Süni intellekt marketinqinin proqnozlaşdırıcı modelləşdirməsi maşın öyrənməsi alqoritmləri vasitəsilə böyük tarixi qarşılıqlı əlaqə məlumat dəstlərini emal etməklə gələcək müştəri hərəkətlərini müəyyən edir. Bu texniki çərçivə brendlərə bu hadisələr baş verməzdən əvvəl alış niyyətini, tərk etmə risklərini və potensial ömürlük dəyəri qabaqcadan görməyə imkan verir. Reaktiv hesabatdan proaktiv proqnozlaşdırmaya keçməklə, marketinq komandaları statistika ehtimalına əsaslanaraq reklam xərclərini optimallaşdıra və mesajları müxtəlif auditoriya segmentlərinin xüsusi ehtiyaclarına uyğunlaşdıra bilərlər.
Süni intellekt marketinqində proqnozlaşdırıcı modelləşdirmə nədir?
Proqnozlaşdırıcı modelləşdirmə tarixi məlumatların gələcək hadisə ehtimallarının profilini yaratmaq üçün istifadə olunduğu riyazi yanaşmadır. Rəqəmsal marketinq kontekstində bu, istifadəçinin brendinizlə əlaqə saxladığı hər bir təmas nöqtəsinə nəzər salmaq deməkdir. Bu modellər gələcək müştəri davranışını proqnozlaşdırmaq üçün tarixi məlumatları təhlil edir, məsələn, ziyarətçinin reklama klikləyəcəyini və ya məhsul alacağını. Model bu hərəkətlərə ehtimal balı təyin edərək daha dəqiq hədəfləməyə imkan verir.
Müasir sistemlər təkcə bir və ya iki dəyişkənə baxmır. Onlar eyni vaxtda minlərlə siqnala nəzər salırlar. Məsələn, proqnozlaşdırıcı mühərrik fərq edə bilər ki, videonu 30 saniyədən çox izləyən və sonra “Haqqımızda” səhifəsini ziyarət edən istifadəçilərin birbaşa məhsul səhifəsinə gedənlərə nisbətən konversiya ehtimalı daha yüksəkdir. Bu nümunələr adətən insan analitiklərinin əllə aşkar etməsi üçün həddindən artıq incədir.
Məlumatlarınızı proqnozlaşdırıcı təhlilə necə hazırlayırsınız?
Proqnozlarınızın keyfiyyəti tamamilə təqdim etdiyiniz məlumatlardan asılıdır. Əksər rəqəmsal marketinq hesabları e-poçt məlumatlarının, vebsayt analitikasının və CRM qeydlərinin ayrı yerlərdə olduğu məlumat silolarından əziyyət çəkir. Funksional model qurmaq üçün bu mənbələri Google BigQuery kimi məlumat anbarı kimi tək mühitdə birləşdirməlisiniz. Bu, süni intellektə müştərinin ilk klikdən son satışa qədər bütün səyahətini görməyə imkan verir.
Məlumatların təmizlənməsi növbəti vacib addımdır. Dublikat girişləri silməli, pozulmuş izləmə parametrlərini düzəltməli və valyuta dəyərlərinin ardıcıl olmasını təmin etməlisiniz. Əgər CRM-niz 100 ABŞ dolları məbləğində alış göstərsə də, Google Analytics 10 ABŞ dolları göstərirsə, model ziddiyyətli nəticələr verəcəkdir. Təmiz məlumat maşın öyrənməsi alqoritminin texniki səhvləri deyil, real meyilləri müəyyən etməsini təmin edir.
- Birinci tərəf məlumatları: CRM qeydləri, alış tarixçəsi və loyallıq proqramının statusu.
- Davranış məlumatları: Vebsaytın istilik xəritələri, sessiyanın müddəti və səhifə dərinliyi.
- Kampaniya məlumatları: Reklam təəssüratları, klikləmə nisbətləri və açar söz performansı.
- Xarici məlumatlar: Mövsümi meyillər, iqtisadi göstəricilər və yerli hava şəraiti.
Rəqəmsal brendlər üçün ümumi proqnozlaşdırıcı model növləri
Meyl modelləri performans marketoloqları üçün bəlkə də ən çox yayılmış vasitədir. Bu modellər xəbər bülleteninə abunə olmaq və ya səbətə məhsul əlavə etmək kimi xüsusi hərəkətin ehtimalını proqnozlaşdırır. Əgər istifadəçinin satınalma üçün yüksək meyl balı varsa, lakin hələ almayıbsa, onları finiş xəttinə çatdırmaq üçün endirim kodu ilə xüsusi yenidən hədəfləmə reklamını işə sala bilərsiniz.
