Машинне навчання для покращення маркетингу та отримання більш точних прогнозів

Актуальні напрямки в маркетингу для впровадження машинного навчання

На найближчому майбутньому, за словами Джефрі Німерофф, ІТ-директор з маркетингу Zeta Global, три сфери автоматизації маркетингу є актуальними. До них відносяться:

• Аналіз поведінки клієнта базуватиметься на розумінні того, який зміст є пріоритетним для клієнта – для чого він підписаний, які книги він читає, який стиль та жанр музики віддають перевагу.
• Автоматизована візуалізація даних — стане більш різноманітною та зручною для користувача.
• Консервативне планування кроків – це безперервний робочий процес, який стане можливим завдяки алгоритму, коли відразу після того, як система виконає один блок завдань, інший відразу формується з нього.

Це не означає, що машинне навчання — це ноу-хау останніх років, однак через збільшення даних та доступності ця технологія набула все більшої популярності в останні роки.

Прогнозування поведінки споживачів

Для успішного ведення та розвитку свого бізнесу будь-яка компанія повинна, включаючи добре розбиратися в запитах, інтересах та пріоритетах своїх клієнтів. Без цього неможливо успішно працювати зі своєю цільовою аудиторією, постійно поповнювати її ряди. Що стосується найкращого розуміння вимог клієнтів, ефективну допомогу може надати машинне навчання через:

• сегментація аудиторії, аналіз великих обсягів даних клієнтів, розподіл їх основних характеристик для використання більш персоналізованих та ефективних маркетингових кампаній;
• прогнозування поведінки споживачів у процесі їх взаємодії з послугою або продуктом, запропонованим компанією, під час якої моделі можуть передбачити ймовірність того, що клієнт здійснить покупку або відповість на рекламу.

Персоналізований маркетинг

Неоціненний вклад машинне навчання може внести у сферу персоналізації маркетингових стратегій. Перш за все, це стосується індивідуалізації змісту. Алгоритми машинного навчання доступні аналізи переваг клієнтів, на основі яких пропонується персоналізований вміст. Він може включати індивідуалізовані електронні листи, рекомендації товарів, а також динамічний вміст на веб-сайтах. Процес надсилання персоналізованих повідомлень також може бути автоматизований.

Крім того, машинне навчання допоможе компаніям розв’язувати проблему адаптації різних маркетингових стратегій для будь-яких етапів взаємодії з певним клієнтом, моделюючи його життєвий цикл. А також, покладаючись на історію спілкування з користувачем – вибрати найбільш прийнятний формат спілкування на етапах утримання та лояльності.

Оптимізація цін та кампанії

Активна реалізація алгоритмів та технологій машинного навчання оптимізує багато маркетингових процесів та їх результатів. Включаючи – рекламні кампанії. Алгоритми, що стосуються, можуть автоматично проаналізувати результати рекламних кампаній, а також визначати їх найкращі формати та канали. Виходячи з отриманих звітів, маркетологи зможуть оптимізувати бюджети, які дозволять максимальний вплив на цільову аудиторію.

Серйозний вплив машинного навчання також може мати формування цін на товар або послугу, пропоновані компанією. Для цього можна використовувати аналіз ринку, прогноз тренду. Він також корисний у галузі моніторингу діяльності конкурентів, оскільки він надає об’єктивну інформацію про тенденції формування цін і дозволяє оптимізувати власні ціни.

Аналіз змісту та настрою

Пріоритетні сфери використання МН в маркетингу – аналіз ефективності вмісту, який використовується для досягнення різних цілей, а також настрою користувачів щодо бренду та його продукту. Аналізуючи вміст, алгоритми та технологія машинного навчання, використовуючи збірні дані та аналізувати їх, допоможуть визначити найбільш відповідний вміст для взаємодії з цільовою аудиторією. Щоб створити більш привабливий матеріал у майбутньому, оцінка буде ефективною у темах, форматах, заголовках та зображеннях.

