Предиктивная аналитика в маркетинге в эпоху цифровой экономики

ПРЕДИКТИВНАЯ АНАЛИТИКА В МАРКЕТИНГЕ В ЭПОХУ ЦИФРОВОЙ ЭКОНОМИКИ

Гурнова Дарья Михайловна

Всероссийская академия внешней торговли Минэкономразвития России,

факультет внешнеторгового менеджмента

Королев Виктор Иванович

Всероссийская академии внешней торговли Минэкономразвития России, кафедра менеджмента и маркетинга, доктор экономических наук, профессор

В эпоху цифровой экономики большую роль играют технологии искусственного интеллекта и машинного обучения. Они главным образом помогли улучшить практику маркетинговой аналитики. Маркетинговая аналитика изменилась за последнее время, особенно благодаря внедрению предиктивной аналитики в мир цифрового маркетинга. В статье рассматривается понятие предиктивной аналитики как в общем смысле, так и отдельно в маркетинге. Проведен анализ индустрии предиктивной аналитики. Описаны методы предиктивной аналитики в маркетинге, а также представлены преимущества ее использования.

Ключевые слова. Цифровая экономика, цифровой маркетинг, цифровизация, бизнес-аналитика, предиктивная аналитика, аналитика, большие данные.

PREDICTIVE ANALYTICS IN MARKETING IN THE DIGITAL ECONOMY ERA

Daria M. GURNOVA

Viktor I. KOROLEV

Russian Foreign Trade Academy

Ministry of economic development of the Russian Federation

In the era of the digital economy, artificial intelligence and machine learning technologies play an important role. They mainly helped to improve the practice of marketing analytics. Marketing analytics has changed recently, especially thanks to the introduction of predictive analytics into the world of digital marketing. The article discusses the concept of predictive analytics both in the general sense and separately in marketing. The analysis of the predictive analytics industry is carried out. Methods of predictive analytics in marketing are described and its advantages are presented.

Key words. Digital economy, digital marketing, digitalization, business analytics, predictive analytics, analytics, big data

Предиктивная аналитика

         Область предиктивной аналитики предполагает использование различных статистических методов и моделей в бизнесе для прогнозирования широкого спектра будущих результатов. Прогнозно-аналитический анализ уже является одной из наиболее широко используемых технологий интеллектуальной автоматизации в мире, при этом более 80 процентов крупных предприятий внедряют интеллектуальную аналитику, включающую предиктивную аналитику. По мере того, как деловые взаимодействия во всем мире становятся все более цифровыми, создаются огромные объемы данных, которые можно оценить с помощью инструментов предиктивной аналитики, чтобы дать пользователям лучшее представление о динамике рынка и основных тенденциях. Учитывая это, неудивительно, что прогнозные модели занимают одно из ведущих мест в области технологий обработки больших данных во всем мире.

        Согласно исследованию, основанному на исследовании Zion Market Research, индустрия предиктивной аналитики получила доход около 7,5 миллиарда долларов США в 2020 году и планирует получить доход примерно в 39,1 миллиарда долларов США к 2028 году. По прогнозам, рынок предиктивной аналитики продемонстрирует наибольший прирост примерно на 21,5 % в 2021-2028 годах ( рис. 1).

[pic 1]

Рис. 1.  Доходы индустрии предиктивной аналитики/объем рынка по всему миру, 2016-2022 гг. (в миллиардах долларов США)

Источник: по данным Statista (https://www.statista.com/statistics/819415/worldwide-predictive-analytics-market-size/)

           В дополнение к этому предиктивная аналитика помогает предприятиям прогнозировать, что произойдет в будущем: с помощью статистических методов расширяет возможности менеджеров и руководителей для принятия упреждающих мер, а с помощью подхода, основанного на данных, помогает определить подходящую бизнес-стратегию. Ожидается, что все эти аспекты будут способствовать росту рынка предиктивной аналитики. Кроме того, фирмы используют прогностическую аналитику для прогнозирования покупательского поведения потребителей и моделей покупок для определения тенденций продаж продукции.