Для использования программного пакета Statistica нет необходимости знать сложные методы анализа в деталях, хотя иметь некоторый фундамент математических знаний все же нужно. С помощью программы Statistica можно использовать весь потенциал данных методов для, анализа и интерпретации данных [1, 2].

О статистическом анализе данных в своих работах пишут В.П. Боровиков, И.П.Боровиков, а также А.А.Халафян, о возможностях инструмента data miner в своей статье описывает П.С. Большаков. [1,2,3] Для программы Statistica разработчиками написано полное электронное руководство [4,5]. Различные авторы занимались проблемами анализа. А.А. Попов провел факторный анализ экономики региона с использованием программной системы SPSS [6,7]. Особенности моделирования латентных изменений с помощью AMOS SPSS рассмотрел Р.И.Остапенко [8,9]. А.А.Серов исследовал скоринг экспериментальных данных с применением прогнозных моделей в среде пакета SPSS [10]. Cущность, преимущества и недостатки кластерного анализа показал С.А.Суслов [11,12]. Р.И.Баженов и др. изучали возможности применения различных видов анализа [13-20].

Цель данной статьи на основе имеющихся данных провести анализ продаж и спрогнозировать дальнейший объем продаж на кратковременный период, используя инструменты программной среды Statistica. Провести сравнение результатов используемых методов.

В качестве исходных данных были взяты данные о продажах за 2014 г. фирмы ООО «НОРД». Выгрузка данных представлена в формате Ms Excel. Часть данных приведена на рис. 1.

Рисунок 1 — Исходные данные

Перед загрузкой данных в программную среду Statistica необходимо привести их к нужному формату. Так как мы собираемся проводить анализ временных рядов, то для работы необходимо создать сводную таблицу, которая будет отображать продажи в каждый момент времени. В нашем случае, в качестве единицы временного периода будет взят день. Отсортируем данные по датам продаж. Форматированные данные приведены ниже на рис. 2.

Рисунок 2 — Отформатированные исходные данные

Statistica предусматривает работу с файлами MS Excel, отсюда, перенос данных из Excel в Statistica не вызывает затруднений. Данные в программе Statistica представлены на рис. 3.

Рисунок 3 — Экспортированные данные

Отобразим графически данные для анализа. Для этого воспользуемся построением двумерных графиков в программе Statistica («Графика» à «2М Графики» à «Линейные графики» (для переменных)). Результат представлен на рис. 4.

Рисунок 4 — График исходных данных

На графике видно, что присутствуют большие скачки объема продаж, что, несомненно, повлияет на наш прогноз. Для этого преобразуем имеющийся временной ряд с помощью методов сезонной композиции. Данный анализ расположен: «Анализ» à «Углубленные методы анализа» à «Временные ряды и прогнозирование». Далее необходимо выбрать «Сезонная декомпозиция» (Census1). В появившихся настройках анализа добавим компонент скользящего среднего, в качестве переменной выберем наш временной ряд. Все настройки анализа представлены на рис. 5.

Рисунок 5 — Настройки сезонной декомпозиции

Выполнив анализ, необходимо перейти к вкладке прогноз, где на основе проведенного анализа отобразим график с преобразованным, временным рядом (на рис. 6 пунктирная, красная линия). Именно преобразованный ряд будет использоваться для анализа АРПСС (ARIMA).

Рисунок 6 — График со скользящей средней

Краткосрочный прогноз. Модель АРПСС (ARIMA)

Для построения краткосрочно анализа с помощью АРПСС выберем данный анализ во вкладках «Анализ» à «Углубленные методы анализа» à «Временные ряды и прогнозирование». Необходимо выбрать «АРПСС и автокорреляционные функции». Для анализа необходимо задать параметры, приведенные на рис.7.

Рисунок 7 — Параметры прогноза

В графическом виде результат анализа будет выглядеть следующим образом (рис.8). Красной пунктирной линией показан краткосрочный прогноз. Зеленными пунктирными линиями ограничен доверительный коридор, который расширяется, при увеличении периода прогнозирования.

