Предиктивная аналитика в программах лояльности

Предиктивная аналитика – это комплекс мер, позволяющих максимально точно прогнозировать результаты работы, а также предполагать особенности поведения клиентов. 

В рамках запуска программы лояльности предиктивная аналитика необходима в первую очередь для создания персональных предложений клиентам. 

По мнению американской аналитической компании Everstring, 68% маркетологов считают предиктивную аналитику главным фактором роста и развития программ лояльности коммерческих организаций.

Предиктивная аналитика в рамках ПЛ  

В рамках программ лояльности прогнозовая аналитика использует целый комплекс методов математики и статистики. Чтобы прогнозировать особенности потребительского поведения с высоким уровнем точности, сегодня используются сложные системы автоматизированного маркетинга. Функциональные CRM-системы способны обрабатывать большие массивы персональной и поведенческой информации о клиентах. В процессе обработки система находит предикаты (факторы взаимосвязи), которые позволяют делать предположения относительно будущих действий потребителей.

В основе предиктивной аналитики лежит модель «look a like», согласно которой большинство участников программы лояльности в своем поведении руководствуются схожими мотивами. Анализируя историю покупок отдельных потребителей, автоматизированная CRM-система предполагает вероятность подобного поведения для других участников ПЛ. На основании полученных данных предиктивная аналитика позволяет создать максимально интересное персональное предложение для каждого потребителя.

В качестве исходных данных для создания точного прогноза могут использоваться такие показатели:    

• средний чек покупателей (участников программы лояльности);

• количество покупок и взаимодействий каждого клиента с бизнесом;

• временной интервал между совершением покупок;

• периоды повышенной активности отдельных сегментов потребителей;

• склонность к приобретению товаров и услуг отдельных групп в каждом сегменте участников ПЛ и т.д.

Результаты прогнозовой аналитики для ПЛ  

Особенно важна предиктивная аналитика для компаний с широким товарным ассортиментом и большой клиентской базой. В этом случае только автоматизированные программы сегментации клиентской базы помогут создать интересное персональное предложение для клиента. Аналитические прогнозы дают ответы на такие вопросы, возникающие в рамках ПЛ:

• Кто из клиентов более лоялен бренду и готов продолжать сотрудничество с компанией?

• Какие факторы влияют на потребительскую активность участника? От чего зависит индекс лояльности?

• В какие периоды клиенты проявляют больший/меньший интерес к деятельности компании?

• Какие суммы потребители готовы тратить на товары и услуги бренда?

• Какие персональные предложения стоит делать каждому сегменту клиентской базы?

Руководствуясь данными прогнозовой аналитики, представители бизнеса также могут довольно точно предсказывать финансовую обоснованность программы лояльности. Кроме того, полученная информация может быть использована для разработки эффективных инструментов привлечения новых участников в мотивационную систему.

Для получения таких данных автоматизированные CRM-системы применяют метод скоринговых моделей и технологии Data mining. Результаты прогнозов тем точнее, чем больше предиктов (факторов) используется системой в процессе анализа.   

Последние мировые конференции в области маркетинга продемонстрировали высокий интерес отрасли к методам предиктивной аналитики. Более 20% докладов маркетологов посвящены именно этой теме. Компания Mаnzana Group поможет грамотно и точно прогнозировать поведенческие реакции потребителей, организовать эффективный персонифицированный маркетинг, увеличить прибыль компании.