Тренды предсказательного маркетинга 2017. Исследование

Маркетологи собирают данные о поведении потребителей и используют машинное обучение и искусственный интеллект, чтобы предсказать поведение клиентов на основе их прошлых действий. eMarketer проанализировали самые актуальные данные и мнения и составили список трендов предсказательного маркетинга. Что же заставляет маркетологов внедрять этот подход в свою стратегию, и в каком направлении развивается предсказательный маркетинг сегодня?

1. Технологии начинают играть в маркетинге все более значимую роль

Marketo провели опрос среди 620 маркетологов из Великобритании, Австралии, США, Франции и Германии, чтобы выяснить, какие технологии они считают самыми многообещающими. Оказалось, что почти 70% американских специалистов планируют использовать в 2017 инструменты предсказательной аналитики. Это самый высокий показатель среди всех участвовавших в исследовании стран. В Великобритании и Германии, например, намного меньше маркетологов готовы внедрять предсказательный маркетинг в свои стратегии: 24% и 18% соответственно. Однако в результате предсказательные технологии все равно лидируют с показателем 41,6%. Какие еще инструменты предпочитают маркетологи? В Австралии, например, 44% респондентов планируют использовать интернет вещей (IoT), 42% - виртуальную реальность, а 40% - машинное обучение. Похожие тренды наблюдаются и во Франции, Германии и Великобритании: IoT лидирует, но другие инструменты пользуются не намного меньшей популярностью. Возросший спрос на интернет вещей вполне объясним, ведь согласно опросу Marketo 56% маркетологов во всем мире ожидают, что в этом году их клиенты будут использовать IoT устройства. Также по результатам исследования выяснилось, что маркетологи не спешат осваивать инструменты дополненной реальности (AR). Только 16,1% респондентов готовы использовать AR технологии в своей стратегии. Во Франции и Австралии этот показатель выше - более 30%. В США же только 5,5% специалистов назвали дополненную реальность перспективным направлением. Однако низкие показатели еще не говорят о том, что маркетологи не видят в AR потенциала.

2. Предсказательная аналитика поможет извлечь больше пользы из данных

Согласно прошлогоднему исследованию почти половина маркетологов и руководителей в Северной Америке считают предсказательную аналитику и моделирование самыми полезными технологиями для извлечения максимума пользы из данных. Winterberry Group в партнерстве с Direct Marketing Association (DMA) и Interactive Advertising Bureau (IAB) попросили 211 руководителей из сферы маркетинга и медиа выбрать три технологии, которые они считают наиболее важными для повышения ценности данных. 40,6% респондентов назвали кросс-канальную аналитику и атрибуцию каналов полезными инструментами для извлечения ценности из данных. Больше трети опрошенных специалистов сказали, что анализ кампаний с применением сегментации и выбора аудитории, также являются важными технологиями. Почти треть руководителей считают, что платформы управления данными (DMP) позволяют компаниям извлекать маркетинговую информацию из различных каналов, что очень важно для эффективного использования информации в будущем.

3. Использование данных для составления прогнозов становится все популярнее

По данным BlueVenn маркетологи США и Великобритании активно применяют data-driven маркетинг, но их подходы немного различаются. В США основным приоритетом считается персонализация в режиме реального времени. Почти 40% респондентов из Америки планируют использовать этот подход в течение следующих пяти лет. Также они считают данные важным элементом в продвижении приложений, маркетинге на основе локации, разработке виртуальных ассистентов и составлении прогнозов. У английских маркетологов похожие взгляды. Они планируют использовать данные для разработки приложений, предсказания трендов и привязки маркетинговых усилий к локации. Но в число выбранных респондентами направлений не вошла персонализация в режиме реального времени. Это связано с разницей в ожиданиях потребителей двух стран. Так, например, почти 60% американских пользователей хотят получать от брендов персональные скидки, при этом с ними солидарны только 40% англичан. Также в отличие от своих американских коллег, английские маркетологи планируют улучшать клиентский опыт в оффлайн-магазинах. Более 30% респондентов хотят использовать данные для развития этого направления в ближайшие 5 лет. К тому же трое из 10 маркетологов Великобритании собираются включать в свою стратегию искусственный интеллект. Для специалистов из США этот тренд не вошел в топ-5.