Рисунок 8 — График краткосрочного прогноза

Прогнозирование с помощью нейронных сетей

Одним из способов прогнозирования временного ряда можно рассмотреть нейронные сети. Нейронные сети избавляют нас от необходимости придерживаться определенной сезонной или трендовой модели.

Проблемами использования нейронных сетей затрагивалась в различных исследованиях. В.Ю.Осипов показал применение рекуррентной нейронной сети с двумя сигнальными системами [21,22]. В.Г.Манжула и др. [23-25] изучали нейронные сети Кохонена и нечеткие нейронные сети в интеллектуальном анализе данных. Качество восстановления образов искусственной нейронной сетью Хопфилда рассмотрели И.В.Колбасина, Е.Д.Старовойт и С.С.Бежитский [26]. В.А.Седов и Н.А.Седова моделировали расхождения судов в зоне чрезмерного сближения нейронными сетями [27, 28]. Использованием нейронных сетей для оценки уровня заболоченности территории на основе данных дистанционного зондирования занимались А.Д.Варламов и Р.В.Шарапов [30, 31]. Р.И.Баженов и др. [32-35] применили нейронные сети в распознавании образов, прогнозировании.

Для использования нейронных сетей необходимо воспользоваться вкладкой «Анализ» à «Нейронные сети». В появившемся диалоговом окне устанавливаем тип задачи: Временные ряды, в качестве инструмента: Мастер решений (рис. 9).

Рисунок 9 — Настройка нейронных сетей

В качестве переменной выбираем наш ряд. После нажатия кнопки «ОК», необходимо ввести еще ряд настроек. Окна с настройками представлены ниже (рис. 10, 11, 12).

Рисунок 10 — Настройка нейронных сетей с помощью мастер решений (1)

Рисунок 11 — Настройка нейронных сетей с помощью мастер решений (2)

Рисунок 12 — Настройка нейронных сетей с помощью мастер решений (3)

В следующем этапе предстоит выбрать нейронные сети, наиболее подходящие (рис.13). На вкладке «Быстрый» необходимо выбрать опцию «Итоги моделей». Появившуюся таблицу отсортируем по «Тест. производительности» по возрастанию, выберем три сети с наименьшим показателем, запомним их номера (рис.14).

Рисунок 13 — Результаты по поиску нейронных сетей

Рисунок 14 — Сортировка и поиск необходимый нейронных сетей

Во вкладке «дополнительно» выбираем функцию «проекция временного ряда». Выбираем наши нейронные сети из списка, нажав на кнопку «Выбрать модели» (рис. 15).

Рисунок 15 — Список выбранных нейронных сетей

Для графического отображения прогнозирования необходимо нажать кнопку «График временного ряда» (рис. 16).

Рисунок 16 — График временного ряда выбранных нейронных сетей

Судя по графику, две сети плохо реагируют на данные и скорее всего не справляются с поставленной задачей, поэтому для сравнения будут браться результаты нейронной сети №57, отображенной красной линией на графике.

Сравнение двух методов. Анализ полученных результатов

Для сравнения проанализируем результаты двух методов (рис. 17,18).

Рисунок 17 — Данные с результатом прогноза нейронных сетей

Рисунок 18 — Данные с результатом прогноза АРПСС (ARIMA)

Для наглядности объединим данные в одну таблицу. Посчитаем разницу между прогнозом АРПСС и нейронной сетью. Так же определим рамки допустимых значений с помощью доверительного коридора АРПСС. Результат отображен на рис. 19.

Рисунок 19 – Итоговое сравнение результатов прогноза

Отметим, что средняя разница в числах равно 2445.65, однако и отметим, что данное отклонение находится в пределах доверительного коридора АРПСС(ARIMA).

