Napredna analitika i predictive analytics: Marketing bez nagađanja

Ako i dalje šalješ iste kampanje svima, iskreno – nisi više u marketingu, već u spam-biznisu. Kupac ti šalje jasnu poruku: "Daj mi ono što želim, i to sada!" Prediktivna analitika omogućuje ti upravo to – jasne, precizne, algoritmima vođene kampanje koje znaju tko, što i kada želi.

Što je predictive analytics (PA)?

Predictive analytics (PA) u eCommerceu predstavlja primjenu statističkih tehnika, strojnog učenja i algoritama za predviđanje budućeg ponašanja korisnika na temelju povijesnih i trenutnih podataka. Umjesto oslanjanja na intuiciju ili generičke demografske podatke, PA omogućuje trgovcima da anticipiraju što će kupci vjerojatno učiniti – hoće li kupiti, kada će kupiti, što će kupiti i kada bi mogli odustati.

Zašto je to važno?

U današnjem konkurentnom eCommerce okruženju, sposobnost predviđanja ponašanja kupaca pruža značajnu prednost. Prema najnovijim istraživanjima iz 2025. godine, personalizirano online shopping iskustvo može zadržati preko 56% eCommerce kupaca. McKinsey istraživanje pokazuje da CPG kompanije koje prihvaćaju data-driven marketing na velikoj skali mogu povećati neto vrijednost prodaje za 3 do 5 posto i marketinšku efikasnost za 10 do 20 posto.

Dodatno, istraživanje objavljeno u International Journal of Computer Applications (2024.) demonstrira efikasnost Random Forest modela u predviđanju customer churn-a s ROC AUC od 0.9850. Ovo pokazuje kako napredni algoritmi strojnog učenja mogu značajno poboljšati točnost predviđanja u eCommerce okruženju.

Kako se koristi u praksi?

Evo nekoliko ključnih primjena PA u eCommerce marketingu:

Personalizacija ponuda i preporuka proizvoda

Analizom prethodnih kupnji i ponašanja korisnika, PA omogućuje trgovcima da preporuče proizvode koji su najrelevantniji za pojedinog kupca, čime se povećava vjerojatnost konverzije. Sephora je svojim personaliziranim preporukama povećala prodaju i zadržala kupce dugoročno. Amazon i Netflix koriste PA za dinamičke preporuke koje su toliko precizne da izgledaju kao da čitaju misli.

Prognoziranje potražnje i upravljanje zalihama

PA pomaže u predviđanju buduće potražnje za proizvodima, omogućujući trgovcima da optimiziraju zalihe i izbjegnu prekomjerno skladištenje ili nestašice. Amazon je čak patentirao "anticipatory shipping" – sustav koji predviđa što će kupac naručiti prije nego što to i učini, čime smanjuje vrijeme.

Identifikacija rizika od odustajanja (churn)

PA može identificirati kupce koji pokazuju znakove odustajanja, omogućujući trgovcima da poduzmu proaktivne mjere za njihovo zadržavanje. Netflix koristi PA za predviđanje churn-a i ciljanje korisnika personaliziranim ponudama. Jedna SaaS kompanija je smanjila churn s 8% na 4.2% samo zahvaljujući PA modelima i proaktivnim kampanjama.

Optimizacija marketinških kampanja

Analizom podataka o prethodnim kampanjama i ponašanju korisnika, PA omogućuje trgovcima da prilagode svoje marketinške strategije kako bi postigli bolje rezultate. Macy’s je implementirao SAP InfiniteInsight i postigao gotovo 12% rast online prodaje zahvaljujući personaliziranim.

Nakon što smo objasnili što je predictive analytics (PA) i prikazali njegove glavne primjene u eCommerce marketingu, važno je jasno definirati na koji tip PA-a ćemo se fokusirati u ovom blogu i zašto.

S kojim PA ćemo se baviti u ovom blogu?

