Машинное обучение в маркетинге – чем оно поможет вашему бизнесу?

Технологии не стоят на месте, все больше процессов автоматизируется – то, что раньше стоило огромных человеческих трудозатрат, сейчас может делать компьютер. Машинное обучение – это возможность заменить человеческий труд машинным. В чем его преимущества?

  • Гораздо больший объем данных обрабатывается за меньшее время. Человек физически не способен обработать такой объем данных, который без труда обработает компьютер. Более того, данные, как правило, постоянно обновляются, что делает процесс обработки бесконечным и непрерывным.
  • Высокая скорость времени реагирования. Машина проверяет любые гипотезы гораздо быстрее и после внедрения алгоритма выдает решения в режиме реального времени.
  • Маркетинговые процессы автоматизируются и не требуют постоянного вмешательства со стороны человека. Более того, чем дольше машина работает над конкретной задачей, тем успешнее становятся ее решения и тем выше конверсия.
  • Машина учитывает невероятное множество факторов, на основе которых принимает решение. Параметры, на которые она должна опираться, можно постоянно менять в зависимости от задачи.
  • Технологии машинного обучения – это гибкий инструмент, который подойдет для решения проблем конкретного бизнеса, при этом модель создается индивидуально для каждого случая.
  • Использование машинного обучения сокращает расходы на персонал, на привлечение клиентов.

Сейчас машинное обучение активно используется в e-коммерции. Например, чат-боты сайтов, которые становятся все умнее и ведут с человеком все более осознанные диалоги. Робот реагирует на появление на сайте клиента и анализирует его действия или взаимодействует с другими программами. На основании поведения пользователя на сайте машина предлагает ему необходимую информацию и решения его задачи.

Виды машинного обучения

Существует несколько моделей машинного обучения, они варьируются от степени участия человека в процессе: есть ли у машины «учитель» или нет. «Учитель» предоставляет машине начальные знания; в процессе работы она нарабатывает все больше данных и постоянно их анализирует. Предоставление компьютеру вводных данных (так называемый тренинг-сет) представляет собой построение нейронной сети, способной к последующему самостоятельному обучению. В случае, если нет «учителя», машина подходит к обработке данных самостоятельно. Контролем также занимается искусственный интеллект.

Конечно, машина не идеальна и может ошибаться. Робот выдвигает гипотезу и проверяет ее, а человек отслеживает, верной ли оказалась та или иная гипотеза и корректирует ошибки – вносит изменения в алгоритм. Попутно человек проводит и аналитику.

Если машина работает самостоятельно, то ее корректировкой и аналитикой занимается контролирующий алгоритм. Он просто сравнивает действия машины с некоторым эталоном, который привел посетителя сайта к целевому действию – покупке, вводу персональных данных и т.д. Конкретные цели прописываются в зависимости от задачи, поставленной клиентом. Всегда существует некая доля вероятности выполнения этой задачи, так как даже самый «умный» алгоритм всегда работает с живым посетителем и человеческий фактор играет свою роль.

Этапы внедрения машинного обучения в бизнес

Внедрение технологий машинного обучения в конкретный бизнес идет по двум сценариям.

Первый сценарий – внедрение своеобразного набора классических алгоритмов, которые уже были опробованы много раз, оптимизированы и показали хорошие результаты. Для каждой задачи клиента у нас уже есть готовые решения, имеющие определенный процент точности и степень успешности. У каждой модели есть своя степень вероятности выполнения задачи, так что для улучшения результатов подходит даже стандартная схема действий.

Второй сценарий – это более гибкий и проработанный алгоритм, которому должна следовать машина для решения задач конкретного клиента. Такой сценарий предполагает не просто набор инструментов, которые хорошо себя зарекомендовали на практике у других заказчиков, а глубокую и подробную проработку модели под определенного клиента и его задачи.

Прогноз развития машинного обучения

Технический прогресс идет с гораздо большей скоростью, чем раньше. Сейчас сложно представить, например, обработку огромных посевных площадей при помощи лошадей и плуга – если есть технология, сокращающая время, трудозатраты и денежные расходы, почему бы ее не использовать? Через пять лет повсеместное внедрение машинного обучения будет казаться нам такой же нормой, как сейчас кажется использование сельскохозяйственной техники вместо животных.

Ускорение ритма жизни требует более оперативной реакции и гибкости от бизнеса, а скорость реагирования машины, алгоритм которой можно в любой момент корректировать, очень высока.

Плюсом в копилку преимуществ использования машинного обучения является банальная монетизация. Если вы уже собрали некоторые данные, почему бы не проанализировать их при помощи машины и не начать разумно и успешно применять.

Если вы хотите узнать, как внедрение машинного обучения поможет именно вашему бизнесу, то позвоните нам или оставьте заявку на сайте.

90
0
Добавить комментарий