Предиктивный маркетинг: заглянуть в будущее, анализируя клиентские данные

Эксперты оценивают объём мирового рынка предиктивных технологий в 17,49 млрд $. В 2026 году он превысит 21,24 млрд $, а к 2035 году достигнет 113,46 млрд $. Среднегодовой темп роста рынка в этот период составит 20,56%.

Хотя цифры выше относятся ко всем рынкам (в том числе — западным), на технологии прогнозирования есть спрос и у российских компаний. Использование предиктивной аналитики во II квартале 2025 года среди отечественного бизнеса выросло на 32% по сравнению с аналогичным периодом прошлого года. При этом для прогнозирования и планирования бизнес-показателей высокие технологии (такие как ИИ) используют 24% российских компаний.

Интерес бизнеса к предиктивной аналитике вызывают изменения рынка: рост стоимости рекламы, усиление конкуренции за падающий потребительский спрос и потребность создавать гиперперсонализированные предложения, которые способны пробиться сквозь информационный шум вокруг потребителя.

Директор по продукту Sendsay Андрей Быстров рассказывает, зачем и как использовать предиктивные технологии в маркетинге и что на самом деле они могут предсказать.

Что такое предиктивный маркетинг

Предиктивный маркетинг — это продвижение бренда, основанное на прогнозах, созданных с помощью высоких технологий:

• искусственного интеллекта;

• машинного обучения (ML);

• методов статистического моделирования и других.

Технологии (прогнозные модели) находят в данных закономерности — незаметные либо неочевидные для человеческого глаза, а также не обнаруживаемые стандартными инструментами автоматизации, — по которым предсказывают поведение и потребности покупателей. В результате маркетологи могут буквально заглядывать в будущее, адаптируя под него свои стратегии.

Предиктивный маркетинг работает циклично: компания собирает данные, технологии строят прогнозы, маркетологи внедряют их в стратегии, получают новые данные — и цикл повторяется

Предиктивный маркетинг — это часть вселенной предиктивной аналитики. В отличие от обычной, которая описывает то, что произошло, предиктивная описывает будущее. При этом её прогнозы всё время совершенствуются, так как алгоритмы получают новые данные не только о клиентах, но и о том, сбываются ранее сделанные предсказания или нет.

Предиктивные технологии позволяют маркетологам с высокой точностью прогнозировать будущие тенденции клиентского поведения и адаптировать к ним свои продукты, предложения, цены и ассортимент. Это позволяет опережать конкурентов по прибыли, продажам и окупаемости инвестиций (McKinsey & Company, «How and how much customer analytics can improve profits and growth»).

Компании, использующие клиентскую аналитику, чаще опережают рынок. Источник: McKinsey & Company, «How-and how much-customer analytics can improve profits and growth».

Когда маркетинг делают предиктивным:

Нужно снизить либо предотвратить отток клиентов. Прогнозная модель выделяет сегменты клиентов, которые уже в фазе оттока либо в полушаге от неё. Чтобы не потерять аудиторию, маркетологи заранее разрабатывают персонализированные стратегии по её возврату и удержанию.

Нужно повысить LTV. Модель строит прогнозы, сколько выручки принесёт каждый клиент за весь период взаимодействия с брендом и как долго продлится этот период. Далее маркетологи могут увеличивать LTV, тратя дополнительный бюджет на поддержку лояльности отдельных сегментов.

Нужно предугадать следующую покупку. Технологии формируют подборки товаров, которые с высокой вероятностью купит конкретный клиент. Маркетологам останется только оформить предложение и отправить его в подходящий канал — какой именно, тоже подскажет предиктивная аналитика.

Кратко: как работает предиктивный маркетинг

Обычный маркетинг строится на гипотезах, результатах A/B-тестирования или сводках из стандартных отчётов. Предиктивный — на прогнозах будущего поведения клиентов, которые строят алгоритмы по историческим и текущим данным.

Сначала алгоритмы (статистический анализ, глубокое обучение, искусственный интеллект, ML и другие) обнаруживают и анализируют закономерности в данных. Затем — прогнозируют, с какой вероятностью эти закономерности произойдут вновь.

Упрощённая схема, объясняющая предиктивный анализ данных клиентов

Конкретный набор технологий и само прогнозирование зависят от типов данных, с которыми работает бизнес, и программного продукта, выполняющего вычисления. Но в целом процесс примерно следующий.