U ovom blogu fokusiramo se na primjenu predictive analyticsa za predviđanje ponašanja posjetitelja i kupaca u eCommerce okruženju – konkretno, na modele koji pomažu webshopovima da:

• Identificiraju posjetitelje s najvećom vjerojatnošću konverzije (purchase propensity modeli)
• Predvide rizik od odustajanja postojećih kupaca (churn modeli)
• Segmentiraju korisnike prema profitabilnosti, angažmanu i potencijalu za rast (RFM i klastering)
• Optimiziraju marketinške kampanje i preporuke proizvoda u realnom vremenu, koristeći podatke iz CMS-a, ERP-a i Google Analyticsa

Za razliku od generičke upotrebe PA-a u industriji (npr. predviđanje zaliha ili makroekonomskih trendova), mi ćemo se baviti praktičnim modelima koji su izravno primjenjivi na digitalni marketing i eCommerce. To znači da ćeš naučiti kako koristiti svoje podatke za:

• Precizno ciljanje remarketing kampanja
• Personalizaciju ponuda na temelju stvarnog ponašanja korisnika, a ne samo demografije
• Prepoznavanje i nagrađivanje najvrjednijih kupaca, dok istovremeno filtriraš one koji negativno utječu na ROI
• Aktivno uključivanje i scoring posjetitelja koji još nisu kupci, ali pokazuju signale visoke namjere

Zaključak ovog dijela

Dakle, u nastavku bloga bavit ćemo se upravo onim vrstama predictive analyticsa koje omogućuju webshopovima da iz podataka izvuku maksimalnu vrijednost – kroz bolje ciljanje, personalizaciju i proaktivno upravljanje odnosima s kupcima. Fokus je na praktičnoj primjeni: kako izvući podatke iz CMS-a i ERP-a, trenirati modele, validirati ih i integrirati u svakodnevni marketing proces.

Koje posjetitelje ciljati – i zašto

U eCommerce marketingu najveća greška je pretpostaviti da su svi posjetitelji jednaki. Nisu. I nikada neće biti. Ako se svaki klik tretira kao da vrijedi isto, rezultat su rasipani budžeti i propuštene prilike.

Ključno pitanje za svaki predictive model je: koga uopće želimo pretvoriti u kupca – i zašto?

Prema CXL, posjetitelji koji pokazuju snažnu kupovnu namjeru – npr. pregled proizvoda, dodavanje u košaricu, provjera informacija o dostavi – imaju značajno veću vjerojatnost konverzije. Njih identificiramo kao posjetitelje s visokom sklonosti kupnji.

Prema BigCommerce, personalizacija po ovim segmentima donosi 15–30 % veću konverziju, dok generički pristupi često demotiviraju korisnike.

Koje kupce želimo – a koje ne

U eCommerceu vrijedi pravilo: ne želiš svakog kupca. Neki ti stvaraju prihod, drugi ti jedu marginu, resurse i uništavaju ROI.

Tko su poželjni kupci i kako ih identificirati

1. Redovito kupuju proizvode visoke marže

Izvor: ERP

• Polja: customer_id, order_count, product_margin, sku, total_revenue

Formula:

• Filtriraj kupce s ≥ 2 kupnje u posljednjih 60–90 dana
• Uključi samo one čije su narudžbe imale prosječnu maržu iznad praga (npr. >30%)

SQL primjer (ERP ili BI alat):

sql

SELECT customer_id
FROM orders
WHERE order_date > NOW() - INTERVAL '90 days'
GROUP BY customer_id
HAVING COUNT(*) >= 2 AND AVG(product_margin) > 0.3;

2. Nizak broj povrata + visoka ocjena zadovoljstva

Izvor: ERP + CRM (ili integracija s anketom u CMS-u)

• Polja: returns_count, return_rate, csat_score, nps_score

Pravilo:

• Povrat ispod 10%
• CSAT ili NPS ocjena > 7 (idealno iz ankete nakon isporuke)

Bonus: Ako koristiš email survey (npr. Typeform, Survicate) u CMS-u, spoji ga s korisničkim ID-jem i ERP narudžbama.

3. Reagiraju na kampanje, koriste popuste, ali bez eksploatacije

Izvor: CMS (newsletter platforma), Google Analytics (GA4 eventi), ERP (korišteni kuponi)

• Polja: campaign_clicks, coupon_use_rate, avg_discount_percent, email_open_rate

Detekcija:

• Otvorili ≥ 50% kampanja u zadnja 3 mjeseca
• Iskoristili kupon do max. 2× mjesečno
• Prosječan iskorišteni popust < 20%

GA4 kombinacija:

• event_name: purchase, coupon, campaign_click
• Segmente složiš u GA4 s uvjetom ponašanja kroz audience builder

4. Dijele sadržaj i dovode druge korisnike (referrals)

Izvor: CMS (blog/share plugin), Google Analytics, Referral modul u ERP-u/loyalty sustavu

• Polja: referral_code_usage, social_shares, influencer_id, session_referrer

Detekcija:

• Imaju referral kod koji je barem jednom korišten
• GA4 event share ili outbound_click zabilježen ≥ 1
• Parametar ref= u linkovima koji donose konverzije

GA4 primjer publike:

• event_name = share AND event_count ≥ 2

Poželjni kupci - zaključno:

• Redovito kupuju, i to proizvode visoke marže
• Imaju nizak broj povrata i visoku ocjenu zadovoljstva
• Reagiraju na kampanje, koriste popuste, ali bez eksploatacije
• Dijele sadržaj i dovode druge korisnike (referrals)

Neželjeni kupci:

• Visoka stopa povrata (>40%)
• Kupovina samo na ekstremnim sniženjima ("discount hunters")
• Često kontaktiraju podršku zbog trivijalnosti – visoki CAC
• Nikada ne klikaju na kampanje, iako su u bazi

Zašto to mora biti uključeno u predictive model?
Zato što ne želiš trenirati model koji će nagraditi kupce koji ti zapravo štete. U feature engineering fazi jasno označi:

• CLTV (Customer Lifetime Value) kao primarni cilj
• Korisničku vrijednost po marži, a ne samo prometu
• Broj povrata kao penalizacijski faktor
• Trošak korisničke podrške (ako ga mjeriš po korisniku)

Cilj predictive marketinga nije samo konverzija – već profitabilna konverzija. Model koji ne filtrira "loše kupce" vodi do povećanja prometa i smanjenja dobiti.

Kako ih spojiti?

1. Identificiraj jedinstveni ID korisnika (npr. e-mail, customer_id) u sva tri sustava.
2. Izvuci metrike iz svakog sustava (ručno ili kroz Data Warehouse / BigQuery).
3. Kreiraj scoring model – dodijeli bodove za svaki kriterij (npr. +2 za nisku stopu povrata, +3 za visoku maržu...).
4. Segmentiraj korisnike po ukupnom zbroju – oni iznad određenog praga su “Poželjni”.

Ne samo kupci – uključujemo i posjetitelje

Većina eCommerce shopova ima daleko više posjetitelja nego kupaca. Ignorirati ih u analitici znači ignorirati 90% potencijala. Svaki posjetitelj šalje signal:

• koliko dugo ostaje,
• koje proizvode gleda,
• dolazi li s bloga, kategorije, proizvoda ili oglasa,
• koliko duboko ulazi u site strukturu (funnel depth).

Primjer: netko pročita recept na blogu (SEO lead) i klikne na link za tavu. To je lead visoke namjere, ali niske konverzije – idealan kandidat za remarketing i scoring.

Koje podatke uzimamo iz CMS-a i ERP-a:

Iz CMS-a (npr. Laravel, WordPress, Sylius):

• session_duration, page_depth, products_viewed, entry_page, exit_page
• referrer, device, clickstream, search_terms
• scroll_depth, time_on_product_page

Iz ERP-a:

• customer_id, avg_order_value, return_rate, payment_method, support_tickets
• product_margin, stock_levels, purchase_frequency, last_purchase_date

Kako trenirati model koji uključuje i posjetitelje

Kod korisnika bez transakcija (npr. samo pregledava), target varijabla je "engagement intent" ili predikcija da će postati kupac u narednih 7 dana.

# semi-supervised learning: kombinacija označenih i neoznačenih podataka
from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier

X_full = combine(visitor_sessions, known_buyers)
y = generate_labels(X_full)  # 1 ako je kupio, 0 ako nije (ili proxy varijabla)

model = GradientBoostingClassifier()
model.fit(X_full, y)

Nakon toga koristiš output predikcije da odrediš:

• Koga retargetirati u sljedećem newsletteru
• Kome pokazati exit-intent popup
• Tko zaslužuje Facebook Custom Audience remarketing

Segmentacija ponašanja – kako je izgraditi vlastitim kodom

Zaboravi generičke demografske segmente. Pravi modeli se temelje na:

• RFM analizi (Recency, Frequency, Monetary)
• Clustering algoritmima (npr. K-means)

from sklearn.cluster import KMeans
import pandas as pd

rfm = pd.read_csv('rfm_scores.csv')
kmeans = KMeans(n_clusters=4)
kmeans.fit(rfm)
rfm['segment'] = kmeans.labels_

Ova segmentacija se može integrirati u ERP tako da se svakom korisniku dinamički dodeli segment kod prijave ili checkouta – za što se koristi hook u backendu koji poziva ML servis i vraća "segment" koji dalje odlučuje koju kampanju, ponudu ili popust vidi.

