Машинное обучение для улучшения маркетинга и получения более точных прогнозов

Направления в маркетинге, актуальные для внедрения машинного обучения

Для ближайшего будущего, по мнению Джеффри Нимероффа, ИТ-директора по маркетингу компании  Zeta Global, актуальны три направления автоматизации маркетинга. К ним относятся:

1. Анализ поведения клиента — будет основываться на понимании того, какая форма контента приоритетна для клиента — на что он подписан, какие книги читает, какой стиль и жанр музыки предпочитает.
2. Автоматизированная визуализация данных — станет разнообразней и комфортней для пользователя.
3. Последовательное планирование шагов — непрерывный рабочий процесс, который станет возможен благодаря алгоритму, когда сразу же после выполнения системой одного блока задач, из него тут же формируется другой.

Нельзя сказать, что машинное обучение — это ноу-хау последних лет, однако благодаря увеличению объемов данных и доступности МО данная технология в последние годы приобретает все большую популярность.

Прогнозирование поведения потребителей

Для того чтобы с успехом вести и развивать свой бизнес, любая компания должна, в том числе отлично разбираться в запросах, интересах и приоритетах своих клиентов. Без этого невозможно успешно работать со своей целевой аудиторией, непрерывно пополнять ее ряды. В вопросе лучшего понимания требований клиентов действенную помощь может оказать машинное обучение за счет:

• сегментации аудитории, анализа больших объемов данных о клиентах, выделения их основных характеристик с целью использования при создании более персонализированных и эффективных маркетинговых кампаний;
• прогнозирования поведения потребителей в процессе их взаимодействия с услугой или продуктом, предлагаемым компанией, в ходе которого модели могут предсказывать вероятность того, что клиент совершит покупку или откликнется на рекламу.

Персонализированный маркетинг

Неоценимую пользу МО может принести и в области персонализации маркетинговых стратегий.  Прежде всего это касается индивидуализации контента. Алгоритмам машинного обучения доступен анализ предпочтений клиентов, на основе которого предлагается персонализированный контент. Он может включать индивидуализированные электронные письма, рекомендации товаров, а также динамический контент на веб-сайтах. Процесс рассылки персонализированных сообщений также может быть автоматизирован.

Помимо этого, машинное обучение поможет компаниям решить задачу адаптации различных маркетинговые стратегии для любых этапов взаимодействия с конкретным клиентом, моделирования его жизненного цикла. А также, опираясь на историю общения с пользователем — выбрать наиболее приемлемый для него формат общения на этапах удержания и лояльности.

Оптимизация цен и кампаний

Активное внедрение алгоритмов и технологий машинного обучения позволит оптимизировать многие маркетинговые процессы и их результаты. В том числе —  рекламные кампании. Задействованные алгоритмы автоматически могут анализировать результаты рекламных кампаний, а также определять их наилучшие  форматы и каналы. На основе полученных отчетов маркетологи будут иметь возможность оптимизировать бюджеты, которые позволят достичь максимального воздействия на целевую аудиторию.

Серьезное влияние МО может оказать и на формирование цен на продукт или услугу, предлагаемые компанией. Для этого могут использоваться данные анализа рынка, прогноз тенденции.  Полезен он также в сфере мониторинга активности конкурентов, поскольку предоставляет объективную информацию о тенденциях формирования цен и позволяет оптимизировать собственное ценообразование.

Анализ контента и настроений

Приоритетные сферы применения МО в маркетинге — анализ эффективности используемого для достижения различных целей контента, а также настроений пользователей в отношении бренда и его продукта. При анализе контента алгоритмы и технологии МО, используя сборные данные и анализируя их, помогут определить наиболее подходящий для взаимодействия с целевой аудиторией контент. Для создания в будущем более привлекательного материала оценке будут подвергнута эффективность тем, форматов, заголовков и изображений.

Для достижения различных целей маркетинговых стратегий, привлечения и удержания большего числа клиентов важную роль играет вектор эмоционального тона. Определить реальное отношение клиентов к бренду помогут алгоритмы обработки естественного языка. Они могут использоваться для анализа эмоционального тона отзывов, комментариев и других текстовых данных.

Алгоритмы машинного обучения для маркетинга

Использование искусственного интеллекта и машинного обучения опирается на задействовании определенных алгоритмов. Они представляют собой набор инструкций, которые описывают последовательность действий для решения конкретной задачи либо совокупность точно заданных правил для решения определенного класса задач. Среди наиболее популярных алгоритмов МО в маркетинге:

• линейная регрессия;
• кластеризация;
• дерево решений;
• нейронные сети.

Стоит понимать, что именно представляет собой каждый из них.

Линейная регрессия

Наиболее простой алгоритм, применяемый в МО — это линейная регрессия. Обычно его используют для создания модели взаимосвязи между двумя (или более) переменными. Существует два типа линейной регрессии — простая и множественная. Простая линейная регрессия основана на одной независимой и одной зависимой переменных. Множественная имеет одну зависимую и несколько независимых переменных.

Кластеризация

Для группировки похожих экземпляров используется такой метод МО как кластеризация. Данный метод задействуется в задачах машинного обучения без учителя. В этом случае набор данных не помечен, и задача состоит в том, чтобы похожие экземпляры были сгруппированы.

Дерево решений

Модель, которая кроме МО применяется в планировании и статистике — это дерево решений. Для оценки возможных событий, связанных с определенной проблемой она использует древовидную структуру решений/последствий. Визуально представляет собой схему, состоящую из квадратов, каждый из которых называется узлом. Последние узлы дерева решений — это листья дерева. Прогнозы составляются, исходя из оценки каждого узла, начиная с первого (корня дерева). Затем по ветке, согласующийся с оценкой, происходит переход к следующему узлу.

