AI-модуль

Прэдыктыўная аналітыка: знайце будучыню наперад

AI-прогнозы вывучкі, трафіку і канверсій на 30, 60 і 90 дзён. Три сценары, рызык аттока кліентаў, рэкамендацыі.

Глядзець дэма

Планаванне ўслепу коштуюць дарага

Бюдżэт на наступны месяц — гэта не дагадзіна, а расчёт.

±30%

тыповая памылка прагнозу вывучкі без прадэктыўнай аналітыкі

2 мес

у сярэднім бізнес узнае пра праблему — калі ўжо позна рэагаваць

15%

кліентаў ідуць маўчальна — без прагнозу аттока вы траціце іх безвартана

Як працуе прадэктыўная аналітыка

Machine learning на ваших даных — прагнозы абнаўляюцца дзённа

1

Анализ гісторыі

AI аналізуе ваши дадзеныя за 6-12 месяцаў: сезоннасць, тренды, аномаліі, карэляцыі паміж каналамі.

2

Три сценары

Аптімістычны, базисны і песымістычны прагноз на 30, 60 і 90 дзён. Улічваюцца знешнія фактары.

3

Рызык аттока

Мадэль ацанівае імовірність іходу кожнага кліента. Спіс «у зоне рызыкі» з рэкамендацыямі па захаванню.

4

Рэкамендацыі

Конкретныя дзеянні: павялічыць бюджэт на Дзярэктыў на 20%, запусціць retention-кампанію для сегменту X.

Што дае прадэктыўная аналітыка

Прагноз вывучкі на 30-90 дзён з трыма сценарамі
Ранняя выяўленне праблем: спаданне трафіку, канверсіі, сярэдняга чеку
Прагноз аттока кліентаў з рэкамендацыямі па захаванню
Апатымальнае размяшчэнне бюджэту на аснове прагнозаў
Аномаліі і алерты — паведамленні пры адхіленні ад нормы
Есть толькі ў VECTRALABS — канкурэнты не прапануюць AI-прогнозы

Кому патрэбны AI-прогнозы

Для бізнесу з 6+ месяцаў даных і 100+ транзкацый/мес

E-commerce

Прагноз прадаў за катэгорыямі, сезоннасць, апатымальныя закупкі. Churn-мадэль для падпісчыкаў.

SaaS

MRR-прагноз, churn prediction, калі кліент уйдзе і што з гэтым рабіць.

Услуги

Завантажэнне на наступны месяц, прагноз патрабу, апатымальны бюджэт на рэкламу.

Карысныя артыкулы

Что такое когорта и зачем группировать клиентов

Мы используем когортный анализ для оценки эффективности маркетинговых кампаний. Когорта — это группа клиентов, объединённых по определённому признаку, например, дате первой покупки или каналу привлечения. Рассмотрим пример с январской когортой 2026 года. Это все клиенты, которые совершили первую покупку в январе. Через три месяца мы анализируем, сколько из них купили повторно. Это позволяет оценить качество привлечённых клиентов и эффективность работы с ними. Мы применяем когортный анализ для разных каналов привлечения: Яндекс.Директ, Google Ads, VK Ads. Например, для кампании в Яндекс.Директе с бюджетом 100 000 рублей мы отслеживаем количество новых клиентов и их поведение. Если через месяц 20% клиентов из этой когорты совершают повторную покупку, это хороший показатель. Также мы используем когортный анализ для оценки эффективности работы с клиентами в CRM-системах, таких как amoCRM или Битрикс24. Мы отслеживаем, как меняются показатели конверсии и среднего чека для разных когорт. Например, для когорты, привлечённой через Tilda, мы видим, что средний чек составляет 3 000 рублей, а конверсия — 5%. Мы рекомендуем использовать когортный анализ для всех компаний, которые хотят улучшить свои маркетинговые стратегии. Этот метод позволяет получить более точные данные о поведении клиентов и эффективности различных каналов привлечения. Например, используя UTM-метки в Яндекс.Метрике, мы можем отслеживать, какие рекламные кампании приводят наиболее ценных клиентов. Мы видим, что компании, которые применяют когортный анализ, достигают более высоких показателей конверсии и лояльности клиентов. Это помогает им оптимизировать бюджеты и повышать эффективность маркетинга.

Падрабязней

ROI, ROAS, ДРР — что считать и чем отличаются

В работе с клиентами мы используем три ключевые метрики для оценки эффективности рекламных кампаний: ROI, ROAS и ДРР. ROI показывает, насколько прибыльной была кампания. Формула: ROI = (доход - расход) / расход × 100%. Например, если вы потратили на рекламу 50 000 рублей и получили доход 200 000 рублей, то ROI будет равен (200 000 - 50 000) / 50 000 × 100% = 300%. Это значит, что каждый вложенный рубль принёс три рубля прибыли. ROAS помогает понять, сколько дохода приносит каждый потраченный на рекламу рубль. Формула: ROAS = доход / расход на рекламу. Допустим, вы потратили на Google Ads 30 000 рублей и получили доход 120 000 рублей. Тогда ROAS будет равен 120 000 / 30 000 = 4. Это означает, что каждый потраченный рубль принёс четыре рубля дохода. ДРР показывает, какой процент от дохода составили расходы на рекламу. Формула: ДРР = расход на рекламу / доход × 100%. Если вы потратили на VK Ads 20 000 рублей и получили доход 100 000 рублей, то ДРР будет равен 20 000 / 100 000 × 100% = 20%. Это значит, что 20% от вашего дохода составили расходы на рекламу. Используя эти метрики, мы можем оценить эффективность рекламных кампаний в Яндекс.Директ, Google Ads и VK Ads. Например, при бюджете 100 000 рублей и конверсии 15% можно получить доход 450 000 рублей. В этом случае ROI будет 350%, ROAS — 4,5, а ДРР — 22%. Мы рекомендуем отслеживать эти метрики для всех рекламных кампаний. Это поможет вам понять, какие каналы и инструменты работают лучше всего, и оптимизировать бюджет. Например, если ROI для Яндекс.Директа составляет 200%, а для Google Ads — 300%, то стоит перераспределить бюджет в пользу Google Ads. Также мы используем UTM-метки для отслеживания эффективности рекламных кампаний. Они позволяют нам видеть, какие источники трафика приносят больше всего клиентов и дохода. Например, мы можем узнать, что реклама в Яндекс.Метрике принесла 100 лидов по цене 500 рублей за лид, а реклама в Google Ads — 150 лидов по цене 400 рублей за лид. Это помогает нам оптимизировать рекламные кампании и повышать их эффективность.

Падрабязней

Папрабуйце аналітыку ў дзеянні

Адкрыйце демо-дашборд з рэальнымі дадзенымі або параўнайце таксы.