Предиктивная аналитика помогает брендам электронной коммерции принимать решения о том, куда тратить средства, еще до получения результатов. Наиболее практичные примеры использования — это склонность к покупке для рекламных аудиторий, прогнозирование оттока для предложений по удержанию, пожизненная ценность клиента для ставок и бюджетов на привлечение, а также прогнозирование спроса для запасов и акций. Каждый из них работает только тогда, когда он привязан к конкретной кампании или операционному решению и проверяется по контрольной группе.
Какие данные нужны интернет-магазину?
У большинства магазинов уже достаточно данных для базовых моделей. Вопрос в том, являются ли они чистыми и связанными. Заказы из Shopify, WooCommerce или другой платформы; события поведения из Google Analytics 4; вовлеченность по электронной почте из Klaviyo или аналогичного инструмента; и данные о продуктах из каталога — это обычные источники.
- История заказов с ID клиента, датой, товарами, стоимостью, скидками и возвратами.
- Веб-события с согласованными ID продуктов: view_item, add_to_cart, begin_checkout, purchase.
- Вовлеченность по электронной почте и SMS: открытия, клики, отписки.
- Атрибуты продукта: категория, ценовой диапазон, маржа, сезонность.
- Статус согласия, чтобы модели использовали только те данные, которые вам разрешено обрабатывать в соответствии с GDPR или KVKK.
Двухлетняя история полезна для сезонных закономерностей, но года часто достаточно, чтобы начать. Совсем новые магазины могут полагаться на встроенные модели платформы, пока у них не появится больше данных.
Пример использования 1: Как склонность к покупке может улучшить рекламные расходы?
Оценки склонности к покупке оценивают вероятность того, что каждый посетитель или клиент совершит покупку в течение определенного периода. GA4 предлагает предиктивные аудитории, такие как вероятные покупатели в течение 7 дней, как только ресурс достигает порогов соответствия требованиям для покупателей и вернувшихся пользователей. Пользовательские модели в BigQuery могут пойти дальше.
Практическое применение — это создание аудитории. Пользователи с высокой склонностью попадают в списки ремаркетинга с более сильным сообщением; пользователи с низкой склонностью могут быть исключены из дорогих кампаний. Например, магазин косметики может добавить вероятных покупателей в аудиторию Google Ads для кампании по новинкам и исключить пользователей с очень низкими баллами из рекламных акций со скидками, экономя бюджет.
Пример использования 2: Как использовать прогнозирование оттока?
Отток в электронной коммерции обычно означает клиента, который перестал покупать. Модель оттока помечает клиентов, чей интервал между покупками больше ожидаемого с учетом их истории. GA4 предоставляет метрику вероятности оттока для приложений и сайтов, которые соответствуют требованиям; многие платформы электронной почты, включая Klaviyo, показывают прогнозируемые даты следующего заказа и риск оттока.
- Отправьте цепочку писем для возврата клиентов, чья прогнозируемая дата следующего заказа уже прошла.
- Предлагайте скидку только ценным клиентам с высоким риском, а не всем подряд.
- Запрашивайте обратную связь у клиентов из группы риска, чтобы узнать, почему они уходят.
- Исключайте клиентов из группы риска из кампаний по привлечению, так как они уже известны.
Держите контрольную группу. Часть клиентов из группы риска не должна получать никакого особого отношения, чтобы вы могли увидеть, действительно ли цепочка возврата возвращает людей.
Пример использования 3: Как пожизненная ценность меняет привлечение?
Прогнозируемая пожизненная ценность клиента (pLTV) оценивает, сколько клиент потратит за период, например, 12 месяцев. Это меняет вопрос привлечения с «сколько стоит первый заказ?» на «сколько стоит этот клиент?».
Магазины используют pLTV тремя способами. Во-первых, как значения конверсии, отправляемые в Google Ads или Meta, чтобы ставки отдавались предпочтение клиентам, которые, вероятно, вернутся. Во-вторых, для установки целевой CPA по каналам. В-третьих, для создания похожих или исходных аудиторий на основе самых ценных клиентов. Магазин мебели, например, может обнаружить, что покупатели определенной линейки диванов имеют высокую повторную ценность за счет аксессуаров, что оправдывает более высокую стоимость привлечения для этой линейки.
Пример использования 4: Может ли прогнозирование спроса направлять маркетинг?
Прогнозирование спроса предсказывает продажи в штуках по продукту и периоду. Обычно это зона ответственности операционного отдела, но маркетинг получает прямую выгоду. Продвижение продукта, который будет распродан на следующей неделе, тратит бюджет впустую; удержание продукта с избытком запасов тратит маржу впустую.
- Делитесь прогнозами еженедельно с командой платного медиа.
- Снижайте ставки или приостанавливайте рекламу для продуктов, по которым прогнозируется дефицит.
- Планируйте акции вокруг прогнозов избыточных запасов.
- Согласовывайте календари электронной почты с ожидаемыми поступлениями запасов.
Пример использования 5: Следующий лучший продукт и предложение
Модели также могут предсказать, на какой продукт или предложение клиент с наибольшей вероятностью отреагирует в следующий раз. Это обеспечивает рекомендации на сайте и по электронной почте. Простые правила, такие как «клиенты, купившие кофемашину, покупают фильтры в течение 30 дней», часто работают почти так же хорошо, как сложные модели, и их легче объяснить. Начинайте с простого и увеличивайте сложность только тогда, когда простая версия перестает давать улучшения.
Каковы распространенные ошибки?
Самая распространенная ошибка — создание оценки, которую никто не использует. Модель склонности с хорошей точностью, но без подключенной аудитории, не приносит никакой ценности. Вторая — измерение успеха без контрольной группы. Третья — игнорирование маржи: модель, которая стимулирует больше заказов товаров с низкой маржой, может снизить прибыль.
Дрейф данных также имеет значение. Изменение цен, новая линейка продуктов или обновление отслеживания могут сделать старую модель неверной. Проверяйте точность модели ежемесячно.
Как Alien Road применяет предиктивную аналитику для электронной коммерции
В типичном проекте мы начинаем с аудита данных на платформе магазина, GA4, инструменте электронной почты и рекламных аккаунтах, проверяя ID, согласие и качество событий. Затем мы ранжируем примеры использования по ожидаемой ценности и усилиям, обычно начиная с одного: возврат на основе оттока или ставки на основе pLTV.
Настройка связывает оценку с действием, таким как синхронизация аудитории с Google Ads или сегментом Klaviyo, с контрольной группой, определенной с самого начала. Мы документируем входные данные модели и график обновления, чтобы команда клиента могла следить за тем, как это работает.
Ежемесячные отчеты показывают инкрементальный доход по сравнению с контрольной группой, точность модели и любые обнаруженные проблемы с данными. Примеры использования, которые не превосходят простой базовый уровень после честного теста, останавливаются.
С чего начать на этой неделе
Проверьте, показывает ли ваш ресурс GA4 предиктивные метрики в шаблонах аудиторий. Если да, создайте аудиторию вероятных покупателей в течение 7 дней и свяжите ее с Google Ads. Если нет, возможно, ваш магазин еще не достиг пороговых значений, и прогнозируемые даты заказов платформы электронной почты — хорошая альтернативная отправная точка.
Выберите одно действие для одной оценки, установите контрольную группу 10% и запустите на месяц. Результат подскажет, стоит ли инвестировать в более глубокие модели. Поделитесь результатом с финансовым и операционным отделами, а также с маркетингом, так как одни и те же оценки часто помогают им в планировании.
Читайте далее: ИИ-оптимизация · ИИ-оптимизация