Purchase propensity modeli – zašto su najvažniji i kako ih trenirati

Ovdje je ključno imati:

• Povijest transakcija (kupnje, vrijeme, iznos)
• Ponašanje na sajtu (broj posjeta, bounce rate, pogledani proizvodi)
• Vanjski faktori (dan u tjednu, vrijeme, inflacija)

Model se trenira kao binarna klasifikacija, a u deploy fazi koristi se scoring prag za aktiviranje kampanje.

Churn modeli: kako spasiti korisnika prije nego ode

Za implementaciju churn predikcije:

1. Izgradi dataset korisnika koji su otišli (churn) vs ostali
2. Treniraj klasifikacijski model (XGBoost, CatBoost preporučeno)
3. Scoriraj aktivne korisnike i flagiraj one iznad praga
4. Integriraj u CRM ili mail sustav da im se automatski pošalje ponuda

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

rf = RandomForestClassifier(random_state=46)
rf.fit(X_train, y_train)

Operacionalizacija: kako to živi u CMS/ERP sustavu

• Modeli kao servis: Hostani na vlastitom API endpointu (Flask/FastAPI), poziva ih CMS kod checkouta ili prijave.
• Webhook aktivacije: Kad korisnik klikne na "Dodaj u košaricu", sustav šalje webhook koji scorira korisnika i vraća preporuku.
• A/B test engine: Interno izgradi logiku za randomizaciju i mjeri razliku u konverzijama na temelju modelskih preporuka.

Alati i platforme za predictive analytics

Evo par PA alata:

Google Analytics 4 nudi ugrađene predictive metrics – vjerojatnost kupnje, churn-a i prihoda u sljedećih 7 ili 28 dana.
HubSpot i Salesforce Einstein omogućuju personalizirano ciljanje i automatizaciju kampanja.
Adobe Analytics koristi AI framework Adobe Sensei za naprednu segmentaciju i personalizaciju.

Validacija modela i mjerenje uspjeha

Ne možeš samo trenirati model i nadati se najboljem. Moraš testirati i validirati rezultate.

• Splitaj podatke na train/test setove
• Koristi stratified k-fold cross-validation
• Mjeri ROC AUC, precision, recall i F1 score
• Pogledaj confusion matrix za realnu sliku performansi

ROC AUC od 0.9850 znači da model gotovo savršeno razlikuje kupce koji će otići od onih koji će ostati.
Precision i recall pokazuju koliko model griješi i koliko je pouzdan.

Ograničenja i izazovi

Predictive analytics nije magična pilula. Evo glavnih izazova:

• Kvaliteta podataka: Loši podaci = loši rezultati. Čisti podatke, standardiziraj ih i eliminiraj duplikate.
• Integracija: Podaci iz različitih izvora moraju biti spojeni u jednu bazu.
• Skilovi: Potreban je tim s razumijevanjem data science-a i marketinga.
• Privatnost i GDPR: Poštuj pravila, koristi zero-party data i budi transparentan.
• ROI: Rezultati se ne vide odmah. Treba vremena i discipline.

Zaključak i akcijski koraci

Ne treba ti gotovi alat. Treba ti jasan cilj (npr. smanji churn za 20%), kvalitetan dataset i API pristup CMS/ERP-u gdje će se modeli povezati. Sve ostalo je Python, disciplina i validacija.

Akcijski plan za sljedećih 30 dana:

1. Prikupljaj i čisti podatke – bez toga nema ništa.
2. Definiraj ciljne varijable – što želiš predvidjeti i zašto.
3. Treniraj jednostavan model – npr. Random Forest za churn ili purchase propensity.
4. Testiraj i validiraj model – koristi ROC AUC, precision, recall i F1 score.
5. Integriraj model u CMS/ERP – automatski aktiviraj kampanje na temelju scoringa.
6. Mjeri rezultate i iteriraj – marketing je proces, ne događaj.

Prediktivna analitika nije software, to je proces odlučivanja koji zna više od osjećaja u želucu. Ako ti je još uvijek marketing "šalji svima istu poruku i čekaj što će biti", vrijeme je da se probudiš. Konkurencija već koristi PA – i nećeš ih sustići samo s intuicijom i Excelom.

P.S. Ako misliš da je ovo previše komplicirano, sjeti se: tvoja konkurencija vjerojatno misli isto. To je tvoja prilika da ih ostaviš u prašini.