Машинное обучение: что такое и почему на слуху

Почему пора автоматизировать маркетинг. Рассказывают эксперты DigitalContact, платформы для автоматизации маркетинга, на Cossa.ru. 

Когда вы слышите термин «искусственный интеллект» или «машинное обучение», что вы представляете? Сложную технологию, которая требует колоссального опыта в работе и не менее колоссальных усилий? Вы не правы.

Когда-то давно так и было: технологии на основе машинного обучения были недоступны для большинства и стоили невероятных денег. Но то, что недоступно вчера, становится доступным сегодня — посмотрите на Яндекс.Карты, GPS-систему или беспилотные дроны.

DigitalContact_1

Первый летающий дрон-такси

То же можно сказать и о маркетинге: машинное обучение сделало платформы автоматизации практически идеальным инструментом для общения с клиентами, прогнозирования, сбора и анализа данных. Сервисы, которые работают на основе машинного обучения, способны учиться и действовать без инструкций. В результате компания усиливает свой маркетинг.

То, что раньше было фантастикой, теперь — реальность. Персонализация, которая ещё двадцать лет назад была весьма дорогостоящим и сложным делом, воплощается на наших глазах: автоматизируются задачи, персонализируется контент, предвосхищаются желания клиентов.

Можно сказать, что в вашем распоряжении дополнительная команда маркетологов, которая мгновенно оценивает, анализирует, оптимизирует и подстраивается под каждого клиента, чтобы вы могли предложить свои продукты лучше и быстрее конкурентов.

Цель машинного обучения — обучить компьютер использовать новые данные для решения задач самостоятельно, а не по заранее написанному алгоритму. Машинное обучение в маркетинге повышает производительность и рентабельность компаний.

Основные задачи, которые решает машинное обучение

По мнению Джеффри Нимероффа, ИТ-директора Zeta Global, основные направления автоматизации маркетинга в ближайшее время следующие:

  • Автоматизированная визуализация данных. Она становится богаче и удобней для пользователя.
  • Анализ контента. Что читает клиент, какой стиль и жанр предпочитает, чем интересуется, на что подписан? Нравится ему видео или он любит лонгриды, слушает подкасты или больше времени уделяет кейсам? Такое знание бесценно, а уж мгновенная обработка в режиме реального времени принесёт ощутимый профит.
  • Планирование следующих шагов на основе предыдущих: инкрементальные методы. Это приведёт к постоянным автоматическим изменениям в маркетинге в реальном времени.

Маркетологам он настоятельно рекомендует изучать результаты машинного обучения, если они хотят вывести компанию на новый уровень.

Почему стоит автоматизировать маркетинг с помощью машинного обучения

Систематизация, анализ и обработка

Какие важные вещи делают маркетологи? Они создают гипотезы, тестируют их, оценивают, анализируют и… начинают всё сначала. Долго, трудозатратно и часто некорректно, потому что информация изменяется ежесекундно.

DigitalContact_2

Маркетологи ошибаются, машинное обучение — нет

Маркетологу приходится выполнять огромную работу за один раз: например, нужно протестировать десятки вариантов рассылок для разной аудитории или кнопки CTA для 55 лендингов, запущенных на прошлой неделе. Чтобы оценить, насколько хорошо и качественно специалист выполнил свою работу, нужен большой объём трафика, отчёты по аналитике, диаграммы, расчёты, формулы и прочее.

Как много людей способны обработать всю полученную информацию в режиме реального времени? Правильно. Ни одного.

А вот машинное обучение это делает легко. Для машины не представляет труда обработать сотни запросов, систематизировать их и выбрать наиболее подходящее к конкретной задаче решение.

Оптимизация частоты и времени отправки

Вы можете предположить, кому, когда и как часто нужно отправлять письма, чтобы они точно были прочитаны? Ведь можно надоесть клиенту и получить «минус одного покупателя», а можно попасть со своим предложением именно в то время, когда клиент откроет почту и ему будет нужен ваш товар или услуга, и добавить себе покупателей.

Сделать это вручную невозможно. А вот машинному обучению такое под силу. Алгоритм обрабатывает и систематизирует любую полученную информацию и проведёт серию экспериментов, чтобы выяснить правильное время для отправки электронных писем.

