Предиктивная аналитика для автоматизации маркетинга
Знайте, что сделают ваши клиенты, раньше них самих. Прогнозируйте отток и конверсии и автоматически находите самых ценных клиентов. Машинное обучение превращает поведенческие данные в кампании, которые приносят выручку.
Предиктивный маркетинг без команды data science
Автоматически оценивайте каждого клиента по риску оттока, вероятности конверсии и пожизненной ценности (LTV). Запускайте кампании до того, как клиент уйдёт, предлагайте апгрейд, пока он вовлечён, и конвертируйте, пока он не покинул приложение.
Что даёт предиктивная аналитика
Прогноз оттока до того, как он случится
Выявляйте клиентов за 30–60 дней до ухода по ранним сигналам в поведении. Запускайте удержание, пока клиента ещё можно сохранить, а не после того, как он ушёл. Модели оттока выявляют клиентов в зоне риска с точностью 85%, а проактивные кампании удерживают 60% из них.
Скоринг конверсии для каждого клиента
Машинное обучение оценивает каждого пользователя по вероятности покупки, апгрейда или выполнения ключевого действия. Направляйте бюджет на пользователей с высокой вероятностью, а не на тех, кто вряд ли конвертируется. Сегмент с высоким скором конвертируется в 4 раза лучше среднего: тот же бюджет — в 4 раза больше выручки.
Прогноз пожизненной ценности
Прогнозируйте, какие новые клиенты со временем станут ценными, и замечайте будущих звёзд заранее. Клиенты с высоким прогнозируемым LTV определяются в первые 7 дней с точностью 78%, а ранний VIP-подход повышает LTV на 35%.
Автоматизация next best action
AI определяет оптимальную следующую кампанию для каждого клиента на основе прогноза поведения: нужное сообщение, в нужное время, с нужным оффером. Автоматизация next best action повышает ROI кампаний на 45% по сравнению с ручным планированием.
Предиктивные модели, созданные для маркетологов
Шесть моделей непрерывно оценивают каждого клиента и передают результаты прямо в ваши кампании. Без feature engineering, без настройки и без диплома по статистике.
Прогноз оттока
Оценивает каждого клиента от 0 до 100 по вероятности ухода в ближайшие 30, 60 и 90 дней.
Поведенческие сигналы
Снижение частоты сессий, более короткие сессии, сокращение использования функций, меньше покупок, рост обращений в поддержку, аномалии входа и падающий скор вовлечённости.
Результат
Скор риска оттока, уровень риска, основные причины оттока, прогнозируемая дата ухода и рекомендуемое действие.
В кампаниях
Скор выше 70 сразу запускает кампанию удержания. От 40 до 70 — реактивацию. Ниже 40 — стандартный nurture. Пример: игрок не заходил 4 дня, а его траты упали на 80%, риск оттока достигает 82 — и срабатывает срочная win-back кампания.
Точность
85% precision при выявлении уходящих клиентов за 30 дней до ухода.
Прогноз конверсии
Оценивает каждого пользователя по вероятности конкретного действия: покупки, апгрейда, подписки или регистрации.
Поведенческие сигналы
Частота просмотров товаров и функций, время на странице цен, добавления в корзину, вовлечённость в email, глубина освоения функций, поисковое поведение и сравнение вариантов.
Результат
Вероятность конверсии, прогнозируемое временное окно, рекомендуемый триггер, оптимальный оффер и предпочтительный канал.
В кампаниях
Выше 70% — лёгкий толчок, пользователь уже готов. 40–70% — стимул, чтобы склонить к решению. 20–40% — обучающий контент, который снимает возражения. Ниже 20% — nurture. Пример: пользователь трижды за неделю смотрел страницу цен, вероятность достигает 78% — и запускается кампания с оффером.
Точность
72% точности прогноза конверсий в пределах прогнозируемого окна.
Прогноз пожизненной ценности клиента
Прогнозирует общую выручку, которую клиент принесёт за всё время, на основе ранних поведенческих сигналов.
Используемые сигналы
Глубина вовлечённости в первые 7 дней, сумма и категория первой покупки, скорость освоения функций, история обращений в поддержку, участие в сообществе, рекомендации друзьям и отклик на кампании.
Результат
Прогнозируемый LTV на 6, 12 и 24 месяца, уровень LTV, скор потенциала роста и рекомендация по инвестициям.
В кампаниях
Высокий прогнозируемый LTV открывает премиальный онбординг и VIP-подход. Средний — стандартный nurture плюс апсейл. Низкий — только эффективная автоматизация. Пример: новый пользователь глубоко вовлекается за 3 дня и тратит $50, прогнозируемый LTV на 12 месяцев — $850, и запускается VIP-онбординг.
Точность
71% точности прогноза LTV на 6 месяцев.
Прогноз next best action
Определяет оптимальное следующее маркетинговое действие для каждого клиента на основе его текущего состояния и прогноза поведения.