Для досягнення різних цілей маркетингових стратегій, залучення та утримання більшої кількості клієнтів важливу роль відіграє вектор емоційного тону. Алгоритми для обробки природної мови допоможуть визначити реальне ставлення клієнтів до бренду. Вони можуть бути використані для аналізу емоційного тону оглядів, коментарів та інших текстових даних.

Алгоритми машинного навчання для маркетингу

Використання штучного інтелекту та машинного навчання базується на використанні певних алгоритмів. Вони є набором інструкцій, які описують послідовність дій для розв’язання конкретної проблеми або набору точно визначених правил для вирішення певного класу проблем.

Серед найпопулярніших алгоритмів МН в маркетингу:

• лінійна регресія;
• кластеризація;
• дерево рішень;
• нейронні мережі.

Лінійна регресія

Найпростіший алгоритм, що використовується в МН, є лінійною регресією. Зазвичай він використовується для створення моделі взаємозв’язку між двома (або більше) змінними. Існує два типи лінійної регресії – прості та множинні. Проста лінійна регресія заснована на одній незалежній та одній залежній змінній. Множина має одну залежну та кілька незалежних змінних.

Кластеризація

Для групування подібних зразків використовується такий метод, як кластеризація. Цей метод бере участь у завданнях машинного навчання без вчителя. У цьому випадку набір даних не позначений, і завдання полягає в тому, щоб забезпечити згрупування подібних зразків.

Дерево доставляння

Модель, яка, крім МН, використовується в плануванні та статистиці, є рішенням рішень. Для оцінки можливих подій, пов’язаних із конкретною проблемою, вона використовує структуру дерев рішень/наслідків. Візуально являє собою схему, що складається з квадратів, кожен з яких називається вузлом. Останні вузли дерева рішень – це листя дерева. Прогнози складаються на основі оцінки кожного вузла, починаючи з першого (корінь деревини). Потім, на гілці, що відповідає оцінці, відбувається перехід до наступного вузла.

Нейронні мережі

Штучний інтелект, який навчає комп’ютери, обробляє дані, так само як і мозок людини. Тому цей метод називається нейронною мережею. Цей процес МН, пов’язаний з типом глибокого навчання, використовує взаємопов’язані вузли або нейрони в шаровій структурі, що нагадує мозок людини.

Використання машинного навчання в різних маркетингових каналах

Алгоритми технологій та машинного навчання можуть використовуватися в різних маркетингових каналах. Їх використання оптимізує різні напрямки та маркетингові стратегії. Серед них контент-маркетинг, соціальні медіа, оптимізація пошуку, реклама, електронна пошта.

Машинне навчання в контент-маркетингу

За допомогою МН ви можете створити вміст, адаптований до певної аудиторії. Наприклад, короткі описи, оптимізовані для SEO, можуть автоматично генерувати. Можна навіть створити основні статті на конкретні теми. Крім того, використовуючи обробку природної мови, текстовий або голосовий вміст можна дослідити за допомогою московської області. Після цього він класифікується на основі теми, настрою чи тону для розуміння споживача та відстеження даних про неї. Наприклад, аналізатор аналізатора IBM Watson аналізатора відгуків покупців з визначенням тону споживчих товарів щодо товару.

Машинне навчання в соціальних мережах

Соціальні канали є основною територією для компаній, які прагнуть покращити якість обслуговування клієнтів в оптимізації бізнес-операцій. У цьому вони будуть корисні для алгоритмів московського регіону. Наприклад, використання інформації, отриманої на основі даних користувачів, може автоматично створювати вміст для соціальних мереж через кілька каналів, а також автоматично запускати зменшені посилання та хештеги.