К примеру, вы считаете, что нужно отправить три письма подписчику после заполнения им формы на сайте. Машина отправит и проанализирует, были ли письма открыты, прочитаны, в какое время. Следующая рассылка будет отправлена в уже скорректированное и рекомендованное алгоритмом время. Снова сбор данных, новая корректировка, новое время отправки.

Машина рассчитает, когда и как часто нужно отправлять письма для достижения максимального результата. При этом любые изменения автоматически учитываются в режиме реального времени.

Прогнозы и аналитика

Важная задача маркетинга. Благодаря прогностической аналитике вы сможете «увидеть» будущее.

Вы узнаете, где «подстелить соломки», а где стоит быть более напористым и активным.

Вы сможете просчитать процент оттока покупателей в ближайшем будущем и смоделировать новую стратегию, которая поможет этого избежать. Даже больше: вы сможете точно узнать, какой именно клиент собирается вас покинуть, и принять меры для того, чтобы он остался: связаться с ним по телефону или электронной почте, предложить ему бонусы или подарок.

Вы сможете просчитать, кто из ваших потенциальных покупателей готов к покупке, и связаться с ним незамедлительно.

Вы спрогнозируете свою прибыль и увидите тенденции роста компании. И если что-то пойдёт не так, вы сразу это отследите, оперативно отреагируете и сможете устранить возможные негативные последствия.

Вы распределите свой маркетинговый бюджет не только на основе архивных данных по различным каналам, но и с учётом прогнозирования. Вы будете чётко видеть, в какое направление стоит вложить больше денег, чтобы получить максимальную прибыль.

Интеллектуальная сегментация

Сегментировать целевую аудиторию вручную — то ещё удовольствие. Это подтвердит любой маркетолог. Демографических данных давно уже недостаточно. Нужно учитывать путешествие клиента, его хобби и желания, страхи и мечты, финансовые возможности и огромное количество других факторов.

Чем тщательней проработана сегментация, тем больше продаж.

Алгоритмы машинного обучения определяют сходное поведение пользователей, распознают шаблоны, которые присутствуют в различных группах клиентов, и объединяют их в кластеры. Вы просто описываете свою услугу, а машина подбирает релевантные сегменты.

Так, каждому конкретному пользователю будет показан свой блок рекомендуемых товаров, контент, который ему с большей вероятностью понравится, и предложения от компании, которые будут интересны лично ему.

Хороший пример интеллектуальной сегментации — алгоритм Facebook. Он непрерывно анализирует ваше поведение, мониторит, что вы читаете, что комментируете, на каком посте вы задержались, а какой пост пролистали, не читая. Он учитывает всё: симпатии, антипатии, лайки, репосты, комментарии, время, проведённое за чтением и просмотром. Алгоритм самообучается, и чем больше вы проводите времени в соцсети, тем лучше выдача.

То же самое и с письмами в Gmail. Алгоритм распознавания спама отслеживает, какие письма вы посчитали спамом, и с каждым разом всё точнее и точнее определяет, что показать, а что сразу кинуть в папку с мусором.

Подытожим

Машинное обучение в десятки, а то и сотни раз облегчает работу маркетолога. Машина принимает на себя практически всю рутинную работу и выдаёт только систематизированные данные в виде отчётов. Кроме того, машина прогнозирует, то есть на основе имеющихся данных может смоделировать будущие ситуации. А вы, опираясь на эти данные, уже будете корректировать стратегию развития бизнеса и привлекать новых клиентов.

Но это не означает, что маркетологу не остаётся работы. Совсем наоборот. У специалиста освобождается достаточно времени для того, чтобы генерировать гипотезы и идеи, продумывать кампании или внедрять в работу новые технологии.

Ни одна машина не заменит интеллект человека. Но вот работать вместе с технологией машинного обучения — значит непрерывно повышать эффективность. Машинное обучение — интересная перспектива для рынка маркетинга, и, скажем больше, неизбежная.

ЗАПИСАТЬСЯ НА ДЕМО

Полный текст статьи

131
0
Добавить комментарий