Klaçer modelləri auditoriyanın segmentasiyası üçün istifadə olunur. İnsanları yaş və ya yer kimi sadə demoqrafik göstəricilərə görə qruplaşdırmaq əvəzinə, süni intellekt onları davranışa görə qruplaşdırır. Siz almazdan əvvəl həftələrlə bloq yazıları oxumağa sərf edən “yüksək dəyərli tədqiqatçılar” qrupunu tapa bilərsiniz. Başqa bir qrup yalnız flaş satışlara reaksiya verən “impulsiv alıcılar” ola bilər. Bu qruplara reklam mətninizdə fərqli yanaşmaq reklam xərclərinizin gəlirliliyini əhəmiyyətli dərəcədə yaxşılaşdıra bilər.
Müştərinin Ömürlük Dəyərinin Proqnozlaşdırılması (CLV)
CLV-nin proqnozlaşdırılması yeni müştəri cəlb etməyə nə qədər pul xərcləyə biləcəyinizi təyin etməyə kömək edir. Əgər model müəyyən segmentin gələn il ərzində 500 ABŞ dolları xərcləyəcəyini göstərirsə, həmin istifadəçilər üçün Google Ads-də daha yüksək təklif verə bilərsiniz. Bu, mağazanıza heç vaxt qayıtmayacaq “birdəfəlik” alıcılara həddindən artıq pul xərcləməyinizin qarşısını alır.
Proqnozlarınızın dəqiqliyini necə ölçə bilərsiniz?
Proqnozlaşdırıcı modeli ölçmək standart marketinq kampaniyasını ölçməkdən fərqlidir. Model tərəfindən təmin edilən “artımı” nəzərdən keçirməlisiniz. Bu, süni intellekt tərəfindən hədəflənən bir qrup istifadəçini ənənəvi üsullardan istifadə etməklə hədəflənən nəzarət qrupu ilə müqayisə etməklə həyata keçirilir. Süni intellekt tərəfindən idarə olunan qrup 15% daha yüksək konversiya dərəcəsi göstərirsə, bu sizin artımınızdır.
Digər ölçü vahidi “Dəqiqlik-Xatırlatma” balansıdır. Dəqiqlik proqnozlaşdırılan alıcılardan nə qədərinin əslində bir şey aldığını ölçür. Xatırlatma modelin ümumi faktiki alıcılardan nə qədərini müəyyən edə bildiyini ölçür. Mükəmməl model qeyri-mümkündür, lakin yaxşı model sosial media platformalarında tapılan təsadüfi hədəfləmə və ya əsas marağa əsaslanan segmentləri ardıcıl olaraq üstələməlidir.
Cari iş axınınızda proqnozlaşdırıcı modelləşdirmənin tətbiqi
Proqnozlaşdırıcı modelləşdirməyə başlamaq sıfırdan xüsusi mühərrik qurmağı tələb etmir. Bir çox mövcud platformalarda bu xüsusiyyətlər quraşdırılmışdır. Məsələn, əgər mülkünüz müəyyən trafik hədlərinə cavab verirsə, Google Analytics 4 “Proqnozlaşdırıcı Auditoriyalar” təklif edir. Bunları GA4 panelinizdəki “Konfiqurasiya” menyusunda və sonra “Auditoriyalar” bölməsində tapa bilərsiniz. Bu auditoriyalar dərhal istifadə üçün birbaşa Google Ads-ə ixrac edilə bilər.
Daha qabaqcıl ehtiyaclar üçün Müştəri Məlumat Platformasından (CDP) istifadə edə bilərsiniz. Segment və ya Tealium kimi CDP məlumatlarınızı Amazon Forecast və ya Google Cloud AI kimi maşın öyrənmə alqoritmlərinə ötürə bilər. Bu, istifadəçinin baxış ardıcıllığına əsasən növbəti hansı məhsulu almasının ehtimalını proqnozlaşdırmaq kimi daha dərin səviyyəli fərdiləşdirməyə imkan verir.
- Məlumatların izlənilməsini yoxlayın: GTM teqlərinin bütün konversiya hadisələrində düzgün işlədiyinə əmin olun.
- Bir məqsəd müəyyənləşdirin: “Ehtimal olunan 7 günlük alıcılar” kimi sadə proqnozla başlayın.
