Proqnozlaşdırıcı analitika, hansı potensial müştərilərin satışa çevriləcəyi və ya hansı müştərilərin xidmətdən imtina edəcəyi kimi gələcəkdə nələrin baş verə biləcəyini təxmin etmək üçün tarixi məlumatlardan və statistik və ya maşın öyrənməsi modellərindən istifadədir. Onun əsas riskləri qərəzli təlim məlumatları, gizli model sürüşməsi və heç kimin izah edə bilmədiyi ballara əsaslanan qərarlardır. İdarəetmə, işə salınmazdan əvvəl modelin sahibinin kim olduğunu, onun necə yoxlanıldığını və insanın ona nə vaxt müdaxilə edəcəyini razılaşdırmaq deməkdir.
Əksər marketinq komandaları proqnozlaşdırıcı analitika ilə artıq ödəniş etdikləri bir alətin daxilindəki funksiya vasitəsilə tanış olurlar. Google Analytics 4 satınalma ehtimalı və xidmətdən imtina ehtimalı auditoriyalarını təklif edir. HubSpot və Salesforce potensial müştəriləri qiymətləndirir. Meta və Google Ads proqnozlaşdırılan konversiya dəyərindən istifadə edərək təklif verir. Model əvvəlcədən qurulmuş şəkildə gəldiyi üçün idarəetmə ilə bağlı söhbət çox vaxt heç baş vermir. Problemlər də məhz buradan başlayır.
Proqnoz modelləri ilə əslində nə səhv gedə bilər?
Proqnoz, gələcək haqqında bir bəyanat kimi təqdim olunan keçmiş haqqında bir bəyanatdır. Əgər keçmiş qeyri-adi idisə, proqnoz da bu qəribəliyi miras alır. Təlim ili təchizat çatışmazlığını əhatə edən bir pərakəndə satıcı, əslində sadəcə anbarda olmayan məhsulları populyar olmayan məhsullar kimi qəbul edən bir model əldə edəcək.
Uğursuzluq rejimləri bir neçə növə bölünür. Onların adlarını bilmək, baxış iclasında onları aşkar etməyi asanlaşdırır.
- Qərəzli və ya natamam təlim məlumatları: oflayn alıcılar və ya yeni bazarlar kimi bütöv seqmentlər çatışmır, buna görə də model onlara standart olaraq aşağı bal verir.
- Hədəf sızması: yalnız konversiyadan sonra doldurulan faktura nömrəsi kimi bir sahə daxiletmələrə sızır və sınaq zamanı dəqiqliyi əla, istehsal zamanı isə zəif göstərir.
- Sürüşmə: müştəri davranışı, qiymətlər və ya izləmə dəyişir və model köhnəlmiş nümunələrlə qiymətləndirməyə davam edir.
- Əks əlaqə döngələri: komanda yalnız yüksək ballı potensial müştərilərlə əlaqə saxlayır, buna görə də aşağı ballı potensial müştərilər modelin səhv olduğunu sübut etmək şansı qazanmır.
- Həddindən artıq inam: 0.71 ehtimalı dəqiqlik kimi oxunur və büdcə səs-küyə əsasən hərəkət edir.
İzləmə dəyişiklikləri xüsusi diqqət tələb edir. Razılıq bannerləri, brauzerlərin üçüncü tərəf kukilərinə qoyduğu məhdudiyyətlər və tətbiq izləmə sorğuları siqnalı azaldır. Razılıq rejimi dəyişikliyindən əvvəl təlim keçmiş bir model, modelin özündə heç nə dəyişməsə belə, sonradan pozulmuş görünə bilər.
Proqnozlaşdırmanın sərt məhdudiyyətləri haradadır?
Bəzi məhdudiyyətləri daha çox məlumat və ya daha yaxşı alqoritm ilə düzəltmək olmaz. Proqnozlaşdırıcı analitika səbəbi deyil, korrelyasiyanı tapır. İmtina modeli e-poçtları açmağı dayandıran müştərilərin getməyə meylli olduğunu öyrənə bilər, lakin daha çox e-poçt göndərmək onları saxlamayacaq. Hər bir balı izahat kimi deyil, araşdırma üçün bir təkan kimi qəbul edin.
Həcm ikinci məhdudiyyətdir. Məsələn, GA4-ün proqnozlaşdırıcı göstəriciləri yalnız bir mülk son dövrdə müsbət və mənfi nümunələrin minimum hədlərinə cavab verdikdə əlçatan olur və Google bu hədləri öz yardım sənədlərində qeyd edir. Ayda bir neçə onlarla sövdələşməsi olan kiçik B2B saytları çox vaxt heç vaxt uyğun gəlmir və bu qədər az məlumatla təlim keçmiş xüsusi model əsasən səs-küyü yadda saxlayacaq.
Üçüncü məhdudiyyət zamandır. Modellər gördükləri şərtlər daxilində yaxşı proqnozlaşdırırlar. Yeni rəqib, qiymət dəyişikliyi və ya tənzimləmə dəyişikliyi bu diapazondan kənarda qalır. Həmin həftələrdə mühakimə idarə panelindən üstündür.
İşə salınmazdan əvvəl hansı idarəetmə qaydaları razılaşdırılmalıdır?
İdarəetmə ağır səslənir, lakin marketinq komandası üçün adətən bir səhifəyə sığır. Məsələ ondadır ki, qərarlar ilk təəccüblü rəqəm görünməzdən əvvəl yazılmalı, sonradan mübahisə edilməməlidir.
Mülkiyyət və məqsəd
Hər bir model üçün bir sahib təyin edin və onun dəstəklədiyi qərarı təsvir edən bir cümlə yazın. “Bu bal satışın 24 saat ərzində hansı potensial müştərilərə zəng edəcəyinə qərar verir” aydındır. “Bu bal marketinqə kömək edir” aydın deyil və modelin heç vaxt sınaqdan keçirilmədiyi işlər üçün istifadə edilməsinə dəvət edir.