Маркетологи определяют, какие прогнозы им нужны. Далее аналитики собирают и систематизируют данные:

• накопленные за годы работы бизнеса;

• генерируемые клиентами в текущий момент времени.

Чтобы не заниматься ручным сведением данных, используют специализированные хранилища. После интеграции с ними всех систем учёта, каналов коммуникации и продаж бизнеса данные клиентов автоматически сводятся в единую карточку (профиль).

Пример централизованного хранения клиентских данных

Далее компания внедряет инструмент для создания моделей и визуализации данных. Обычно это программный продукт, который позволяет создавать, обучать, тестировать и развёртывать прогностические модели.

Если вместо продукта компания использует собственную разработку, аналитик и ML-инженера многократно проверяет и дорабатывает модели, чтобы выбрать наиболее точный сценарий прогнозирования. Для этого алгоритмы обрабатывают исторические данные за прошлые периоды, находят в них скрытые связи и неочевидные закономерности.

После этого модель интегрируют в цифровые системы бизнеса и используют для автоматизации маркетинга. Например, платформа рассылок может автоматически запускать персонализированные письма для сегмента пользователей, который, согласно прогнозу, находится в зоне риска оттока.

Зачем делать маркетинг предиктивным в 2026 году

Во многом — чтобы снижать отток, удерживать долю активных покупателей и повышать конверсию в покупку для роста выручки. Но по порядку.

По данным международной рекламной компании MiQ, 86% потребителей больше не проходят последовательную воронку продаж. Вместо этого они хаотично переключаются между разными действиями — иногда по несколько раз за час. К самой покупке:

• 42% онлайн-покупателей приходят спонтанно;

• 70% — спустя несколько дней после того, как их внимание с карточки товара переключилось на что-то другое.

Из-за непредсказуемого пользовательского поведения маркетологам сложнее управлять клиентским путём (CJM). Частично проблему решают цепочки касаний: если бизнес появляется в нужный момент с релевантным предложением, вероятность вернуть пользователя в воронку возрастает. Например, персонализированные рекомендации способны подтолкнуть к покупке даже тех, кто изначально не планировал что-то приобретать (почти 49% клиентов).

Но даже персонализируя коммуникации, нужно учитывать, что за внимание одного потребителя конкурируют несколько брендов. Учёные посчитали: рядовой пользователь видит за день 638 рекламных сообщений. Настолько объёмный поток информации снижает внимание людей — 73% россиян испытывают синдром цифровой усталости. Чтобы пробить информационный шум вокруг аудитории, простой персонализации не всегда хватает.

Чтобы повысить шансы удержать клиентов и прибыль, нужно точно понимать, через какой канал отправить предложение, в каком формате и в какой момент времени. Здесь на помощь приходят технологии, в том числе предиктивные.

За счёт глубокого анализа данных клиентов они:

• прогнозируют будущие покупки каждого покупателя;

• определяют оптимальный канал и время для коммуникации;

• находят поведенческие паттерны — например, вероятность оттока, потенциальный LTV или уровень лояльности каждого пользователя.

К примеру, используя предиктивный маркетинг для улучшения рекомендаций, бизнес может увеличить число заказов. Исследования показывают, что доля заказов, на которые повлияли AI-рекомендации, выросла с 11,47% (в начале использования предиктивной аналитики) до 34,71% (спустя три года).

По мере того как маркетологи получают больше данных о поведении клиентов и их покупках, они могут всё точнее персонализировать рекомендации. Источник: Salesforce, Predictive Intelligence Benchmark Report

Другой тренд, толкающий бизнес к внедрению предиктивных технологий, — замедление динамики потребительского спроса на фоне снижения инфляции и реальных доходов россиян. Бизнес уже жалуется на падение числа заказов и прибыли в первом квартале 2026 года.

Использование предиктивных прогнозов способно увеличивать выручку компании на 40,38% спустя 36 месяцев после внедрения. Выручка продолжает расти со временем, так как модели становятся умнее — лучше выявляют тренды и точнее прогнозируют будущее поведение клиентов.

Компании, которые внедряют предиктивные технологии в маркетинг, способны:

• в три раза увеличить свой оборот;

• в 2,6 раза — рентабельность инвестиций.