- Test edin və təkrarlayın: Süni intellekt segmentlərini ən yaxşı işləyən əl ilə idarə olunan segmentlərinizlə müqayisə edən A/B testi keçirin.
- Miqyaslandırın: Model öz dəyərini sübut etdikdən sonra yüksək ehtimallı segmentlər üçün büdcəni artırın.
Rəqəmsal marketinq üçün hansı modellər daha təsirlidir?
Reqressiya modelləri Qara Cümə kampaniyasından gözlənilən gəlir kimi rəqəmsal dəyərləri proqnozlaşdırmaq üçün əladır. Beş illik tarixi tətil məlumatlarınız varsa, reqressiya modeli sizə real büdcə təxmini vermək üçün artan rəqabət və yüksələn CPC kimi dəyişkənləri nəzərə ala bilər. Bu, pul axını və inventar səviyyələrini aylarla əvvəlcədən planlaşdırmağa kömək edir.
Təsnifat modelləri “itiriləcək” və ya “itirilməyəcək” kimi ikili nəticələr üçün daha yaxşıdır. Abunəliyə əsaslanan biznesdə yüksək tərk etmə ehtimalı olan istifadəçiləri müəyyən etmək müştəri uğuru komandanıza proaktiv şəkildə müraciət etməyə imkan verir. Alien Road tez-tez istifadəçi abunəliyini həqiqətən ləğv etməzdən əvvəl avtomatlaşdırılmış “geri qazanma” e-poçt ardıcıllığını işə salmaq üçün bu modellərdən istifadə etməyi təklif edir.
E-ticarət və SaaS üçün praktiki tətbiqlər
E-ticarətdə məhsul tövsiyələrini optimallaşdırmaq üçün proqnozlaşdırıcı modelləşdirmədən istifadə edilə bilər. “İnsanlar həmçinin alıblar” göstərmək əvəzinə, süni intellekt “növbəti dəfə nəyə ehtiyacınız ola bilər” göstərir. Dəriyə qulluq məhsulları satan Shopify mağazası müştərinin 45 gün ərzində nəmləndiricinin bitəcəyini proqnozlaşdıra və mükəmməl vaxtında doldurma xatırlatması göndərə bilər. Bu yanaşma müdaxilə etmədən təkrar alış nisbətlərini artırmaq üçün məlumatlardan istifadə edə bilər.
SaaS şirkətləri üçün lidlərin qiymətləndirilməsi əsas istifadə halıdır. Keçmiş konversiyaların davranışını təhlil edərək, model yeni lidləri iş adlarına, şirkət ölçülərinə və ağ sənədlə necə əlaqə qurduqlarına əsasən qiymətləndirə bilər. Satış qrupları daha sonra 90 və ya daha yüksək bala malik lidlərə üstünlük verə bilər ki, bu da onların vaxtlarını müqavilə imzalamaq ehtimalı ən yüksək olan potensial müştərilərə sərf etmələrini təmin edir.
Bu həftə marketinq komandanız üçün dərhal addımlar
Başlamağın ən yaxşı yolu cari Google Analytics 4 mülkünüzə baxmaqdır. Proqnozlaşdırıcı göstəriciləri aktivləşdirmək üçün kifayət qədər məlumatınız olub-olmadığını yoxlayın. 28 günlük müddət ərzində müəyyən satınalma hadisəsini işə salmış azı 1,000 qayıdan istifadəçi və bunu etməyən 1,000 istifadəçi olmalıdır. Bu hədlərə cavab verirsinizsə, dərhal proqnozlaşdırıcı auditoriyalar qurmağa başlaya bilərsiniz.
Əgər həmin hədlərdən aşağıdasınızsa, məlumatların konsolidasiyasına diqqət yetirin. CRM məlumatlarınızın Offline Konversiya İzləmə vasitəsilə reklam platformalarınıza geri ötürülməsini təmin etməklə başlayın. Bu, süni intellektin öyrənməli olduğu “həqiqəti” təmin edir. Reklam klikləri və faktiki gəlir arasındakı əlaqə aydın olduqdan sonra, proqnozlaşdırıcı modellər gələcək kampaniyalarınız üçün dəqiq proqnozlar verməyə başlamaq üçün lazımi təmələ sahib olacaqdır.
Oxumağa davam et: Süni İntellekt Marketinq Agentliyi · Süni İntellekt Marketinqi