27.01.2025 Marketing i PR
Analiza predykcyjna i marketing. Klient jeszcze nie wie, reklama już tak
Krzysztof Fiedorek

Analityka predykcyjna to proces wykorzystywania danych historycznych, algorytmów uczenia maszynowego i modelowania statystycznego do prognozowania przyszłych zachowań klientów. Dzięki niej firmy mogą przewidywać potrzeby, preferencje i intencje zakupowe konsumentów. Raport McKinsey wskazuje, że aż 72% organizacji stosujących AI wykorzystuje analitykę predykcyjną w co najmniej dwóch funkcjach biznesowych, co czyni ją jednym z najbardziej uniwersalnych narzędzi w marketingu.
- 65% firm korzysta z analityki predykcyjnej do personalizacji ofert marketingowych.
- 34% firm stosuje modele predykcyjne do priorytetyzacji potencjalnych klientów.
- Firmy korzystające z analityki predykcyjnej odnotowują wzrost przychodów o 5-10% w skali roku.
Dla przykładu, duża firma detaliczna wykorzystała analitykę predykcyjną do prognozowania popytu na produkty w sezonie świątecznym, co pozwoliło zoptymalizować stany magazynowe i uniknąć nadmiaru zapasów.
Praktyczne zastosowania analityki predykcyjnej w marketingu
Raport McKinsey pokazuje, że analityka predykcyjna znajduje szerokie zastosowanie w różnych obszarach marketingu, pomagając firmom osiągać lepsze wyniki. Najpopularniejsze zastosowania to:
- Segmentacja klientów Analityka predykcyjna pozwala na identyfikację grup docelowych na podstawie danych demograficznych, behawioralnych i zakupowych. To umożliwia precyzyjne kierowanie kampanii marketingowych. Przykład: Platforma e-commerce zastosowała segmentację predykcyjną, co pozwoliło jej zwiększyć skuteczność kampanii e-mailowych o 20%.
- Prognozowanie rotacji klientów Modele predykcyjne pomagają firmom przewidywać, którzy klienci mogą zrezygnować z usług. Firmy mogą wtedy podjąć działania zapobiegawcze, takie jak oferowanie promocji lub ulepszanie obsługi klienta. Przykład: Operator telekomunikacyjny zmniejszył wskaźnik odejść klientów o 15% dzięki predykcji zachowań i wczesnym interwencjom.
- Optymalizacja cen Algorytmy analityczne analizują dane rynkowe, aby pomóc firmom ustalać ceny, które maksymalizują zyski, jednocześnie pozostając atrakcyjne dla klientów. Przykład: Sieć hoteli wykorzystała analitykę predykcyjną do dynamicznego ustalania cen, co przełożyło się na wzrost przychodów o 8% w sezonie turystycznym.
Zastosowanie | Efekty | Przykład |
---|---|---|
Segmentacja klientów | +20% skuteczności kampanii | E-commerce |
Prognozowanie rotacji | -15% wskaźnika odejść klientów | Telekomunikacja |
Optymalizacja cen | +8% przychodów | Sieci hotelowe |
Wyzwania związane z analityką predykcyjną
Pomimo ogromnych możliwości analityki predykcyjnej, firmy napotykają też na wyzwania. Raport McKinsey wskazuje, że:
- 44% organizacji zgłasza trudności z jakością danych, na których bazują modele predykcyjne.
- 18% firm ma wprowadzony system regularnych audytów modeli analitycznych.
- Jedynie 35% organizacji zapewnia odpowiednie szkolenia dla swoich zespołów, co ogranicza efektywność wdrożeń.
Przykładem może być branża finansowa, gdzie błędy w modelowaniu ryzyka kredytowego prowadziły do niezgodności w ocenie zdolności kredytowej klientów. W jednym przypadku nieprecyzyjne dane historyczne spowodowały odrzucenie wniosków kredytowych od 12% potencjalnych klientów, co przełożyło się na straty w przychodach.
Inwestycje w analitykę predykcyjną
Firmy inwestują coraz więcej w analitykę predykcyjną, widząc jej potencjał w poprawie wyników finansowych i budowaniu przewagi konkurencyjnej. Według raportu McKinsey, aż 67% organizacji planuje zwiększyć wydatki na technologie predykcyjne w ciągu najbliższych trzech lat. Szczególnie intensywnie inwestować będą sektory:
- Detaliczny: predykcja trendów zakupowych i optymalizacja zapasów.
- Telekomunikacyjny: analiza rotacji klientów i personalizacja ofert.
- Finansowy: modele oceny ryzyka i prognozowanie zysków.
Sektor | Obszar inwestycji | Przewidywane efekty |
Detaliczny | Optymalizacja zapasów | Redukcja kosztów o 10% |
Telekomunikacja | Personalizacja ofert | Zwiększenie lojalności klientów o 12% |
Finanse | Modele oceny ryzyka | Większa dokładność kredytowa |
Ryzyka i zagrożenia
Analiza predykcyjna w marketingu niesie ze sobą ogromne możliwości, ale także pewne ryzyka i wyzwania, które firmy muszą brać pod uwagę podczas wdrażania tej technologii.
