Analityka predyktywna wykorzystuje dane transakcyjne i behawioralne, algorytmy statystyczne oraz technologię uczenia maszynowego do szacowania przyszłych wyników i przewidywania przyszłych zdarzeń. SALESmanago dostarcza analitykę predyktywną zarówno dla pojedynczych Kontaktów, jak i całej twojej bazy danych.
W tym artykule opisano Dashboard Analityki Predyktywnej, przedstawiający zbiorcze dane dla całej twojej bazy. Aby zobaczyć wartości predyktywne dla pojedynczego Kontaktu, odwiedź jego Kartę.
Przeczytaj więcej o Analityce Predyktywnej na Karcie Kontaktu >>
Dzięki Analityce Predyktywnej dostarczanej przez SALESmanago możesz zidentyfikować bieżące trendy w zachowaniach Kontaktów i odpowiednio dostosować do nich swoje działania marketingowe, co może przynieść korzyści w postaci zmniejszonych wydatków na marketing i lepszej retencji klientów, a w efekcie – zwiększonych zysków.
Dowiedz się więcej o Analityce Predyktywnej w SALESmanago oraz o jej zastosowaniu w praktyce >>
Aby zobaczyć Dashboard Analityki Predyktywnej, przejdź do
Analityka → Artificial Intelligence → Analityka Predyktywna
UWAGA: Ten moduł nie jest dostępny we wszystkich planach SALESmanago. Jeżeli interesuje cię ten dodatek, skontaktuj się ze swoim Customer Success Managerem.
Spis treści
- Podstawowe informacje
- Analiza wartości życiowej klienta (CLV)
- Modelowanie predyktywne: Wystąpienie zakupu
- Modelowanie predyktywne: Atrybucja
- Modelowanie predyktywne: Churn
1. Podstawowe informacje
Analityka predyktywna to proces, w którym dane historyczne oraz algorytmy uczenia maszynowego są wykorzystywane do wykrywania wzorów i trendów w istniejących danych, co z kolei stanowi podstawę do budowania modeli zdolnych do przewidywania przyszłych zdarzeń. W SALESmanago analityka predyktywna opiera się na danych Kontaktów, takich jak aktywność na twojej stronie internetowej czy zachowania zakupowe.
Dashboard Analityki Predyktywnej (Menu → Analityka → Artificial Intelligence → Analityka Predyktywna) przedstawia następujące wartości predyktywne, odnoszące się do całej twojej bazy danych:
- wartość życiowa klienta (ang. CLV – Customer Lifetime Value),
- wystąpienie zakupu,
- atrybucja,
- churn.
Dashboard jest podzielony na cztery sekcje, które zostały szczegółowo opisane w dalszej części tego artykułu.
Aby dowiedzieć się, jak można wykorzystać te dane w praktyce, przeczytaj artykuł o Analityce Predyktywnej w SALESmanago >>
2. Analiza wartości życiowej klienta (CLV)
Analiza wartości życiowej klienta (CLV – Customer Lifetime Value) obejmuje uśrednione dane odnoszące się do zakupów dokonanych przez Kontakty w twoim sklepie internetowym.
[1] Średnia wartość życiowa klienta – Średnia kwota pieniędzy wydawana przez Kontakt w twoim sklepie w okresie jego “życia”, tzn. przez cały okres, w którym Kontakt pozostaje aktywnym klientem.
[2] Średnia liczba zakupów na klienta – Średnia liczba zakupów dokonywanych przez Kontakt przez cały okres relacji z twoim sklepem.
[3] Średnia długość życia klienta – Średnia liczba dni pomiędzy pierwszym a ostatnim zakupem dokonanym przez Kontakt w twoim sklepie.
[4] Średni czas pomiędzy zakupami – Średnia liczba dni, które upływają pomiędzy dwoma kolejnymi zakupami dokonywanymi przez Kontakt.
[5] Średni czas od ostatniego zakupu – Średnia liczba dni, które upłynęły od ostatniego zakupu dokonanego przez Kontakt do chwili obecnej.
[6] Średni czas od pierwszego zakupu – Średnia liczba dni, które upłynęły od pierwszego zakupu Kontaktu do chwili obecnej. Wskaźnik ten jest również znany jako średni wiek klienta.
3. Modelowanie predyktywne: Wystąpienie zakupu
Ta sekcja Dashboardu Analityki Predyktywnej przedstawia wartości dla całej twojej bazy danych, obliczone na podstawie danych transakcyjnych i behawioralnych Kontaktów, które znalazły się w próbie.
[1] Wielkość próby – Liczba Kontaktów, których dane historyczne są wykorzystywane do obliczania predykcji zakupu. Próba obejmuje wszystkie Kontakty (zarówno monitorowane, jak i niemonitorowane), które kiedykolwiek dokonały zakupu w twoim sklepie, z wyjątkiem Kontaktów usuniętych z bazy danych.
