Взрывной рост данных имеет различные преимущества, которыми могут воспользоваться предприятия. Поскольку наука о данных стала новой нефтью для предприятий, компания может извлечь из этой области несколько преимуществ для бизнеса. Прогнозное моделирование и аналитика в настоящее время набирают обороты благодаря своей природе использования данных для помощи в упреждающем принятии решений. Прогнозные модели могут анализировать ваши бизнес-процессы вместе с различными точками данных экосистемы, чтобы помочь вам принять наилучшее решение, демонстрируя наилучшие результаты. Алгоритмы прогнозирования являются основой моделей глубокого обучения и машинного обучения. Он имеет широкий набор приложений для разных отраслей и функций — некоторые из них включают аналитику цепочки поставок, анализ потребительской корзины, финансовое моделирование в анализе затрат и результатов и т. д. Существуют различные методы прогнозных моделей, такие как классификация, кластеризация, деревья решений, нейронные сети и т. д. Например Как и все остальные заинтересованные стороны в организации, маркетологи постоянно ищут эффективные способы использования прогностических моделей для повышения качества обслуживания клиентов, предотвращения оттока клиентов и выявления новых рынков для своих продуктов, как никогда раньше. Давайте посмотрим на целостную маркетинговую стратегию, которую маркетологи могут построить с помощью прогностических моделей.

· Сегментация рынка и таргетинг: модели кластеризации используются для анализа рынков и группировки сходного поведения клиентов вместе и выявления различий между каждым кластером/сегментом клиентов. Это помогает сегментировать ваш потенциальный рынок и нацеливать ваши продукты / услуги на основе сегментации. Это помогает определить портреты покупателей для каждого потребительского сегмента и предложить новые или обновленные версии продуктов/услуг для удовлетворения потребностей соответствующих целевых рынков.

· Оптимизация маркетинговых кампаний: Предиктивная аналитика может использоваться для планирования и разработки стратегии кампаний на основе рисков и доходов, целевой группы и предлагаемых услуг/продуктов. Это помогает вам продвигать контент и сообщения по разным каналам для разных целевых клиентов, а также помогает в тактике ремаркетинга.

· Анализ рынка — корзины: Анализ рынка — корзины использует интеллектуальный анализ правил ассоциации для обнаружения взаимосвязей/ассоциаций между различными продуктами, которые могут быть объединены вместе путем изучения покупательского поведения клиентов для увеличения прибыли. Это помогает анализировать возможности дополнительных и перекрестных продаж. Одним из примеров является то, что Amazon изучает ассоциации между товарами, которые клиент покупает или добавляет в корзину, а затем нацеливает эти наборы продуктов на других клиентов, которые демонстрируют аналогичное покупательское поведение.

· Следующее наилучшее действие: модели прогнозирования могут использоваться для определения следующего наилучшего действия для ваших клиентов в любой точке взаимодействия в любой момент времени на основе правил принятия решений и данных истории решений, на которых обучается модель. Он учитывает потребности, ожидания и поведение каждого клиента, чтобы помочь маркетологам в процессе принятия решений. Это помогает предприятиям добиваться превосходного качества обслуживания клиентов и предотвращать отток клиентов.

· Предсказание пожизненной ценности и оттока: модели машинного обучения с прогнозированием, такие как классификация, деревья решений и регрессия, могут прогнозировать пожизненную ценность каждого клиента на основе его поведения и демографических данных. Компании могут прогнозировать вероятность оттока, а также привлекать новых клиентов на основе демографических данных и их истории покупок. Он также используется для онлайн-бизнеса, где отдельные клиенты, которые находятся на грани ухода с вашего веб-сайта, идентифицируются на основе характеристик их поведения в Интернете.

Помимо этого, аналитику данных можно использовать для определения затрат на приобретение, пожизненной ценности, индекса удовлетворенности клиентов, окупаемости инвестиций в маркетинг и т. д. Маркетинговые цели теперь могут быть определены количественно, как никогда раньше. Вот какую ценность аналитика данных и прогностические модели могут принести маркетинговой функции. Работа каждого современного маркетолога заключается в том, чтобы приносить максимальную прибыль своему бизнесу с помощью этих доступных данных.