Prediktiv müştəri analitikası üçün AI, tarixi məlumatlara əsaslanaraq gələcək müştəri davranışlarını proqnozlaşdırmaq üçün maşın öyrənməsi alqoritmlərindən istifadə edən məlumat elminin ixtisaslaşmış bir sahəsidir. Bu yanaşma marketinq komandalarına hansı istifadəçilərin bu hadisələr baş verməzdən əvvəl alış edəcəyini, xidmətdən imtina edəcəyini və ya xərclərini artıracağını müəyyən etməyə imkan verir. Minlərlə dəyişəni eyni vaxtda emal edərək, AI modelləri ənənəvi təsviri hesabatların uyğunlaşa bilməyəcəyi gələcəyə yönəlmiş bir baxış təqdim edir.
AI ilə prediktiv müştəri analitikası nədir?
Prediktiv müştəri analitikası keçmişdə baş verənləri ümumiləşdirməkdən kənara çıxaraq, gələcəkdə nə baş verəcəyini təxmin etməyə keçir. Tipik bir rəqəmsal marketinq mühitində bu, vebsayt ziyarətləri, keçmiş alışlar, e-poçt açılma dərəcələri və müştəri xidməti qeydləri kimi tarixi qarşılıqlı əlaqə məlumatlarının maşın öyrənməsi modelinə daxil edilməsini əhatə edir. Model, otuz gün ərzində ikinci bir alışın yüksək ehtimalı kimi xüsusi bir nəticəni göstərən korrelyasiyaları müəyyən edir.
Əl ilə seqmentasiyadan fərqli olaraq, AI tərəfindən idarə olunan proqnoz milyonlarla sətir üzrə yüksək ölçülü məlumatları idarə edə bilər. Məsələn, bir pərakəndə satış brendi, xüsusi bir ölçü bələdçisi səhifəsinə daxil olan və sonra xəbər bülleteninə abunə olan müştərilərin, yalnız bunlardan birini edənlərə nisbətən 70% daha yüksək konversiya ehtimalına sahib olduğunu aşkar edə bilər. Bu nümunələr çox vaxt insan analitikləri üçün əllə aşkar edilə bilməyəcək qədər incədir, lakin rekursiv alqoritmlər tərəfindən asanlıqla müəyyən edilir.
AI yüksək dəyərli müştəri seqmentlərini necə müəyyən edir?
AI, Proqnozlaşdırılan Müştəri Ömürlük Dəyərini (pLTV) hesablamaqla yüksək dəyərli seqmentləri müəyyən edir. Bu metrik, bir biznesin bütün əlaqə müddəti ərzində bir müştəri hesabından gözləyə biləcəyi ümumi gəliri qiymətləndirir. Tipik bir tətbiqdə, AI istifadəçiləri dəyər pillələrinə qruplaşdırmaq üçün alış tezliyinə, orta sifariş dəyərinə və son əməliyyatdan keçən vaxta baxır.
Marketoloqlar bu seqmentlərdən Google Ads və ya Meta kimi platformalarda təklif strategiyalarını tənzimləmək üçün istifadə edirlər. Məsələn, AI tərəfindən ‘ilk 10% xərcləyən’ kimi işarələnmiş bir istifadəçi üçün, üç aydır alış etməsə belə, daha aqressiv təklif verməyi seçə bilərsiniz. Ümumi bir nümunə, saxlama səylərini ‘yüksək dəyərli, yüksək riskli’ seqmentə – çox xərcləyən, lakin əlaqənin kəsilməsi əlamətləri göstərən istifadəçilərə yönəltməkdir.
- 7 günlük alış ehtimalı olanlar: Gələn həftə alış etməsi proqnozlaşdırılan istifadəçilər.
- 7 günlük xidmətdən imtina ehtimalı olan istifadəçilər: Növbəti 7 gün ərzində sayta və ya tətbiqə daxil olmayacağı proqnozlaşdırılan aktiv istifadəçilər.
- 28 günlük ən çox xərcləyənlər: Növbəti ay ərzində ən çox gəlir gətirəcəyi gözlənilən istifadəçilər.
- İlk dəfə alıcı ehtimalı: Əvvəlki uğurlu konversiya edənlərə bənzər davranışlar nümayiş etdirən yeni ziyarətçilər.
AI müştəri itkisini baş verməzdən əvvəl dəqiq proqnozlaşdıra bilərmi?
