Цяпер, калі мы ўвайшлі ў эпоху штучнага інтэлекту і машыннага навучання, здольнасць прадбачыць бізнес-вынікі і выкарыстоўваць дадзеныя для прыняцця абгрунтаваных рашэнняў з’яўляецца не проста перавагай – гэта неабходнасцю.
Прагнастычнае мадэляванне дазваляе больш дакладнае прагназаванне, больш глыбокае разуменне паводзін кліентаў і лепшую маркетынгавую дзейнасць. Ад выяўлення найбольш перспектыўных уліковых запісаў да аптымізацыі рэсурсаў і павышэння рэнтабельнасці маркетынгавых інвестыцый , прагнастычнае мадэляванне адкрывае дзверы для беспрэцэдэнтных ідэй і магчымасцей.
Далучайцеся да нас, пакуль мы вывучаем прагнастычнае мадэляванне, у тым ліку яго прымяненне, метадалогіі і праблемы.
такое прагнастычнае мадэляванне ў маркетынгу?
Прагнастычнае мадэляванне – гэта магутны метад, які выкарыстоўваецца ў B2B-маркетынгу для прагназавання будучых вынікаў і прыняцця рашэнняў на аснове дадзеных. Такі падыход дапамагае прадпрыемствам атрымаць каштоўную інфармацыю аб паводзінах кліентаў, рынкавых тэндэнцыях і эфектыў
насці кампаній шляхам аналізу гістарычных даных і выяўлення заканамернасцей
Выкарыстоўваючы гэты падыход, маркетолагі могуць выйсці за рамкі традыцыйных метадаў аналізу і выкарыстоўваць перадавыя алгарытмы для эфектыўнага размеркавання рэсурсаў і павышэння рэнтабельнасці маркетынгавых інвестыцый.
Прыклад прагнастычнай мадэлі
Acme Corp., выдуманая кампанія SaaS, хоча вызначыць найбольш перспектыўныя акаўнты для запуску свайго новага прадукту. Гледзячы на гістарычныя дадзеныя, яго прагназуючая мадэль улічвае такія фактары, як:
Памер кампаніі
Прамысловасць
Паводзіны пакупкі ў мінулым
Маркетынгавае ўзаемадзеянне
На аснове гэтага аналізу прагназуючая мадэль прысвойвае кожнаму патэнцыйнаму кліенту лідзіруючы бал, паказваючы верагоднасць таго, што ён ператворыцца ў плацежаздольнага кліента. Затым каманда продажаў можа расставіць прыярытэты ў сваіх намаганнях, засяродзіўшы ўвагу на патэнцыйных кліентах з больш высокімі баламі, павялічваючы іх шанцы Спіс нумароў WhatsApp на закрыццё здзелак і максімальны прыбытак.
Як працуе прагнастычнае мадэляванне?
Пабудова прагнастычнай мадэлі ўключае ў сябе шэраг этапаў, якія дапамагаюць маркетолагам прымаць абгрунтаваныя рашэнні. Вось разбор ключавых дзеянняў для распрацоўкі прагнастычнай мадэлі.
Што
Вызначце мэты. Вызначце, якую канкрэтную маркетынгавую задачу або мэту вы хочаце
вырашыць з дапамогай прагнастычнай мадэлі. Няхай гэта будзе паляпшэнне каэфіцыента канверсіі патэнцыйных кліентаў, аптымізацыя эфектыўнасці кампаніі або палягчэнне сегментацыі кліентаў, дакладна вызначаная мэта закладвае аснову для ўсяго працэсу мадэлявання.
Збярыце і падрыхтуйце даныя. Поспех прагнастычнай мадэлі залежыць ад якасці і актуальнасці выкарыстоўваных даных. Збірайце гэт а з розных крыніц, такіх Οφέλη και σωστή στρατηγική για τη χρήση τους як базы даных кліентаў, сістэмы CRM і платформы аўтаматызацыі маркетынгу. Ачысціце і папярэдне апрацуйце гэтыя даныя, каб выдаліць неадпаведнасці і памылкі.
Выберыце зменныя. Вызначце, якія фактары, хутчэй за ўсё
паўплываюць на вынікі. Сюды ўваходзяць фірмаграфічныя дадзеныя , гісторыя пакупак і галіновыя паказчыкі. Старанна выбірайце тыя, якія валодаюць usa bu найбольшай прагназуючай здольнасцю, і выдаляйце ўсе, якія могуць унесці ў мадэль шум або зрушэнне.
Стварыце і навучыце мадэль. Выберыце адпаведны алгарытм і навучыце мадэль, выкарыстоўваючы гістарычныя дадзеныя. Алгарытм вучыцца на шаблонах і ўзаемасувязях у даных, каб рабіць прагнозы. Рэгулярна наладжвайце параметры і ацэньвайце прадукцыйнасць, пакуль мадэль не дасягне патрэбнага ўзроўню дакладнасці.
Праверце мадэль. Увядзіце даныя, якія не выкарыстоўваліся на этапе навучання, каб праверыць прагнозы мадэлі. Гэта гарантуе, што мадэль можа добра абагульніць нябачныя даныя і забяспечвае надзейныя прагнозы. Ацаніце дакладнасць, дакладнасць і запамінанне мадэлі, каб ацаніць яе эфектыўнасць.
Разгортванне і маніторынг. Інтэграцыя прагназуючай мадэлі ў існуючыя сістэмы і працоўныя працэсы. Выкарыстоўвайце яго для стварэння ў рэжыме рэальнага часу прагнозаў і рэкамендацый для стварэння патэнцыйных кліентаў , таргетынгу продажаў або сегментацыі кліентаў. Пастаянна адсочвайце прадукцыйнасць і абнаўляйце па меры неабходнасці, каб адаптавацца да зменлівай дынамікі рынку і паводзін кліентаў.