Как настроить таргетинг на «горячих» клиентов?

В современном маркетинге,  точный таргетинг на потенциальных покупателей становится возможным благодаря использованию предиктивных моделей и сегментации аудитории. В этой статье мы рассмотрим, как с помощью StreamMyData обеспечить точный таргетинг на потенциальных покупателей в любом рекламном канале.

Предиктивная аналитика позволяет прогнозировать будущее поведение пользователей на основе анализа их прошлых действий. Этот подход основывается на обработке больших объемов данных и использовании машинного обучения для создания моделей, которые могут предсказывать вероятность совершения покупки каждым конкретным пользователем.

Основные этапы работы с предиктивной аналитикой:

1. Сбор данных: Исходные данные собираются из различных источников, таких как Google Analytics или Яндекс.Метрика. Данные могут включать информацию о хитах и сессиях пользователей, действиях на сайте и транзакциях.
2. Обработка данных: Перед началом анализа проводится аудит системы, корректировка настроек и разметка дополнительных событий для полного понимания поведения пользователей.
3. Конструирование признаков: На основе собранных данных формируются признаки (features), которые будут использоваться для обучения моделей. Это включает временные метки, информацию о покупках и действиях пользователей.
4. Разработка и обучение моделей: Обучение нескольких моделей машинного обучения (например, нейронных сетей, градиентного бустинга и случайного леса) для создания ансамбля, который дает точные прогнозы.
5. Сегментация пользователей: На основе предсказанных вероятностей пользователи делятся на сегменты по вероятности совершения покупки.

RFM анализ (Recency, Frequency, Monetary) — это метод сегментации аудитории, который позволяет разделить клиентов на группы по трем основным показателям:

1. Recency (давность): Как давно клиент совершил последний заказ.
2. Frequency (частота): Как часто клиент совершал заказы.
3. Monetary (деньги): Сколько клиент потратил.

Каждый из этих показателей делится на три группы (например, недавно/не очень давно/давно), что позволяет создать 27 различных сегментов покупателей. Для каждого сегмента можно подобрать индивидуальную стратегию маркетинга, будь то предложения новинок, скидки или напоминания о бренде.

1. Идентификация «горячих» клиентов: На основе предсказанных данных и RFM анализа выделяются клиенты с высокой вероятностью совершения покупки в ближайшее время.
2. Настройка рекламных кампаний: Создайте отдельные рекламные кампании для каждого сегмента, используя данные из предиктивных моделей и RFM анализа. Это позволит более точно нацеливать рекламу и увеличивать её эффективность.
3. Оптимизация ставок и корректировка сегментов: В Яндекс.Директе можно корректировать ставки для разных сегментов. Например, для «горячих» клиентов можно устанавливать более высокие ставки, чтобы увеличить шансы на конверсию, а для пользователей с низкой вероятностью покупки — снижать ставки, чтобы не тратить бюджет на показ рекламы тем, кто с наименьшей вероятностью совершит покупку.
4. Мониторинг и адаптация: Регулярно отслеживайте эффективность кампаний и обновляйте сегменты на основе новых данных. Это обеспечит актуальность таргетинга и повысит его точность.

• Увеличение конверсий: Точный таргетинг на «горячих» клиентов повышает вероятность совершения покупки.
• Снижение затрат на рекламу: Оптимизация ставок и таргетинг на заинтересованных пользователей позволяют сократить ненужные расходы.
• Персонализация: Индивидуальные предложения для разных сегментов улучшают взаимодействие с клиентами и повышают их лояльность.

Использование предиктивных моделей и RFM сегментации открывает новые возможности для точного таргетинга на потенциальных покупателей. С помощью StreamMyData вы можете настроить эффективные рекламные кампании, ориентированные на «горячих» клиентов, и значительно повысить их эффективность.