При всем при этом необходимо понимать, что прогнозирование не способно решить все возможные проблемы, а наиболее эффективно в комплексе с другими анализами. Так же прогнозирование не учитывает резкого изменения факторов, которые особенно сильно влияют на прогноз. Проведенное исследование может быть использовано в при обучении методам интеллектуального анализа студентов различных направлений [36-38].

Вот почему самые успешные стратегии автоматизации маркетинга не считают клиентов запоздалой мыслью в конце традиционной воронки. Вместо этого клиенты должны быть в центре маховика, который становится более эффективным, когда вы добавляете усилие к этому маховику и уменьшаете точки трения клиента.

Успешные стратегии автоматизации маркетинга позволят уменьшить это трение и ускорить работу вашего маховика, помогая вам продолжать развивать отношения с клиентами даже после того, как они будут переданы в отдел продаж и сделка выиграна.

Из-за популярности системы автоматизации маркетинга возникло неправильное представление о том, что программное обеспечение для автоматизации маркетинга может помочь избежать замедления роста маркетинга, включая необходимость привлечения новых клиентов. Это заблуждение оставляет у многих маркетологов сложные инструменты для автоматизации середины их воронки, но, во-первых, не существует решения для генерации новых идей для развития.

Как следствие, маркетологи начинают покупать списки адресов электронной почты, чтобы лелеять, а не генерировать входящие ссылки. Хотя это кажется быстрым решением, оно не является долгосрочным решением и не создает благодатную почву для здоровых и долгосрочных отношений с вашими клиентами.

Многие маркетологи также продолжают думать об автоматизации маркетинга в контексте воронки, а не маховика. Создайте потенциальных клиентов, поместите их в автоматизированную очередь электронной почты и передайте сборщики данных в отдел продаж. Это создает разрозненный опыт для потенциальных клиентов и клиентов при переходе от маркетинга к продажам и обслуживанию клиентов. Вместо создания контекстного, эффективного опыта, основанного на потребностях каждого человека, автоматизация маркетинга становится способом заставить людей пройти через воронку с произвольными точками контакта и нерелевантным контентом.

Когда автоматизация маркетинга работает в такой ситуации, как это, возникают проблемы, которые мешают продуктивным долгосрочным отношениям с клиентами.

Инструменты автоматизации маркетинга остаются горячей темой для маркетинговых команд, и для этого есть все основания. Согласно данным, собранным Emailmonday, 49% компаний в настоящее время используют автоматизацию в качестве части своей маркетинговой стратегии, при этом процентное соотношение составляет до 55% для B2B. Поэтому неудивительно, что внедрение автоматизации маркетинга продолжает расти, и ожидается, что к 2023 году он превысит 25 миллиардов долларов, согласно Forrester. Для сравнения: в 2017 году расходы на автоматизацию маркетинга составили всего 11,4 миллиарда долларов.

Понятие «автоматизация маркетинга» не всегда легко свести к нескольким предложениям, но Techopedia предлагает довольно краткое определение:

Автоматизация маркетинга – это использование программного обеспечения и веб-сервисов для выполнения, управления и автоматизации маркетинговых задач и процессов. Он заменяет ручные и повторяющиеся маркетинговые процессы [электронные письма, социальные сети, определенные действия на веб-сайте] специализированным программным обеспечением и приложениями, ориентированными на производительность.

Маркетинговая информация относится к использованию кодов отслеживания для мониторинга поведения клиентов в Интернете. Маркетологи могут затем анализировать и идентифицировать модели, которые они в конечном итоге будут использовать для создания сегментов рынка, основанных на поведении. Amazon, вероятно, был первым крупным предприятием, сделавшим это хорошо. Сегодня большинство клиентов Amazon признают, что знание Amazon о своем прошлом поведении улучшает взаимодействие с пользователем, рекомендуя дополнительные элементы, отправляя напоминания, информируя вас о корректировках цен и многое другое.

