С бурным ростом использования мобильной аппаратуры смартфоны стали одним из наиболее эффективных посредников для понимания интересов покупателей и того, как они используют продукты. Анализируя покупательские намерения и запросы, обратные связи, тренды и мнения в гигантских потоках транзакционных данных, компании получают возможность целенаправленно выстраивать свои маркетинговые и рекламные инициативы.
Прогнозная аналитика мобильных данных позволяет организациям предсказывать поведение покупателей из анализа мобильных данных и использования мобильных приложений. Поведенческое таргетирование является методом, широко используемым рекламодателями для прогноза потенциальных покупок на базе онлайновой активности покупателей. Чтобы оценить контингент потенциальных покупателей, сети рекламных агентств отслеживают инсталляцию приложений, посещение сайтов, продолжительность пребывания на сайтах, просматриваемые страницы и порядок перехода между страницами.
При сборе всей этой информации пользователь остается анонимным. Данные, идентифицирующие личность — имя, адрес места жительства, номер телефона и адрес электронной почты — не собираются, чтобы не нарушать неприкосновенность личной информации.
Внедрение в последние годы прогнозной мобильной аналитики привело к улучшениям в тегировании, отслеживании и агрегации покупательского поведения. Хотя подавляющее большинство данных собирается анонимно, цифровые теги позволяют формировать цифровое досье, в котором история посещения сайтов может стать ярлыком конкретной неидентифицируемой личности.
Эти данные создают для компаний большие перспективы, так как классификация покупателей является отправной точкой для принятия стратегических решений и разработки продуктов и сервисов. Поведенческие метрики, помогающие целевому маргетингу, можно выводить из данных о посещении веб-страниц, использовании приложений и покупательском поведении в Интернете. Статистики могут прорабатывать собранные данные, чтобы находить паттерны потребительской практики.
Прогнозная мобильная аналитика и методы поведенческого таргетирования в последние годы существенно продвинулись вперед. Эти методы, в сочетании с успехами в обработке естественного языка и машинном обучении, позволяют компаниям с все большей точностью классифицировать и прогнозировать паттерны поведения и предпочтения покупателей.
Выгоды прогнозной мобильной аналитики
В числе главных плюсов прогнозной мобильной аналитики можно назвать следующее:
• Контакты с покупателями в реальном времени и продвижение продуктов на базе предпочтений и прошлого поведения покупателей. Эта информация помогает продавцам стимулировать целевые продажи и выстраивать рекламу.
• Возможность узнавать мнения покупателей о компании и ее продуктах на основе анализа текстовых сообщений в различных точках контакта с применением методов обработки естественного человеческого языка.
• Возможность определять по диапазону цен и ассортименту искомых продуктов, что скорее всего станет следующей покупкой, анализируя поведение покупателя при посещении сайтов и работе с приложениями, установленными на мобильных устройствах.
• Картирование потенциальных покупателей на основе сходства ранее использованных сервисов и вероятности того, что они купят продукты компании.
Главным препятствием к полномасштабному использованию аналитики мобильных данных и мобильных приложений остаются вопросы приватности персональных данных. Однако с улучшением методов прогнозной аналитики и развитием перспективных подходов, в частности, машинного обучения, возникает возможность для более точных и индивидуализированных прогнозов.
Прогнозная мобильная аналитика может помочь специалистам по маркетингу в использовании поведенческих данных для повышения эффективности маркетинга, стимулирования покупок и улучшения реактивности покупателей в отношении рекламы.