WSKAZÓWKA: Im większa próba, tym bardziej wiarygodne predykcje. Jeżeli twoja próba jest stosunkowo mała, rozważ zaimportowanie dodatkowych danych historycznych do SALESmanago. Uważaj jednak, aby nie zaimportować tych samych danych dwukrotnie. Jeżeli potrzebujesz pomocy w tym procesie, skontaktuj się z nami pod adresem support@salesmanago.com.
[2] Średnia wartość predykcji wystąpienia zakupu – Średnie prawdopodobieństwo wystąpienia zakupu dla całej twojej bazy danych, obliczone na podstawie danych historycznych Kontaktów zawartych w próbie. Im wyższa jest ta wartość, tym lepiej.
[3] Wykres – Tutaj możesz sprawdzić, jaki procent Kontaktów ma niską; średnią; wysoką; lub bardzo wysoką wartość predykcji wystąpienia zakupu.
Każdy zakres wartości predykcji jest oznaczony innym kolorem. Kliknij wybrany segment wykresu, aby zobaczyć procent Kontaktów mieszczących się w tym zakresie.
[A] Legenda – Tutaj możesz zobaczyć, jakie wartości procentowe i jakie kolory odpowiadają poszczególnym zakresom wartości predykcji wystąpienia zakupu.
4. Modelowanie predyktywne: Atrybucja
Ta sekcja Dashboardu Analityki Predyktywnej pokazuje, z jakim prawdopodobieństwem poszczególne kanały marketingowe mogą się przyczynić do decyzji zakupowej Kontaktu (jako touchpoint). Widoczna w tej sekcji “pajęczyna” obejmuje większość kanałów marketingowych (lub ich rodzajów), których można używać i którymi można zarządzać za pośrednictwem platformy SALESmanago. Przedstawiane dane oparte są na historii transakcji Kontaktów oraz ich wizytach na twojej stronie internetowej.
Jeżeli chcesz określić prawdopodobieństwo dla danego kanału, znajdź go na wykresie i sprawdź kolor odpowiadającej mu kropki. Następnie skorzystaj z legendy [A], aby ustalić wartość predykcji (niska, średnia, wysoka, bardzo wysoka) dla tego konkretnego kanału.
PRZYKŁAD: Na poniższym zrzucie ekranu kropka odpowiadająca „Ramkom Rekomendacji (kliknięcie)” jest żółta, a zatem wartość predykcji atrybucji dla tego kanału jest wysoka (51-75%). Oznacza to, że kliknięcie na Ramkę Rekomendacji przez Kontakt z dużym prawdopodobieństwem przyczyni się do jego decyzji o zakupie.
Kanały uwzględnione na wykresie opisano poniżej, zgodnie z ruchem wskazówek zegara, zaczynając od góry:
- Ramka Rekomendacji [kliknięcie] – Tutaj możesz sprawdzić, z jakim prawdopodobieństwem Kontakt dokona zakupu, jeżeli kliknie Ramkę Rekomendacji stworzoną w SALESmanago i wyświetlaną na twojej stronie.
- Referrer – Tutaj możesz sprawdzić, z jakim prawdopodobieństwem Kontakt dokona zakupu, jeżeli odwiedzi twoją stronę po kliknięciu na link na innej (zewnętrznej) witrynie.
Zauważ, że dwa rodzaje linków prowadzących do twojej strony są wyłączone z kategorii Referrer i prezentowane osobno: Reklama Google oraz Wyszukiwarka.
- Reklama Google [kliknięcie] – Tutaj możesz sprawdzić, z jakim prawdopodobieństwem Kontakt dokona zakupu, jeżeli odwiedzi twoją stronę po kliknięciu na reklamę Google. Reklama Google jest uznawana za źródło, jeżeli spełniony jest jeden z poniższych warunków:
- referrer to google.com, a docelowy adres URL zawiera parametr /aclk/,
- referrer to g.doubleclick.net,
- odwiedzany adres URL na twojej stronie zawiera parametr /gclid/.
- Wyszukiwarka – Tutaj możesz sprawdzić, z jakim prawdopodobieństwem Kontakt dokona zakupu, jeżeli odwiedzi twoją stronę po kliknięciu na wynik w wyszukiwarce (SERP).
Zobacz listę wyszukiwarek wspieranych przez system atrybucji SALESmanago >>
- Web Push z Reguły Automatyzacji [kliknięcie] – Tutaj możesz sprawdzić, z jakim prawdopodobieństwem Kontakt dokona zakupu, jeżeli kliknie powiadomienie Web Push stworzone w SALESmanago i wysłane w ramach Reguły Automatyzacji.