Развитие бизнеса направлено на перемещение потенциальных клиентов от вершины воронки продаж (начальная осведомленность) к нижней части воронки (готовой к покупке). Делайте это путем сегментирования и воспитания на основе выраженных интересов, оценки или квалификации отведений на основе соответствия и намерения, а также попытки закрытия на основе комбинации поведенческих и поведенческих мер. Автоматизированное развитие бизнеса зависит от электронной почты, социальных сетей, поисковой оптимизации и контент-маркетинга. Однако перед тем, как применить эту тактику, необходимо:

Автоматизация рабочего процесса, как правило, относится к внутренним процессам, таким как бюджетирование, маркетинговый календарь, управление цифровыми активами и все остальное, что необходимо крупным предприятиям для управления крупными и сложными отделами маркетинга.

В то время как третья категория использовалась мегабрендами, такими как Procter & Gamble, General Mills и другими гигантскими маркетологами, технология автоматизации рабочих процессов стала намного более доступной для малых предприятий и организаций среднего бизнеса. Тем не менее, подавляющее большинство предприятий получат наибольшее влияние благодаря инструментам и процессам, доступным в маркетинговой аналитике и развитии бизнеса.

Маркетинговая разведка и развитие бизнеса сосредоточены на главном, и именно здесь большинство предприятий сегодня нуждается в помощи.

Преимущества использования программного обеспечения для автоматизации маркетинга. Есть много данных, чтобы доказать преимущества автоматизации маркетинга и генерации лидов. Например, компании, которые используют автоматизацию для управления своими лидами, могут ожидать 10% -ный или более рост доходов в течение 6-9 месяцев. Аналогичным образом, компании, которые развивают лидирующие позиции, скажем, с помощью целевых кампаний по электронной почте, увеличивают продажи на 50% при стоимости, которая на 33% меньше, чем у потенциальных клиентов.

В дополнение к очевидному финансовому эффекту маркетологи говорят, что самое большое преимущество автоматизации – это экономия времени. Эти преимущества будут только усиливаться в ближайшие годы, так как 67% лидеров маркетинга в настоящее время используют платформу автоматизации маркетинга и еще 21% планируют внедрить ее в ближайшие два года.

Вкратце, вот некоторые из наиболее мощных преимуществ автоматизации маркетинга, которые могут ожидать предприятия:

1. Увеличение количества квалифицированных клиентов по более низкой цене за лидерство
2. Улучшение удержания клиентов и отношений
3. Улучшенное выравнивание маркетинга и продаж
4. Продемонстрированная сила в маркетинге ROI
5. Помимо данных – автоматизация улучшает отношения

Некоторые косвенные преимущества автоматизации маркетинга, которые мы наблюдаем у клиентов, распространяются на их корпоративную культуру и отношения в команде. Например, специалисты по продажам узнают, насколько выгоднее работать с высококвалифицированными специалистами, чем с холодными звонками из низкокачественных списков. Кроме того, эти потенциальные клиенты могут быть интегрированы с программным обеспечением для управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) и заполнять записи потенциальных клиентов соответствующей информацией.

Наличие таких данных о клиентах является виртуальным золотом для вашей команды по продажам и может быть топливом, которое начинает разговор. Еще одним преимуществом продаж является то, что они получают меньшую отдачу от ценообразования, поскольку потенциальные клиенты более высокого качества.

Автоматизация маркетинга обещает большие вещи; больше лидов, конверсий и продаж, все с меньшим количеством работы. В компаниях, использующих автоматизацию, увеличились потенциальные клиенты и продажи, что привело к росту производительности на 14% и сокращению накладных расходов на маркетинг на 12%.

Для специалистов по маркетингу автоматизация предлагает прекрасную возможность для повышения эффективности, снижения затрат и повышения качества обслуживания клиентов.

Эффективность является ключевым механизмом здесь; когда у членов команды есть время сосредоточиться на своих основных задачах, это делает их более продуктивными. В свою очередь, проекты выполняются быстрее и без необходимости в дополнительном персонале.