- Jakość i kompletność danych. Modele predykcyjne są tak dobre, jak dane, na których się opierają. Niewłaściwe dane wejściowe, takie jak niekompletne informacje o klientach, błędne dane demograficzne czy brak aktualizacji, mogą prowadzić do fałszywych prognoz. To z kolei może skutkować nietrafionymi kampaniami, co oznacza straty finansowe i spadek zaufania konsumentów. Raport „AI in Consumer Goods” od PwC podkreśla, że aż 30% firm zmaga się z problemem nieodpowiednich danych w procesach analizy predykcyjnej.
- Prywatność i bezpieczeństwo danych. Zbieranie i analizowanie dużych ilości danych konsumenckich wiąże się z ryzykiem naruszenia prywatności. Firmy muszą spełniać rygorystyczne przepisy, takie jak RODO, co często wymaga dodatkowych inwestycji w zabezpieczenia. Jak zauważa raport Forrester „AI in Customer Retention 2024”, 45% klientów deklaruje, że obawia się o sposób wykorzystania ich danych przez firmy stosujące zaawansowane technologie analityczne.
- Przesadne zaufanie do technologii. Firmy mogą nadmiernie polegać na analizie predykcyjnej, zaniedbując czynniki, których algorytmy nie uwzględniają, takie jak zmiany makroekonomiczne czy nieprzewidziane wydarzenia. Przykładem może być pandemia COVID-19, która zaburzyła dotychczasowe wzorce zakupowe i spowodowała, że wcześniejsze modele predykcyjne stały się nieaktualne.
- Koszty wdrożenia i utrzymania. Implementacja analizy predykcyjnej wymaga dużych nakładów finansowych, zarówno na infrastrukturę technologiczną, jak i na szkolenie pracowników. Dla mniejszych firm te koszty mogą stanowić barierę wejścia, co prowadzi do wykluczenia z rynku innowacyjnych technologii. Zarządzanie tymi ryzykami wymaga świadomości, odpowiednich inwestycji i elastycznego podejścia do wdrażania nowych rozwiązań.
Cały raport "The state of AI in early 2024" można pobrać ze strony https://www.mckinsey.com
PRZERWA NA REKLAMĘ
Najnowsze w dziale Marketing i PR:
Trendy i zagrożenia w reklamie online. Raport Media Quality Report 2025
Krzysztof Fiedorek
W 2024 roku świat reklamy cyfrowej stracił na fałszywych odsłonach około 100 miliardów dolarów. Raport opublikowany przez Integral Ad Science, pokazuje że tak zwane fraudy są coraz sprytniejsze, a kampanie coraz bardziej narażone.
SEO i AI w polskim e-commerce 2025. Raport analityków Harbingers
Krzysztof Fiedorek
Choć 44,56% ruchu w e-commerce pochodzi z organicznych wyników, ponad połowa sklepów nie notuje wzrostów. Największym zaskoczeniem pozostaje 9,5 mln wizyt miesięcznie traconych przez martwy content. Do tego 38% firm wciąż nie pojawia się w odpowiedziach AI, nowym źródle widoczności.
AI czy człowiek? Dane o preferencjach klientów w USA, UK i Kanadzie
KFi
Co trzeci konsument woli rozmawiać z botem niż z człowiekiem, a aż 86% próbuje najpierw samodzielnie rozwiązać problem. Mimo to 74% osób woli zadzwonić, gdy sprawa jest pilna. Nowy raport Five9 pokazuje, jak bardzo zmieniły się oczekiwania wobec obsługi klienta.
Podobne artykuły:
Barometr Altavia. Jak i gdzie kupują Polacy
Altavia Polska
Driverami zakupowymi, czyli czynnikami, które sprawiają, że klienci przychodzą do tego a nie innego sklepu są przede wszystkim: gazetka/katalog/ulotka oraz polecenie znajomych, a także po prostu przypadek. W pierwszej odsłonie polskiej edycji Barometru Altavia przebadano relacje konsumentów z niemal 100 markami sieci handlowych.
Marketing Web3. Nadchodzi koniec monopolu GAFA
Urszula Kostrzewa
Według większości definicji, Web3 jest trendem, który dzięki wykorzystaniu technologii blockchain i związanej z nią decentralizacją, pozwoli czerpać korzyści autorom treści zamiast tylko jej dystrybutorom. Web3 ma też być przyczynkiem do demonopolizacji sieci i końca skrajnej dominacji wielkich firm technologicznych.
Trendy w Experience Marketingu
Karolina Kowalska
W 2019 roku najlepiej zorientowane marki stawiają na oczekiwania konsumenta, a coraz powszechniejszym KPI jest wskaźnik Net Promoter Score (NPS). Experience Marketing korzystnie wpływa na satysfakcję, lojalność, przywiązanie do marki, a przed wszystkim na chęć jej polecenia.
Reklama zewnętrzna w Polsce. Ekrany, autobusy i rynek OOH w liczbach
KFi
W 2024 roku rynek reklamy zewnętrznej w Polsce osiągnął rekordowe 806 mln zł, a jej cyfrowa odsłona wzrosła aż o 32%. Warte uwagi, że dynamiczniej rozwijała się poza największymi miastami. Reklama w autobusach i tramwajach okazała się też skuteczniejsza niż niejedna kampania online.