AI-модуль

Предиктивная аналитика: знайте будущее заранее

AI-прогнозы выручки, трафика и конверсий на 30, 60 и 90 дней. Три сценария, риск оттока клиентов, рекомендации.

Смотреть демо

Планирование вслепую стоит дорого

Бюджет на следующий месяц — это не догадка, а расчёт.

±30%

типичная ошибка прогноза выручки без предиктивной аналитики

2 мес

в среднем бизнес узнаёт о проблеме — когда уже поздно реагировать

15%

клиентов уходят молча — без прогноза оттока вы теряете их безвозвратно

Как работает предиктивная аналитика

Machine learning на ваших данных — прогнозы обновляются ежедневно

1

Анализ истории

AI анализирует ваши данные за 6-12 месяцев: сезонность, тренды, аномалии, корреляции между каналами.

2

Три сценария

Оптимистичный, базовый и пессимистичный прогноз на 30, 60 и 90 дней. Учитываются внешние факторы.

3

Риск оттока

Модель оценивает вероятность ухода каждого клиента. Список «в зоне риска» с рекомендациями по удержанию.

4

Рекомендации

Конкретные действия: увеличить бюджет на Директ на 20%, запустить retention-кампанию для сегмента X.

Что даёт предиктивная аналитика

Прогноз выручки на 30-90 дней с тремя сценариями
Раннее обнаружение проблем: падение трафика, конверсии, среднего чека
Прогноз оттока клиентов с рекомендациями по удержанию
Оптимальное распределение бюджета на основе прогнозов
Аномалии и алерты — уведомления при отклонении от нормы
Есть только в VECTRALABS — конкуренты не предлагают AI-прогнозы

Кому нужны AI-прогнозы

Для бизнеса с 6+ месяцев данных и 100+ транзакций/мес

E-commerce

Прогноз продаж по категориям, сезонность, оптимальные закупки. Churn-модель для подписчиков.

SaaS

MRR-прогноз, churn prediction, когда клиент уйдёт и что с этим делать.

Услуги

Загрузка на следующий месяц, прогноз спроса, оптимальный бюджет на рекламу.

Полезные статьи

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.

Подробнее

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.

Подробнее

Попробуйте аналитику в действии

Откройте демо-дашборд с реальными данными или сравните тарифы.