Учитываемые факторы
Текущий уровень вовлечённости, недавние взаимодействия, история кампаний и отклик на них, прогноз следующего действия, доступные офферы и предпочтения по каналам.
Результат
Рекомендуемый тип кампании, канал, время, оффер и ожидаемый эффект.
Примеры решений
Пользователь с признаками оттока, который только что отклонил скидку, получает кампанию о возможностях продукта, а не ещё одну скидку. Пользователь с высокой вероятностью покупки и товарами в корзине получает срочный пуш. Малоактивный пользователь, который раньше откликался на социальное доказательство, получает email о сообществе.
Всё это вместе — на платформе аналитики Pushwoosh.
Рекомендации товаров
Прогнозирует, с какими товарами, функциями или контентом каждый пользователь скорее всего будет взаимодействовать или что купит.
Используемые сигналы
История покупок, история просмотров, поведение похожих пользователей (коллаборативная фильтрация), интерес к категориям, чувствительность к цене и сезонные паттерны.
Результат
Ранжированные рекомендации для каждого пользователя, скор уверенности по каждой рекомендации и лучший канал доставки.
Примеры
Купил беговые кроссовки — рекомендуем беговые носки, GPS-часы и протеиновые батончики. Смотрит хорроры — рекомендуем новый фильм ужасов и похожих режиссёров. Играет в стратегии — рекомендуем похожие игры, дополнения и турниры.
Эффект
CTR предиктивных рекомендаций на 35–45% выше, чем у ручной подборки.
Оптимизация времени отправки
Прогнозирует оптимальное время отправки каждого сообщения каждому пользователю для максимальной вовлечённости.
Используемые сигналы
Индивидуальная история вовлечённости по часам и дням, паттерны использования устройства, время отклика, история открытий и кликов, а также часовой пояс и местоположение.
Результат
Оптимальное окно отправки для каждого пользователя, скор уверенности и альтернативные окна, если основное пропущено.
Примеры
Пользователь A открывает email с 7 до 8 утра в будни — отправка во вторник запланирована на 7:15. Пользователь B открывает письма в субботу днём — сообщение ждёт до субботы 14:00, даже если кампания стартует в понедельник.
Эффект
Вовлечённость на 18–25% выше, чем при едином времени отправки.
Машинное обучение без команды data science
Подключите данные — и модели начнут работать автоматически. Прогнозы доступны через 24–48 часов, без ручного отбора признаков и без настройки.
-
Сбор и объединение данных
Поведенческие события, взаимодействия с кампаниями, атрибуты клиентов, транзакции и история обращений в поддержку поступают через Pushwoosh SDK, API, CRM и подключения к хранилищу данных. Более 100 поведенческих сигналов на пользователя автоматически передаются в модели. Объедините всё в клиентской платформе данных.
-
Обучение моделей
Модели обучаются на ваших исторических данных и находят паттерны, которые отличают ушедших клиентов от оставшихся и конвертировавшихся от неконвертировавшихся. Для базовых моделей достаточно 1 000 клиентов, а 10 000+ клиентов и 90 дней истории повышают точность. Настройка не требуется.
-
Расчёт скоров
Каждый клиент получает скор в реальном времени, и он обновляется вместе с поведением. Когда клиент заходит после 14 дней отсутствия, его скор оттока сразу пересчитывается с 85 до 42. Скоры доступны в сегментации, через API, в webhook-триггерах и в экспорте в вашу CRM или хранилище данных.
-
Интеграция с кампаниями
Сегментируйте по диапазонам скоров, запускайте кампании при пересечении порога и персонализируйте контент и офферы по прогнозируемой ценности. Например, риск оттока выше 70 запускает удержание, вероятность конверсии выше 80 — срочный пуш, а высокий уровень LTV — VIP-онбординг.
-
Измеряйте и улучшайте
Отслеживайте точность прогнозов, долю ложноположительных и ложноотрицательных результатов, эффект кампаний и дрейф моделей. Модели еженедельно переобучаются на новых данных, а результаты кампаний возвращаются в обучение. Кампания удержания на основе модели сохраняет 60% клиентов в зоне риска против 28% при ручном подходе.
Предиктивная аналитика для вашей отрасли
Одни и те же модели подстраиваются под сигналы и результаты, важные именно в вашей вертикали.
Прогнозируйте дату следующей покупки, отделяйте чувствительных к цене клиентов от лояльных бренду, прогнозируйте сезонный спрос по каждому клиенту, оценивайте готовность перейти от просмотра к покупке и выявляйте вероятность возврата после покупки.
Пример: email, отправленный за 3 дня до прогнозируемой даты покупки, повышает конверсию на 35%.
Прогнозируйте появление «китов» по раннему поведению, отток игроков по этапам игры, выявляйте игроков, готовых к предложению in-app покупки, прогнозируйте участие в турнирах и оценивайте риск для DAU.
Пример: прогноз «китов» в первые 48 часов даёт на 45% более высокий ROI от VIP-подхода.