İtkinin proqnozlaşdırılması, abunə əsaslı bizneslərdə və e-ticarətdə AI-nın ən effektiv istifadələrindən biridir. İtki proqnozu modelləri, müştərinin getməsindən əvvəlki davranış ‘siqnallarını’ təhlil edir. Bu siqnallara giriş tezliyinin azalması, bir sıra mənfi müştəri dəstəyi qarşılıqlı əlaqələri və ya ödəniş üsullarında dəyişiklik daxil ola bilər. Bu siqnallar itirilmiş müştərilərin tarixi nümunələri ilə üst-üstə düşdükdə, AI istifadəçiyə itki riski balı təyin edir.
Tipik bir hesabda, bir istifadəçi müəyyən bir itki riski həddini – bəlkə də 80% – keçdikdə, sistem avtomatlaşdırılmış saxlama iş axınını işə salır. Bu, fərdiləşdirilmiş endirim kodu və ya uğur menecerindən gələn yoxlama e-poçtu ola bilər. Hadisəyə deyil, proqnoza əsaslanaraq hərəkət etməklə, bizneslər itirilə biləcək müştəriləri saxlaya bilərlər. Bu proaktiv yanaşma, artıq xidmətini ləğv etmiş bir müştərini geri qazanmağa çalışmaqdan daha qənaətcildir.
Google Analytics 4-də prediktiv modellərin qurulması
Google Analytics 4 (GA4), bu xüsusiyyətləri birbaşa interfeysə daxil edərək prediktiv analitikanı demokratikləşdirib. Bunlara daxil olmaq üçün, son 28 gün ərzində müvafiq alış və ya itki hadisələrini işə salan ən azı 1000 geri qayıdan istifadəçiyə sahib olmaq kimi xüsusi uyğunluq tələblərinə cavab verməlisiniz. Bu hədlərə çatdıqdan sonra, GA4 avtomatik olaraq prediktiv metrikaları doldurmaq üçün modelləri öyrədir.
Bunları strategiyanızda istifadə etmək üçün GA4 interfeysində bu yolu izləyin: Konfiqurasiya > Auditoriyalar > Yeni Auditoriya. Əgər mülkünüz məlumat tələblərinə cavab verirsə, ‘Prediktiv’ tabını görəcəksiniz. Burada ‘7 günlük alış ehtimalı olanlar’ı seçə və bu auditoriyanı birbaşa Google Ads-ə ixrac edə bilərsiniz. Bu, alış ərəfəsində olan istifadəçiləri xüsusi ‘bağlayıcı’ təkliflərlə hədəfləməyə və reklam xərclərinizi optimallaşdırmağa imkan verir.
Xüsusi prediktiv modelləşdirmə üçün BigQuery-dən necə istifadə etməli?
Standart GA4 xüsusiyyətlərindən kənara çıxan mürəkkəb məlumat ehtiyacları olan şirkətlər üçün BigQuery ML, SQL istifadə edərək xüsusi modellər qurmaq üçün bir yol təklif edir. Xam GA4 məlumatlarınızı və ya CRM məlumatlarınızı BigQuery-yə ixrac edərək, ikili nəticələri proqnozlaşdırmaq üçün loqistik reqressiya modeli yarada bilərsiniz. Bu, sadəcə ümumi bir alışdan daha çox ‘bu istifadəçi premium səviyyəyə abunə olacaqmı?’ kimi xüsusi hərəkətləri proqnozlaşdırmaq üçün faydalıdır.
Tipik bir iş axını, sessiyaların sayı, orta sessiya müddəti və cihaz növü kimi xüsusiyyətlərin seçilməsini və onları bir etiketə (istənilən hərəkət) qarşı bir modeli öyrətmək üçün istifadə etməyi əhatə edir. Daha sonra bütün müştəri bazanızı qiymətləndirmək üçün bu modeli gündəlik işlədə bilərsiniz. Alınan ballar, fərdin proqnozlaşdırılan davranışına əsasən yüksək dərəcədə spesifik, avtomatlaşdırılmış kampaniyaları işə salmaq üçün e-poçt marketinq alətinizə və ya CRM-ə geri göndərilə bilər.
AI tətbiqində məlumat keyfiyyəti maneələrinin aradan qaldırılması
Hər hansı bir prediktiv modelin dəqiqliyi tamamilə giriş məlumatlarının keyfiyyətindən asılıdır. Bir çox hesablarda, məlumat silosları AI-nın tam mənzərəni görməsinə mane olur. Vebsayt məlumatlarınız oflayn satış məlumatlarınızla əlaqəli deyilsə, AI yüksək dəyərli oflayn alıcını son vaxtlar sayta daxil olmadığı üçün səhvən itki riski kimi etiketləyə bilər. Vahid məlumat axınını təmin etmək kritik bir ilk addımdır.