Daxiletmələr və fərdi məlumatlar
Modelin istifadə etdiyi sahələri sadalayın və müştərilərin harada yaşamasından asılı olaraq GDPR və ya Türkiyənin KVKK-sı çərçivəsində hər birinin qanuni əsası olduğunu təsdiqləyin. Sağlamlıq və ya din kimi həssas kateqoriyaları tamamilə istisna edin. Əgər bir sahə etnik mənsubiyyəti əvəz edən poçt indeksi kimi bir proksi-dirsə, bunu açıq şəkildə müzakirə edin və qərarı qeyd edin.
Baxış tezliyi və hədlər
Performansın nə qədər tez-tez yoxlanılacağını və nəyin problem sayılacağını razılaşdırın. Sadə bir qayda işləyir: hər ay bal diapazonuna görə proqnozlaşdırılan konversiya dərəcələrini faktiki dərəcələrlə müqayisə edin və əgər ən yüksək diapazon ən aşağı diapazondan üstün olmağı dayandırarsa, avtomatlaşdırılmış hərəkətləri dayandırın.
- Sahib və qərar bəyanatı qeydə alınıb
- Qanuni əsasları ilə sadalanan giriş sahələri
- Model tərəfindən idarə olunan hərəkətlərdən kənarda saxlanılan holdout qrupu
- Bal diapazonuna görə aylıq kalibrləmə yoxlaması
- Dayandırma qaydası və insan müdaxiləsi sənədləşdirilib
- Yenidən təlim və funksiya dəyişiklikləri üçün dəyişiklik jurnalı
Modeli işə saldıqdan sonra necə dürüst saxlamaq olar?
Ən faydalı vərdiş holdout qrupudur. Potensial müştərilərin və ya müştərilərin təsadüfi bir hissəsini, adətən tipik bir quraşdırmada beş-on faizini, hər hansı model tərəfindən idarə olunan müalicədən kənarda saxlayın. O olmadan, modelin dəyər qatıb-qatmadığını və ya sadəcə onsuz da konversiya edəcək insanlar üçün kredit götürüb-götürmədiyini bilməyin yolu yoxdur.
İkincisi, təkcə dəqiqliyə deyil, kalibrləməyə də baxın. Əgər 60 faiz balla qiymətləndirilən müştərilər 20 faizlə konversiya edirsə, reytinq hələ də faydalı ola bilər, lakin xam ehtimala əsaslanan hər hansı büdcə planı səhv olacaq. Hər bir diapazon üçün proqnozlaşdırılanı faktiki ilə müqayisə edin. Looker Studio və ya cədvəldə on dəqiqə çəkir.
Üçüncüsü, hər yenidən təlimi qeyd edin. Kimsə daxiletməni dəyişdikdə və ya təlim pəncərəsini yenilədikdə, tarixi və səbəbi qeyd edin. Aylar sonra, nəticələr dəyişdikdə, bu jurnal sürətli cavab ilə bir həftəlik təxmin arasındakı fərqdir.
Alien Road proqnozlaşdırıcı analitikanı necə tətbiq edir
Tipik bir əməkdaşlıqda iş modelləşdirmədən çox kəşfiyyatla başlayır. Biz müştərinin hansı qərarları avtomatlaşdırmaq istədiyini, hansı məlumatların əslində CRM və analitika yığınına çatdığını və razılıq və ya izləmə boşluqlarının mənzərəni harada təhrif etdiyini xəritələyirik. Çox vaxt ilk çatdırılacaq məhsul model deyil, məlumat boşluğu siyahısıdır.
Quraşdırma növbəti addımdır. GA4 və ya reklam platformalarının artıq proqnozlar verdiyi yerlərdə biz onlara üstünlük veririk və auditoriyaları onların ətrafında qururuq, çünki onlar platforma tərəfindən saxlanılır. Uzun satış dövrləri olan B2B potensial müştəri qiymətləndirməsi kimi xüsusi balın əsaslandırıldığı yerlərdə biz funksiya dəstini kiçik və izah edilə bilən saxlayırıq və müştərinin marketinq və hüquqi əlaqələri ilə bir səhifəlik idarəetmə vərəqini razılaşdırırıq.
Ölçmə holdout qruplarına və aylıq kalibrləmə qrafiklərinə əsaslanır. Hesabat bal diapazonlarını, faktiki nəticələri və hər hansı dayandırma qərarlarını göstərir, sadə dildə yazılır ki, satış direktoru otaqda məlumat komandası olmadan onu oxuya bilsin.
Bu həftə haradan başlamaq lazımdır
Artıq istifadə etdiyiniz bir proqnozlaşdırıcı funksiyanı seçin, bəlkə də CRM-inizdəki potensial müştəri balları və ya GA4 satınalma ehtimalı auditoriyası. Onun sahibinin kim olduğunu və hansı qərarı idarə etdiyini yazın. Sonra keçən rübün məlumatlarını çıxarın və ən yüksək ballı qrupun həqiqətən aşağı qrupdan daha yaxşı konversiya edib-etmədiyini yoxlayın.
Cavab bəlidirsə, kiçik bir holdout və aylıq yoxlama qurun. Cavab qeyri-müəyyəndirsə, niyə olduğunu başa düşənə qədər həmin balla bağlı hər hansı avtomatlaşdırmanı dayandırın. Hər iki halda, siz bir gün ərzində bir çox komandanın bir ildə etdiyindən daha çox idarəetmə işi görmüş olacaqsınız.
Oxumağa davam edin: Süni intellekt optimallaşdırması · Süni intellekt optimallaşdırması