Машинне навчання в оптимізації пошуку

У галузі пошукової оптимізації (SEO) вона допомагає маркетингу та оптимізаторам сайту покращити видимість своїх веб-ресурсів у пошукових системах. Це можливо, наприклад, через автоматизацію процесів технічної оптимізації, таких як управління структурою сайту, обробка метаданих та покращення швидкості завантаження сторінки. Або визначаючи закономірності успішних контент стратегій, які допоможуть оптимізаторам створити більш привабливий та цільовий контент.

Тренінг машин в електронній пошті та рекламі

Для покращення націлювання, персоналізації, прогнозування результатів та оптимізації процесів використовується в електронній пошті та рекламі. Наприклад, в електронному повідомленні великі обсяги даних для автоматичного виявлення та фільтрації небажаних повідомлень (спам) підлягають аналізу. У рекламі московський регіон може бути використаний для оптимізації ставок та бюджетів рекламних кампаній. Алгоритми можуть передбачити ймовірність перетворення та оптимізувати ставки та бюджети для максимізації результатів.

Переваги та обмеження машинного навчання в маркетингу

Інновації в будь-якій галузі діяльності, включаючи маркетинг, мають свої сильні та недоліки. З питання про впровадження МН в маркетинг першого, звичайно, значно більше. Серед переваг, перш за все, варто виділити можливість персоналізації вмісту, його автоматизації, глибшого та більш універсального аналізу даних. Однак також не слід забувати про слабкі посилання. Сюди входять ще досить велика вартість технологій, потенційні помилки машини, а також ризики, пов’язані із захистом персональних даних.

Переваги, включаючи автоматизацію та точність

Штучні технології інтелекту та машинне навчання, як частина, на думку більшості експертів, є реаліями сьогодення та більшою мірою найближчим майбутнім. У цьому напрямку багато сильних сторін. МН здатний оптимізувати багато процесів з маркетингу та допомогти в їх вдосконаленні:

• Автоматизація звичайних завдань, таких як аналіз даних, надсилання персоналізованих листів та інших операцій;
• Підвищення ефективності націлювання, точніше визначення цільової аудиторії з урахуванням багатьох параметрів, наприклад, поведінки користувачів, демографії, інтересів;
• Персоналізація вмісту через адаптацію вмісту до певного користувача із збільшенням актуальності та, як наслідок, рівня залучення;
• Оптимізація рекламних кампаній для максимального досягнення маркетингових цілей шляхом вдосконалення, наприклад, ставок та бюджетів;
• прогнозувати результати маркетингових кампаній для адаптації та внесення коригування стратегії;
• Аналіз великої кількості даних через ефективну обробку, що дозволяє визначити тенденції та приховані закономірності.

Обмеження (потреба в якості даних та інтерпретації)

На тлі величезної кількості переваг не так багато мінусів реалізації MOS, але вони все ще мають їх, і вони, безумовно, повинні враховувати, вирішивши використовувати алгоритми штучного інтелекту у своїй діяльності.

Варто пам’ятати:

• Необхідність навчальних моделей у високоякісній та репрезентативній даних, неправильна або відсутність яких може призвести до неправильних висновків;
• Експертне розуміння бізнесу та його особливості для правильної інтерпретації результатів московського регіону та на основі цих результатів прийняття рішень;
• складність інтерпретації моделей, таких як, наприклад, глибокі нейронні мережі, створення викликів при поясненні прийняті рішення;
• Залежність від вибору алгоритмів та їх параметрів, неправильний вибір яких може призвести до небажаних результатів;
• Проблеми конфіденційності та безпеки – використання даних для моделей викладання може спричинити проблеми конфіденційності, а також є ризик нападу на модель MН.

Крім того, для успішної реалізації МН в маркетингову стратегію фахівці повинні постійно оновлювати моделі, враховуючи зміни в поведінці користувачів, пошукових системах та тенденціях ринку.

Схожі статті:

Переваги та виклики маркетингу на основі облікових записів

Соціальна комерція: про що слід знати

Вплив соціальних мереж на SEO