Digər bir ümumi problem məlumat çatışmazlığıdır. Bir biznesin çox az konversiyası varsa, AI uğurlu bir müştəri səyahətinin necə göründüyünü öyrənmək üçün kifayət qədər ‘müsbət’ nümunəyə sahib deyil. Bu hallarda, modelə işləmək üçün daha çox məlumat nöqtəsi vermək üçün səbətə məhsul əlavə etmək və ya məhsul səhifəsində beş dəqiqədən çox vaxt keçirmək kimi ‘mikro-konversiyaları’ proqnozlaşdırmaq daha yaxşıdır.
- İzləmənizi yoxlayın: Hadisə adlarının bütün platformalarda ardıcıl olduğundan əmin olun.
- Kənar göstəriciləri silin: Daxili test trafikini və bot fəaliyyətini təlim dəstlərindən xaric edin.
- Məlumatları standartlaşdırın: Tarix formatlarının və valyuta kodlarının müxtəlif mənbələrdə uyğun olduğundan əmin olun.
- Sürüşməni izləyin: Mövsümilik səbəbindən davranışın dəyişmədiyinə əmin olmaq üçün model dəqiqliyini aylıq yoxlayın.
E-ticarət və SaaS-da praktiki tətbiqlər
E-ticarətdə, prediktiv müştəri analitikası üçün AI tez-tez fərdiləşdirilmiş məhsul tövsiyələri üçün istifadə olunur. ‘İnsanlar həm də bunu alıb’ göstərmək əvəzinə, sistem sizin xüsusi yolunuza əsasən ‘növbəti nəyi istəməyiniz ehtimalı var’ı göstərir. Dəriyə qulluq məhsulları satan bir Shopify mağazası üçün, AI müştərinin əvvəlki alış intervalına əsasən məhsulun nə vaxt bitəcəyini proqnozlaşdıra və həmin tarixdən üç gün əvvəl xatırlatma e-poçtu göndərə bilər.
SaaS şirkətləri üçün diqqət çox vaxt genişlənmə və saxlama üzərində olur. AI, əsas xüsusiyyətlərdən istifadəni dayandıran istifadəçiləri işarələyərək ‘risk altında olan’ hesabları müəyyən edə bilər. Əksinə, cari planlarının limitlərinə tez-tez çatan ‘yüksəltməyə hazır’ istifadəçiləri müəyyən edə bilər. Bu, satış komandasına hər bir müştəriyə zəng etmək əvəzinə, uğurlu bir yüksəltmə ehtimalı ən yüksək olan hesablara müraciətlərini prioritetləşdirməyə imkan verir.
Bu həftə haradan başlamalı
Prediktiv analitika üçün AI-nın tətbiqi marketinq yığınınızın bir gecədə tamamilə yenidən qurulmasını tələb etmir. Mövcud platformalarınızda artıq sahib olduğunuz məlumatlardan istifadə etməklə başlaya bilərsiniz. Məqsəd, reaktiv hesabatdan məlumatlarınızın gələcək hərəkətləri məlumatlandırdığı bir modelə keçməkdir. ‘Hansı müştərilərin getmə ehtimalı daha yüksəkdir?’ kimi konkret bir biznes sualı ilə başlayın və texniki tətbiqinizi bu tək hədəf ətrafında qurun.
- Prediktiv auditoriyalar üçün uyğunluq tələblərinə cavab verib-vermədiyinizi görmək üçün GA4 mülk parametrlərinizi yoxlayın.
- Təkrar alışlar və ya yüksək səviyyəli yüksəltmələr kimi proqnozlaşdırmaq istədiyiniz bir yüksək dəyərli davranışı müəyyən edin.
- Ən azı altı aylıq təmiz, tarixi qarşılıqlı əlaqə qeydlərinizə sahib olduğunuzdan əmin olmaq üçün CRM məlumatlarınızı yoxlayın.
- Tək bir prediktiv metrikaya əsaslanan kiçik bir test auditoriyası yaradın və hədəflənmiş e-poçt kampaniyası başladın.
- Artımı ölçmək üçün prediktiv auditoriyanızın konversiya dərəcəsini standart demoqrafik əsaslı auditoriya ilə müqayisə edin.
Oxumağa davam edin: Strateji Planlaşdırma · Rəqəmsal Marketinq