- SMS masowy [wysyłka] – Tutaj możesz sprawdzić, z jakim prawdopodobieństwem Kontakt dokona zakupu, jeżeli otrzyma wiadomość SMS wysłaną przez SALESmanago jako wysyłkę masową.
- Web Push masowy [kliknięcie] – Tutaj możesz sprawdzić, z jakim prawdopodobieństwem Kontakt dokona zakupu, jeżeli kliknie na powiadomienie Web Push stworzone w SALESmanago i wysłane jako powiadomienie masowe.
- E-mail z Reguły Automatyzacji [kliknięcie] – Tutaj możesz sprawdzić, z jakim prawdopodobieństwem Kontakt dokona zakupu, jeżeli kliknie na link w e-mailu stworzonym w SALESmanago i wysłanym w ramach Reguły Automatyzacji.
- UTM – Tutaj możesz sprawdzić, z jakim prawdopodobieństwem Kontakt dokona zakupu, jeżeli odwiedzi twoją stronę po kliknięciu na link zawierający parametr UTM.
- E-mail masowy [kliknięcie] – Tutaj możesz sprawdzić, z jakim prawdopodobieństwem Kontakt dokona zakupu, jeżeli kliknie na link w e-mailu stworzonym w SALESmanago i wysłanym jako wysyłka masowa.
- Web Push z Reguły Automatyzacji [otwarcie] – Tutaj możesz sprawdzić, z jakim prawdopodobieństwem Kontakt dokona zakupu, jeżeli zostanie mu wyświetlone powiadomienie Web Push stworzone w SALESmanago i wysłane w ramach Reguły Automatyzacji.
- SMS z Reguły Automatyzacji [wysłany] – Tutaj możesz sprawdzić, z jakim prawdopodobieństwem Kontakt dokona zakupu, jeżeli otrzyma wiadomość SMS wysłaną w ramach Reguły Automatyzacji.
- SMS z Workflow [wysyłka] – Tutaj możesz sprawdzić, z jakim prawdopodobieństwem Kontakt dokona zakupu, jeżeli otrzyma wiadomość SMS wysłaną w ramach procesu Workflow.
- Email z Workflow [kliknięcie] – Tutaj możesz sprawdzić, z jakim prawdopodobieństwem Kontakt dokona zakupu, jeżeli kliknie na link w e-mailu stworzonym w SALESmanago i wysłanym w ramach procesu Workflow.
[A] Legenda – Tutaj możesz sprawdzić, jakie wartości procentowe oraz kolory odpowiadają poszczególnym zakresom wartości predykcji.
5. Modelowanie predyktywne: Churn
Ta sekcja Dashboardu Analityki Predyktywnej przedstawia predykcje churnu dla całej twojej bazy danych, obliczane na podstawie danych transakcyjnych i behawioralnych Kontaktów, które znalazły się w próbie.
Churn to utrata klientów lub użytkowników. Korzystając z predykcji churnu, możesz określić odsetek Kontaktów, które prawdopodobnie nie wrócą do twojego sklepu. W oparciu o tę wiedzę oraz przy pomocy narzędzi dostarczanych przez SALESmanago, możesz podjąć działania mające na celu ponowne zaangażowanie Kontaktów zagrożonych churnem i przekształcenie ich w lojalnych klientów.
[1] Wielkość próby – Liczba Kontaktów, których dane historyczne są wykorzystywane do obliczania predykcji churnu. Próba obejmuje wszystkie Kontakty (zarówno monitorowane, jak i niemonitorowane), które kiedykolwiek dokonały zakupu w twoim sklepie, z wyjątkiem Kontaktów usuniętych z bazy danych.
WSKAZÓWKA: Im większa próba, tym bardziej wiarygodne predykcje. Jeżeli twoja próba jest stosunkowo mała, rozważ zaimportowanie dodatkowych danych historycznych do SALESmanago. Uważaj jednak, aby nie zduplikować istniejących danych. Jeżeli potrzebujesz pomocy przy tym procesie, skontaktuj się z nami pod adresem support@salesmanago.com.
[2] Średnia wartość predykcji churnu – Średnie prawdopodobieństwo churnu dla całej twojej bazy danych, obliczone na podstawie danych historycznych Kontaktów zawartych w próbie. Im niższa jest ta wartość, tym lepiej.
[3] Wykres – Tutaj możesz sprawdzić, jaki procent Kontaktów ma niską; średnią; wysoką; lub bardzo wysoką wartość predykcji churnu.
Każdy zakres wartości predykcji jest oznaczony innym kolorem. Kliknij wybrany segment wykresu, aby zobaczyć procent Kontaktów mieszczących się w tym zakresie.
[A] Legenda – Tutaj możesz zobaczyć, jakie wartości procentowe i jakie kolory odpowiadają poszczególnym zakresom wartości predykcji wystąpienia churnu.