Что реально может предсказывать предиктивный маркетинг

Компании, которые используют прогнозы предиктивной аналитики, опережают рынок по:

• прибыли;

• продажам;

• росту продаж;

• окупаемости инвестиций (McKinsey & Company, «How-and how much-customer analytics can improve profits and growth»).

Однако это становится возможным, только если маркетологи используют прогнозы в своих стратегиях.

Предотвращать отток клиентов. Даже относительно умеренный показатель оттока в 5% в месяц приводит к потере почти половины клиентской базы за год — около 46%. При ежемесячном оттоке в 10% компания может потерять более 70% клиентов за тот же период. При этом в некоторых отраслях годовой отток составляет 20–40%.

Предиктивный маркетинг оптимизирует стратегии удержания аудитории. Прогностические модели помогают заранее (за 1,5–2 месяца в некоторых случаях!) выявлять клиентов с высоким риском оттока и предпринимать меры — ещё до того, как бизнес начнёт терять выручку. Например, прогнозные модели способны обнаружить сегменты аудитории, которые с высокой вероятностью не продлят подписку или договор.

Предугадывать спрос и создавать прогнозные рекомендации товаров. Персонализированные товарные рекомендации удерживают пользователей в воронке продаж даже при постоянном переключении между онлайн-площадками. Так, 37% покупателей, которые перешли по рекомендации во время первого посещения сайта, позже возвращаются на товарные страницы.

Кроме того, рекомендации влияют на средний чек и конверсию:

• пользователи, которые взаимодействовали с товарными рекомендациями, имеют средний чек на 10% выше, чем те, кто с ними не взаимодействовал;

• пользователи, кликающие по рекомендациям, в 4,5 раза чаще добавляют товары в корзину и завершают заказ (по данным американской консалтинговой компании Invesp).

При этом действительно качественные рекомендации видят лишь 15% россиян. Более половины (51%) отмечают, что рекомендуемые товары редко или лишь иногда соответствуют их потребностям. С прогнозированием спроса ситуация и того хуже: 66% россиян заявили, что рекомендации почти никогда не угадывают, что им может понадобиться в ближайшее время (согласно исследованию Retail Rocket Group).

Классические рекомендательные системы работают по простым правилам, например, предлагают товары по принципу «с этим товаром покупают» или формируют подборки внутри одной категории. Однако точность таких рекомендаций ограничена: они слабо учитывают контекст, текущие потребности пользователя и изменение его интересов.

Современные модели на базе машинного обучения и искусственного интеллекта работают значительно глубже. Они анализируют последовательность действий пользователя, поведение схожих аудиторий и сигналы в режиме реального времени. Благодаря этому такие системы способны точнее прогнозировать, какой товар или услуга могут заинтересовать человека сейчас или в ближайшем будущем. Сформированные AI-рекомендации можно добавить в письмо и отправить клиенту.

Предиктивные технологии могут формировать разные типы товарных подборок. Например, предлагать товары, которые пользователь с высокой вероятностью захочет купить следующими, или товары, дополняющие его последнюю покупку

Покупатели, взаимодействующие с AI-рекомендациями товаров, имеют средний чек (AOV) на 26% выше, чем те, кто получает классические подборки. Это связано с тем, что интеллектуальные рекомендации создают больше возможностей для допродаж и кросс-сейла.

Квалифицировать лиды. По данным исследований, средний коэффициент конверсии потенциальных клиентов в квалифицированные лиды — около 10%. В реальных покупателей превращаются только 1–6% лидов. Причина в том, что менеджеры отдела продаж тратят время на лиды, не готовые к покупке, из-за чего бизнес теряет реальный спрос и выручку.

Предиктивный маркетинг помогает решить эту проблему:

• алгоритмы анализируют данные о клиентах — их активность на сайте, взаимодействие с рассылками, историю обращений в поддержку и другие сведения;

• прогнозируют вероятность покупки;

• ранжируют лиды по степени готовности к сделке.

В результате отдел продаж в первую очередь обрабатывает наиболее перспективные контакты, маркетинг — те, что требуют больше касаний для формирования потребности.

Компании, использующие предиктивную квалификацию лидов, могут увеличить ROI от лидогенерации до 70% по сравнению с бизнесом, который проводит оценку ручным методом или не проводит вообще. Кроме того, конверсия из лида в квалифицированного клиента при использовании предиктивной аналитики вырастает до 15–20%.