Автоматизация устраняет утечку повторяющихся задач, позволяя максимально эффективно использовать специалистов. Благодаря этой экономии бизнес может перераспределить бюджет обратно в кампании, чтобы получить больше прибыли.

Эффективное общение имеет решающее значение для воспитания потенциальных клиентов или потенциальных клиентов. Но это не требует от сотрудников тратить весь день на работу с электронными письмами. Автоматизация электронной почты – это одно из самых простых мест, с которого можно начинать, например, когда посетитель веб-сайта делает преобразование, последовательность своевременных и письменных автоматических электронных писем может быть отправлена ​​новому руководству, чтобы согреть их.

Это создает два явных преимущества. Во-первых, это гарантирует, что это критическое сообщение было отправлено своевременно, а во-вторых, оно не требует от компании дополнительной информации.

Электронные письма дают вам представление о потенциале автоматизации. Оттуда можно перейти к другим форматам, таким как чат-боты для немедленной поддержки клиентов на сайте, ограниченные по времени предложения в виде текстовых сообщений и автоматические напоминания по телефону. Клиенты получат необходимую поддержку на протяжении всего пути, автоматически.

Программное обеспечение для автоматизации собирает и анализирует данные, касающиеся потенциальных клиентов, клиентов, продаж, успеха кампании и так далее. Это помогает маркетологам оценить эффективность прошлых и текущих кампаний и предсказать, какие стратегии будут хорошо работать в будущем.

Отчеты из этой автоаналитики позволяют изучать и совершенствовать каждый этап вашего маркетингового процесса. Бренды также могут извлечь выгоду из автоматизированного A / B-тестирования, которое позволяет им оптимизировать контент в режиме реального времени для максимального воздействия.

Прежде чем внедрять автоматизированные маркетинговые процессы, важно установить рабочий процесс. Это позволяет команде подготовиться к новым процессам и гарантирует, что автоматизация даст наилучшие результаты для бренда. Есть четыре основных шага:

1. Определить правильные задачи:

Ищите наиболее повторяющиеся маркетинговые задачи вашей команды. Именно здесь вы найдете самые большие выгоды от автоматизации. Простая автоматизация ответных электронных писем может существенно снизить административную нагрузку на команду. Распланировать все свои текущие маркетинговые задачи и выбирать те, которые требуют много времени и совместимы с автоматизацией.

2. Выбрать соответствующее программное обеспечение для автоматизации:

Существует множество вариантов, когда речь идет о программном обеспечении автоматизации. Фильтрация лучших из них может быть проблемой – особенно при запуске.

3. Тренировка команды:

Хотя автоматизация немедленно делает маркетинг более эффективным, внедрение нового программного обеспечения и процессов требует инвестиций в обучение для соответствующих штат сотрудников. Для членов команды важно понять, как автоматизация вписывается в их рабочий день и как их роль может быть переориентирована. Прогнозируется, что автоматизация маркетинга станет одним из наиболее важных маркетинговых навыков, и предприятия реагируют соответствующим образом, увеличив объем инвестиций сейчас и в будущем.

4. Оценка эффективности автоматизации:

Внедрение автоматизации не конец истории. Рекомендуется периодически проверять, что работает хорошо, что можно улучшить, и влияние автоматизации на ключевые показатели.

Есть много преимуществ от автоматизации. Большая эффективность, экономия затрат, повышение производительности, более глубокие аналитические данные и лучшая поддержка клиентов; Все эти преимущества неотразимы для профессионалов маркетинга.

С хорошим планированием, четкими целями, специализированным обучением и оптимизированным контентом любая компания может внедрить и добиться большого успеха в автоматизации маркетинга. И этим процессам так далеко идти вперед; поскольку рынок искусственного интеллекта к 2022 году должен составить 16 миллиардов долларов, это особенно интересное время для автоматизации бренда.