Прогнозируйте вероятность освоения функций, конверсию триала в оплату, готовность к расширению выручки, выявляйте отток за 60 дней и прогнозируйте вероятность обращений в поддержку.
Пример: прогноз оттока за 60 дней даёт команде customer success в 3 раза больше времени на реакцию.
Прогнозируйте вероятность продления и готовность к апгрейду, выявляйте риск понижения тарифа заранее, оценивайте вероятность паузы или отмены и прогнозируйте реферальный потенциал.
Пример: скор риска понижения тарифа плюс превентивный оффер удерживают на полном тарифе 22% подписчиков в зоне риска.
Прогнозируйте непродление контракта и готовность к апгрейду, выявляйте риск перехода к конкуренту, оценивайте возможности оптимизации тарифа и прогнозируйте время замены устройства.
Пример: модель перехода к конкуренту выявляет 15 000 абонентов в зоне риска, и кампания удержания сохраняет 60% из них.
Прогнозируйте неявки на приём, пробелы в профилактике, оценивайте риск снижения вовлечённости пациентов, прогнозируйте соблюдение режима приёма лекарств и выявляйте возможности для профилактических визитов.
Пример: прогноз неявок плюс проактивные напоминания пациентам из группы риска сокращают неявки на 40%.
Сегменты, которые обновляются сами
Предиктивные скоры питают динамические сегменты, которые автоматически добавляют и исключают пользователей по мере изменения поведения. Создавайте их в клиентской платформе данных.
Пять сегментов без ручной поддержки
- Скоро уйдут
Скор оттока выше 70 за последние 7 дней. Попадают в кампанию удержания и выходят из неё, когда скор опускается ниже 50. - Готовы к конверсии
Скор конверсии выше 75, обновляется ежечасно. Срабатывает в течение часа, потому что скоры теряют актуальность за 24–48 часов. - Будущие VIP
Новые пользователи с прогнозируемым LTV в топ-20%. Запускается VIP-онбординг, а фактический LTV сравнивается с прогнозом. - Готовы к реактивации
Ушедшие пользователи со скором реактивации выше 60. Запускается win-back цепочка, приуроченная к пику скора каждого пользователя. - Готовы к апгрейду
Активные пользователи со скором апгрейда выше 65. Запускается таргетированный оффер, который конвертирует 28% против 8% у массовой кампании.
Запуск предиктивных моделей за дни
От подключения данных до работающей предиктивной кампании — меньше чем за две недели.
-
Дни 1–3: подключите данные
Установите Pushwoosh SDK, настройте отслеживание ключевых событий и при желании подключите CRM и хранилище данных. Всего 3 событий (сессия, покупка, отмена) достаточно для базовых моделей оттока и конверсии.
-
Дни 3–7: модели обучаются автоматически
Платформа загружает исторические данные, и модели обучаются на паттернах ваших клиентов. Первые скоры появляются через 24–48 часов, а к 7-му дню доступен отчёт о точности модели с precision около 82%.
-
Неделя 2: запустите первую предиктивную кампанию
Начните с сегмента высокого риска оттока (скор выше 70) и кампании удержания через push и email с замером против контрольной группы. Первая кампания обычно сохраняет 60% пользователей из группы высокого риска против 25% в контрольной группе.
-
Первый месяц и дальше: подключайте новые модели
Добавьте кампании конверсии и апгрейда, затем сегментацию по LTV и VIP, затем рекомендации и полную автоматизацию next best action. Ожидайте измеримого снижения оттока к концу первого месяца и улучшения ключевых метрик на 30–50% к шестому месяцу.
Начните прогнозировать поведение клиентов
Посмотрите, как предиктивная аналитика автоматически выявляет риск оттока, возможности конверсии и ценных клиентов. Запросите демо и посмотрите на свои данные через призму прогнозов.
Другие продукты
Ваш полностью автономный AI-маркетинговый копилот, работающий и приносящий доход 24/7. AI, одержимый выручкой, который выявляет утечки эффективности и оптимизирует кампании.
Платформа маркетинговой автоматизации с ИИ. Гиперрелевантный контент, динамические офферы и персонализированные цепочки, которые конвертируют.
Один MCP-сервер, все каналы — push, email, SMS, WhatsApp, Telegram. Добавьте endpoint в AI-клиент, дайте агенту два инструмента — и он доставляет.
От спортивных обновлений до срочных новостей, погодных предупреждений и информации о путешествиях — секунды имеют решающее значение. Наша мощная технология High-Speed Delivery позволяет отправлять до 500 000 push-уведомлений в секунду!
In-app сообщения Pushwoosh — онбординг, апселл, анонсы и сбор фидбэка ровно в тот момент, когда пользователи сфокусированы на приложении. No-code редактор, нативные SDK-шаблоны, аналитика по каждому элементу. Соответствует GDPR. Начните бесплатно.
Push-уведомления Pushwoosh: охват всех устройств, rich-контент, точный таргетинг, Journey и 99% аптайм. Превращайте уведомления в платящих клиентов.