Предиктивная аналитика для брендов от Алексея Смирнова, CEO Annalect
Предиктивная аналитика сегодня не является технологической новинкой: это норма бизнес-процессов.
Что такое предиктивная аналитика?
Предиктивная аналитика — это использование данных, статистических алгоритмов и методов машинного обучения для определения вероятности будущих результатов на основе исторических данных. Метод дает возможность прогнозировать бюджетирование, планировать маркетинговую активность и оценку эффективности.
Уменьшение горизонта планирования и использование данных из открытых источников — основные критерии применения метода предиктивной аналитики.
Триггерный дашборд на основе соцмедиа-данных
Дашборд — это продукт, позволяющий прогнозировать рост того или иного тренда на основе семейства моделей. Среди ценностей данного инструмента: оперативность, повышение эффективности рекламных кампаний, улучшение качества работы дистрибьютеров. Для успешного применения метода брендам необходимы тактическая гибкость и навык принятия решения в том горизонте, в котором работает модель.
Подобного рода инструмент может быть рекомендован любым категориям, где есть устойчивая сезонность продаж и уровень обсуждения этой категории в социальных медиа.
На заметку
- 100% точность предсказания не является необходимостью
- Если прогноз не сбылся — это возможность углубиться в дескриптивную аналитику
- Аналитика не работает сама по себе: ее необходимо применять на практике
Таймкоды
00:27 — что такое предиктивная аналитика
2:45 — почему бренды редко используют предективную аналитику
6:50 — триггерный дашборд на основе соцмедиа-данных
11:00 — что нужно, чтобы технология была полезна бренду
12:02 — практические советы по применению
Таким образом, с помощью предиктивной аналитики все управление маркетингом может быть подвязано на аналитическом цикле, что значительно повысит качество. Алексей Смирнов, CEO Annalect в своем вступлении демонстрирует принцип работы предиктивной аналитики на примере реальных кейсов.
Лучшее в блогах
ПОДПИСКА
ВАШ ЗАПРОС ДОСТАВЛЕН
О блогах ADPASS: правила, рекомендации, ответы на вопросы