əgər bu cümləni yaza bilmirsinizsə, model qurulmağa hazır deyil.
Səhv 2: Cavabı sızdıran təlim məlumatları
Sızma ən bahalı texniki səhvdir, çünki sınaq zamanı əla görünən, lakin istehsalda uğursuz olan modellər yaradır. Bu, bir xüsusiyyət proqnoz zamanı mövcud olmayacaq məlumatları ehtiva etdikdə baş verir.
Klassik bir hal: “satış zənglərinin sayı” kimi bir sahədən istifadə edərək potensial müştərinin konversiya edib-etmədiyini proqnozlaşdırmaq. Konversiya edən potensial müştərilər daha çox zəng alırlar, çünki onlar konversiya edirlər. Model səbəbi deyil, nəticəni öyrənir.
Sızmanı necə yoxlamaq olar
- Hər bir xüsusiyyət üçün soruşun: bu dəyər proqnozun verildiyi anda məlum olardımı?
- Təlim və sınaq məlumatlarını təsadüfi deyil, vaxta görə bölün. Yanvardan iyuna qədər təlim keçin, iyuldan sentyabr ayına qədər sınaqdan keçirin.
- Qarmaqarışıq biznes problemində demək olar ki, mükəmməl dəqiqliyə malik hər hansı bir modeldən şübhələnin.
- Xüsusiyyət cədvəlini cari CRM dəyərlərini oxumaq əvəzinə, müəyyən bir andakı anlıq görüntü kimi yenidən qurun.
Səhv 3: Biznes dəyəri əvəzinə dəqiqliyi optimallaşdırmaq
Nəticələr nadir olduqda dəqiqlik zəif bir göstəricidir. İstifadəçilərin 3 faizi alış edirsə, hər kəs üçün “alış yoxdur” proqnozunu verən model 97 faiz dəqiqdir və yararsızdır.
Daha yaxşı göstəricilər qərardan asılıdır. Potensial müştəriləri sıralamaq üçün ən yüksək desildəki dəqiqliyə baxın: ən yüksək bal toplayan 10 faiz potensial müştəridən neçəsi konversiya etdi? Büdcə bölgüsü üçün kalibrləməyə baxın: model 20 faiz dedikdə, bu qrupun təxminən 20 faizi konversiya edirmi? Kalibrləmə vacibdir, çünki dəyərə əsaslanan təkliflər və LTV proqnozları ehtimalları pula vurur.
Niyə proqnozlaşdırıcı modellər işə salındıqdan sonra işləməyi dayandırır?
Modellər keçmişi təsvir edir. Qiymətləndirmə, məhsul qarışığı, trafik mənbələri və ya iqtisadiyyat dəyişdikdə, modelin öyrəndiyi əlaqə sürüşür. Böyük bir promosyon təqvimindən və ya yeni bir əldəetmə kanalından əvvəl təlim keçmiş bir model həftələr ərzində pisləşə bilər.
Sürüşmə normaldır və planlaşdırılmalıdır. Sadə bir monitorinq rejimi əksər problemləri aşkar edir:
- Həftəlik orta proqnozlaşdırılan balı faktiki nəticə dərəcəsi ilə yanaşı izləyin.
- Bu ayın xüsusiyyət paylanmalarını təlim dövrü ilə, xüsusən də trafik mənbəyi və cihazla müqayisə edin.
- Yalnız kimsə şikayət etdikdə deyil, həcmə görə aylıq və ya rüblük yenidən təlim cədvəli qurun.
- Əvvəlki model versiyasını saxlayın ki, geri qayıda biləsiniz.
Səhv 4: Artan artımı heç vaxt ölçməmək
Yüksək meylli auditoriya daha tez-tez konversiya edir. Balın məqsədi budur və həm də tələdir. Onsuz da alacaq insanlara endirim göndərsəniz, konversiyalar əla görünür, lakin mənfəət azalır.
Dürüst test bir kənarda saxlamaqdır. Yüksək ballı qrupu təsadüfi bölün, yarısına hərəkət edin və yarısını tək buraxın. İki qrup arasındakı fərq, modelin və hərəkətin birlikdə yaratdığı artımdır. Bəzi komandalar hərəkətə görə davranışı dəyişənləri proqnozlaşdıran artım modelləri ilə daha da irəli gedirlər, lakin təmiz bir kənarda saxlama başlanğıc nöqtəsidir.
Səhv 5: Satıcı balını həqiqət kimi qəbul etmək
GA4 alış ehtimalı və ya reklam təkliflərində istifadə olunan proqnozlaşdırılan dəyər kimi platforma balları faydalıdır, lakin bunlar tam nəzarət etmədiyiniz hədəflər üzrə təlim keçmiş qara qutulardır. GA4-ün həmçinin uyğunluq hədləri var: proqnozlaşdırıcı göstəricilər görünməzdən əvvəl mülkiyyətin son dövrdə kifayət qədər müsbət və mənfi nümunələrə ehtiyacı var.
Bu ballardan son söz kimi deyil, bir giriş kimi istifadə edin. Onları alışın yeniliyi və tezliyi kimi başa düşdüyünüz sadə bir qayda ilə müqayisə edin. Əsas RFM seqmenti kənarda saxlama testində platforma balı qədər yaxşı nəticə verirsə, siqnalın əslində haradan gəldiyi haqqında dəyərli bir şey öyrənmisiniz.
Alien Road proqnozlaşdırıcı analitikanı necə tətbiq edir
Tipik bir əməkdaşlıqda iş məlumat dəsti əvəzinə qərar seminarı ilə başlayır. Müştərinin dəfələrlə verdiyi iki və ya üç seçimi, məsələn, auditoriya büdcəsinin bölünməsi və ya potensial müştəri marşrutlaşdırılması siyahıya alırıq və daha yaxşı bir proqnozun xərcləri dəyişdirəcəyi birini seçirik.
Quraşdırma adətən GA4 ixracı və CRM məlumatlarından qurulmuş BigQuery-də anlıq xüsusiyyət cədvəli, baza modeli və vaxta əsaslanan test bölgüsü deməkdir. Heç bir şey canlı yayımlanmazdan əvvəl biz kənarda saxlama dizaynı və göstərici ilə razılaşırıq, çox vaxt konversiya dərəcəsi deyil, istifadəçi başına mənfəət. Hesabat, proqnozlaşdırılan və faktiki nəticələri və kənarda saxlama müqayisəsini göstərən Looker Studio tablosuna daxil olur, beləliklə müştəri modelin öz yerini qazanıb-qazanmadığını görür.
Bu həftə haradan başlamaq lazımdır
Hər həftə daxili bir hiss ilə verdiyiniz bir qərarı seçin, məsələn, keçmiş müştərilərin hansı yenidən marketinq təklifi alacağı. Hərəkəti, sahibi və işlədiyini sübut edəcək göstəricini yazın.
Sonra o qərar verildiyi anda hansı məlumatların mövcud olduğunu yoxlayın. Əgər GA4 proqnozlaşdırıcı göstəriciləri mülkiyyətinizdə mövcuddursa, “ehtimal olunan 7 günlük alıcılar”-dan bir test auditoriyası qurun və onu bir ay ərzində təsadüfi kənarda saxlama testinə qarşı işlədin. Bu kiçik, ölçülmüş test sizə məlumatlarınız haqqında onsuz qurulmuş böyük bir modeldən daha çox şey öyrədəcək.
Oxumağa davam edin: Süni intellekt optimallaşdırması · Süni intellekt optimallaşdırması