4. Ритейл заинтересован в предсказательном маркетинге

В условиях невероятной конкуренции на рынке онлайн и оффлайн ритейла маркетологи рассматривают предсказательную аналитику как еще одну возможность выделиться из толпы. Согласно отчету Internet Retailer и Windsor Circle год назад уже две трети (66%) американских ритейлеров использовали предсказательный маркетинг в планировании своего бизнеса. При этом 37% из 256 респондентов заявили, что в результате применения стратегии они рассчитывают увеличить число продаж и показатели конверсии, а также повысить эффективности удержания клиентов. Однако новую технологию только начинают осваивать. Почти треть ритейлеров отметили, что они новички в этом направлении, а 26,6% только учатся использовать предсказательную аналитику в своей работе. При этом всего 1,2% респондентов назвали себя экспертами в этой сфере. Ритейлеры понимают, что они должны активно осваивать новые способы работы с данными, чтобы соответствовать ожиданиям требовательных потребителей.

5. Основная задача маркетинговых технологий - сбор клиентских данных

Маркетинговые технологии становятся неотъемлемой частью бизнеса, поэтому все больше компаний начинают переключаться с платформ на данные. Сегодня клиентские данные стали центром маркетинговой технологической экосистемы. Информация о потребителях и собственной системе бренда превратилась в реальный актив компании. Дуэйн Шульц, вице-президент Xerox считает, что в 2017 маркетологам следует сконцентрироваться на создании модели маркетинговых данных, которая позволила бы использовать информацию для влияния на опыт клиентов, а не только для анализа произошедших событий. По данным исследования The Economist Intelligence Unit (EIU) и Marketo персонализация станет ведущим трендом в предстоящем году. Почти половина респондентов уверены, что она существенно изменит индустрию к 2020. Следующие по популярности тренды: предсказательная аналитика, искусственный интеллект и носимые устройства.

Опыт крупнейших брендов

Крупнейшие бренды по всему миру начинают активно использовать новейшие технологии в своей стратегии. Далее на примере трех мировых корпораций мы рассмотрим, какие направления развития для них наиболее важны и с какими сложностями они сталкиваются.

1. eBay использует машинное обучение в email-маркетинге

Годами eBay использовал массовую рассылку в качестве основной стратегии email-маркетинга. Однако изменившиеся ожидания клиентов заставили компанию пересмотреть свой подход. eBay разработал собственную платформу персонализации. Теперь сотрудники готовят основу для будущего сообщения, а технологии его персонализируют. Для этого анализируется история покупок и поиска каждого клиента. Так машины определяют, какое предложение будет наиболее актуально для конкретного получателя. При этом во всех кампаниях используются реальные данные. Какое бы действие не совершалось на сайте: будь то покупка, поиск или просмотр рекламы, оно тут же записывается в профиль клиента и задействует те или иные триггеры. Работа с данными в режиме реального времени помогла бренду не только повысить эффективность своей стратегии, но и решить проблему актуальности предложений на момент открытия сообщения, а не его отправки. Полностью интегрировать платформу персонализации с CRM системой eBay удалось в три этапа. Сначала был настроен поток данных в режиме реального времени, затем к нему применили машинное обучение и, наконец, систему внедрили во все outbound-каналы.

2. Трансформация по сценарию Microsoft

Microsoft помогает осваивать новые технологии организациям по всему миру. По их мнению, существует четыре основных этапа digital-трансформации. Начинать всегда следует с анализа поведения и ожиданий современных потребителей. На основе полученных данных запускается тестовый проект (или параллельный бренд, который со временем заменит основной), после чего оценивается его влияние на бизнес-модель организации. Digital-трансформация любой организации основывается на четырех 'китах':

1. Едином и персонализированном омниканальном опыте, который обеспечивается за счет искусственного интеллекта, машинного обучения и анализа данных.
2. Создании digital-культуры внутри организации, обучении сотрудников и объдинении отделов.
3. Оптимизации операций и создании архитектуры технологий.
4. Трансформации продуктов, услуг и модели бизнеса.

3. Персонализация в Dell

Создание уникального и единого клиентского опыта на всех точках соприкосновения - основа digital-трансформации Dell. Для реализации нового подхода компания создала инфраструктуру с применением машинного обучения и big data, а также провела обучение сотрудников. Конечная цель трехгодичного проекта - научиться предсказывать следующее действие клиента и предлагать ему соответствующий контент в режиме реального времени. Для этого необходима потрясающая координация работы, которая полностью изменила подход к рекламе, производству контента и всем процессам. Digital-трансформация - это долгий и трудный путь, который должны пройти все компании, стремящиеся эффективно работать в будущем. Предсказательная аналитика, персонализация, искусственный интеллект, - это те технологии которые делают возможным создание потрясающего опыта для нового поколения требовательных клиентов. Именно поэтому бренды по всему миру активно осваивают их и внедряют в свои бизнес-модели. А ваша компания готова к переменам?