Как собрать топливо предиктивного маркетинга — клиентские данные

По мнению экспертов, обучить модель на небольшом массиве данных невозможно. Для построения предиктивных прогнозов необходим большой объём клиентских данных — при этом не только исторических, но и тех, что пользователи генерируют в реальном времени

Перед внедрением предиктивной аналитики также необходимо подготовить данные: удалить дубли, избавиться от устаревшей информации и привести к единому формату. Цель такой очистки — стандартизировать информацию и устранить ошибки, например:

• разное написание одинаковых значений;

• некорректное использование заглавных букв;

• перепутанные столбцы.

Чтобы решить обе задачи — собирать актуальную и структурированную информацию, — маркетологи используют разные решения, например, CDP (платформы клиентских данных). Платформы объединяют данные из всех каналов продаж и коммуникаций бизнеса, а также систем учёта вроде CRM, программ лояльности, билетно-кассовых сервисов и других, в единый профиль клиента.

Данные в профиле обновляются в режиме реального времени. Например, если пользователь покупает новые товары, меняет информацию в личном кабинете, открывает проморассылку в честь Чёрной пятницы, кликая в ней по конкретной карточке товара, эти действия, события и информация автоматически и мгновенно сохраняются в его профиле.

Пример карточки клиента — все данные структурированы, приведены к единому виду, а также обновляются в режиме реального времени новыми сведениями

Подключая к платформе новые каналы и источники данных, бизнес не только формирует всестороннюю систему сведений о каждом клиенте, но и совершенствует её, — также совершенствуя свои прогнозы. Более того, некоторые платформы поддерживают дополнительный механизм расширения информации о клиентах — например, с помощью технологии обогащения данных.

Обогащение данных дополняет имеющиеся сведения о клиентах данными из внешних источников. Такие источники не принадлежат бизнесу, но позволяют легально получать дополнительную информацию о пользователях и точнее понимать их интересы, поведение и потребности.

Сведения, которые может добавить к профилю клиента технология обогащения данных

Благодаря обогащению данных компания может узнавать о клиентах то, что не отслеживает самостоятельно. Например, что конкретный клиент начал интересоваться новой товарной категорией или стал покупать более дорогие товары, постепенно переходя из масс—маркета в премиальный сегмент. В сочетании с внутренними данными бизнеса это позволяет формировать исчерпывающую картину поведения клиента и строить более точные предиктивные прогнозы.

Советы для тех, кто переходит к предиктивному маркетингу

Шаг 1. Объедините данные. Для предиктивной аналитики — а значит, и предиктивного маркетинга — бизнесу нужны чистые, взаимосвязанные и постоянно обновляющиеся данные. Если информация хранится в разных системах — часть в CRM, часть в кассовых сервисах, часть в продуктовой аналитике, — прогнозы не будут точными.

Чтобы предиктивные модели могли строить точные и достоверные прогнозы, компании важно объединить данные в единой системе. Для этого к маркетинговой платформе, которая позволяет централизованно собирать и хранить данные, подключают CRM-системы, инструменты продуктовой аналитики, билетно-кассовые решения, программы лояльности, каналы коммуникации и другие источники данных.

Шаг 2. Определите, что прогнозировать. Обычно маркетологи выбирают для прогнозов метрики, которые прямо влияют на доход и прибыльность компании. Например, если бизнес сталкивается с высокой стоимостью привлечения клиентов, специалисты могут прогнозировать LTV. Если компания регулярно теряет аудиторию — отток клиентов.

Шаг 3. Выберите модель и технологии. Если бюджет ограничен, бизнес может начать с готовых предиктивных инструментов, встроенных в сторонние сервисы. Например, многие омниканальные платформы уже поддерживают AI-рекомендации товаров. Рекомендации можно быстро внедрить в маркетинговые коммуникации, автоматически подставляя персональные подборки товаров в рассылки, на сайт или в триггерных сценариях вроде «брошенной корзины».

Шаг 4. Примените прогнозы в реальных маркетинговых кампаниях. После настройки и проверки точности модели прогнозы нужно встроить в маркетинговые процессы и коммуникации. Это поможет командам быстрее принимать решения, эффективнее распределять бюджеты и приоритизировать задачи.

Мнение редакции может не совпадать с мнением автора. Ваши статьи присылайте нам на 42@cossa.ru. А наши требования к ним — вот тут.