Нейронные сети

Искусственный интеллект, который обучает компьютеры, обрабатывает данные аналогично тому, как это делает человеческий мозг. Поэтому данный метод носит название нейронная сеть. Этот процесс МО, относящийся к типу глубокого обучения, использует взаимосвязанные узлы или нейроны в слоистой структуре, которая напоминает человеческий мозг.

Применение машинного обучения в различных каналах маркетинга

Технологии и алгоритмы машинного обучения могут задействоваться в самых разных маркетинговых каналах. Их использование позволит оптимизировать различные направления и маркетинговые стратегии. В их числе — контент-маркетинг, социальные медиа, поисковая оптимизация, реклама, электронная почта.

Машинное обучение в контент-маркетинге

С помощью МО можно создавать контент, который адаптирован под конкретную аудиторию. Например, могут автоматически генерироваться краткие описания, оптимизированные под SEO. Возможно даже создание базовых статей на конкретные темы. Также, используя обработку естественного языка, при помощи МО может быть исследован текстовый или голосовой контент. После этого он классифицируется на основе темы, настроения или тона, для понимания потребителя и отслеживания данных о нем. Например, IBM Watson`s Tone Analyzer доступен анализ фидбека покупателей с определением тона потребительских отзывов о товаре.

Машинное обучение в социальных медиа

Социальные каналы являются основной территорией для компаний, стремящихся улучшить качество обслуживания клиентов при оптимизации бизнес-операций. В этом им пригодятся алгоритмы МО. Которые, например, используя сведения, полученные на основе пользовательских данных, могут автоматически создавать контент для соцсетей по нескольким каналам, а также выполнять автоматический запуск сокращенных ссылок и хэштегов.

Машинное обучение в поисковой оптимизации

В сфере поисковой оптимизации (SEO) МО помогает маркетологам и оптимизаторам сайтов улучшать видимость своих веб-ресурсов в поисковых системах. Это возможно, к примеру, за счет автоматизации процессов технической оптимизации, таких как управление структурой сайта, обработка метаданных и улучшение скорости загрузки страниц. Или путем выявления паттернов успешных контентных стратегий, которые  помогут оптимизаторам создавать более привлекательный и целевой контент.

Машинное обучение в электронной почте и рекламе

Для улучшения таргетирования, персонализации, прогнозирования результатов и оптимизации процессов МО используется в электронной почте и рекламе. К примеру, в электронной почте анализу подлежат большие объемы данных для автоматического выявления и фильтрации нежелательных сообщений (спам). В рекламе МО может использоваться для оптимизации ставок и бюджетов рекламных кампаний. Алгоритмы способны прогнозировать вероятность конверсий и оптимизировать ставки и бюджеты для максимизации результатов.

Преимущества и ограничения машинного обучения в маркетинге

Инновации в любой сфере деятельности, в том числе в маркетинге, имеют свои сильные стороны и недостатки. В вопросе внедрения МО в маркетинг первых, конечно, существенно больше. В числе преимуществ, прежде всего, стоит выделить возможность персонализации контента, его автоматизацию, более глубокий и разносторонний анализ данных. Однако о слабых звеньях тоже забывать не стоит. К ним относят все еще немаленькую стоимость технологии, потенциальные ошибки машины, а также риски, связанные с защитой персональных данных.

Преимущества, включая автоматизацию и точность

Технологии искусственного интеллекта и машинное обучение, как их часть, по мнению большинства экспертов — реалии настоящего и в большей степени ближайшего будущего. Сильных сторон у этого направления достаточно много. МО способно оптимизировать многие процессы в маркетинге и помочь в их усовершенствовании путем:

• автоматизации рутинных задач, таких как анализ данных, отправка персонализированных писем и иных операций;
• повышения эффективности таргетирования, более точно определяя целевые аудитории с учетом множества параметров, например, поведения пользователей, демографии, интересов;
• персонализации контента за счет адаптации контента под конкретного пользователя с повышением релевантности и, как следствие, уровня вовлеченности;
• оптимизации рекламных кампаний для максимального достижения целей маркетинга улучшением, к примеру, ставок и бюджетов;
• прогнозирования результатов маркетинговых кампаний для адаптации и внесения коррективов в стратегии;
• анализа больших объемов данных благодаря эффективной обработке, что позволяет выявлять тренды и скрытые паттерны.

Ограничения (необходимость качественных данных и интерпретируемость)

На фоне огромного числа преимуществ, минусов у внедрения МО не так много, но они все же есть и их непременно стоит учитывать, решив использовать алгоритмы искусственного интеллекта в своей деятельности. Стоит иметь в виду:

• необходимость для обучения моделей в качественных и репрезентативных данных, некорректность или недостаток которых могут привести к неверным выводам;
• экспертное понимание бизнеса и его особенностей для корректной интерпретации результатов МО и на основе этих результатов принятия решений;
• сложность интерпретации моделей, таких как, например, глубокие нейронные сети, создающая вызовы при объяснении принятых решений;
• зависимость от выбора алгоритмов и их параметров, неправильный выбор которых может привести к нежелательным результатам;
• проблемы конфиденциальности и безопасности — использование данных для обучения моделей может вызывать вопросы конфиденциальности, а также существует риск атак на модели МО.

Кроме того, для успешного внедрения МО в стратегии маркетинга, специалистам необходимо постоянно обновлять модели с учетом изменений в поведении пользователей, алгоритмов поисковых систем и трендов рынка.

Похожие статьи:

Как использовать ботов для улучшения маркетинговых кампаний

Этика искусственного интеллект

Создание маркетинговой стратегии в условиях кризиса