Прогнозные модели - это технологии, опирающиеся на большие массивы данных (Big data), для разработки сценариев будущего поведения людей и принятия оптимальных решений. Прогнозная аналитика или предсказательная аналитика задействует множество методов из статистики, интеллектуального анализа данных, анализирует как текущие данные, так и данные за прошлые периоды, на основе которых составляет прогнозы о будущих событиях. В бизнесе модели прогнозирования используют паттерны, составленные на основе данных за определенный период, чтобы оценить потенциальные риски и возможности. Модели выявляют связи среди многих факторов, чтобы сделать возможной оценку рисков или потенциала, связанного с конкретным набором условий. Итогом использования прогнозной аналитики является принятие верных (максимально эффективных для бизнеса) решений. С помощью моделей прогнозирования можно предсказать поведение потенциальных клиентов, выявить наиболее популярные продукты и услуги, понять, что руководит клиентами, когда они уходят, и избежать этого, и так далее. Использование инструментов прогнозной аналитики помогает создать модель поведения клиентов, а значит и увеличить прибыль компании.
Примеры выявления закономерностей моделями прогнозирования и их влияние:
Жизненный цикл клиента
Увеличение стоимости жизненного цикла клиента (сколько он принесет компании дохода);
Построение профиля клиента на основании выборки данных;
Схемы работы с лояльными клиентами;
Идентификация клиентов на основе их действий, аналитика параметров, формирование маркетинговых коммуникаций, мотивация спроса, определение максимально эффективных схем взаимодействия, перестроение в пользу наиболее действенных моделей.
Планирование рекламных кампаний
Успех любой рекламной кампании определяется точностью, с которой удается выбрать целевую аудиторию, временем и каналом обращения, актуальностью предлагаемого продукта. Для повышения уровня точности, бизнесу необходимо знать, где и как лучше всего обратиться к целевой аудитории. Это могут быть концентрации масс населения или траффика. Искомая аудитория определяется с помощью социо- и психо-демографических характеристик. Трафик разделяется по плотности и скорости, времени суток, качеству. Использование прогнозных моделей позволяет медийным и рекламным агентствам повышать эффективность маркетинговых расходов и улучшать маркетинговые коммуникации.
Прогнозные модели для розничных финансовых услуг
Финансовая отрасль (банки, страховые компании, МФО, коллекторы) перенасыщена игроками, и конкуренция за клиента огромна. Текущие задачи: повышение эффективности привлечения, развитие и удержания клиентов, оптимизация процессов и аллокации ресурсов, - все это решается на основе накопленных внутренних данных. Точность выводов и правильность действий определяет победителей в конкурентной борьбе за кошелек клиента. Использование массивов данных обязательно для розничного бизнеса, создания и оптимизации сети, управления кампаниями и маркетингом. Прогнозная аналитика выявляет связи, находит прозрачные решения, экономит ресурсы.