машинное обучение в маркетингеДобрый день, коллеги. Сегодняшней публикацией мы открываем новое большое направление в деятельности нашего агентства — это машинное обучение в маркетинге. Помимо статей и других экспертных материалов у нас есть идея по внедрению машинного обучения в проекты наших клиентов.

Последние пару лет термины машинное обучение и big data плотно вошли в лексикон не только ИТ-специалистов или инженеров, но и предпринимателей, управленцев и даже чиновников. В материале, который вы читаете, я постараюсь донести до вас определение машинного обучения, а также возможности и выгоды для бизнеса. Поехали! 🙂

Определение машинного обучения

Под словосочетанием машинное обучение понимается часть науки об искусственном интеллекте, которая сочетает в себе программирование, математическую статистику и методы оптимизации.

Основной целью машинного обучения является поиск и анализ закономерностей, которые люди не могут выявить самостоятельно. Машинное обучение предполагает идентификацию взаимосвязей в больших объемах данных (от 10 до 1 000 Терабайт). Если вам интересно полное определение, то очень рекомендую ознакомиться с ресурсом по ссылке.

 

Машинное обучение в маркетинге: три главных задачи

Если говорить о внедрении машинного обучения и распознавания образов в маркетинг вашей компании, то можно условно выделить три главных задачи. На самом деле таких задач может быть больше трех, но мы рассмотрим заданное количество.

машинное обучение в маркетинге

1. Персонализация общения с клиентом 

Машинное обучение поможет вам не просто сегментировать и анализировать клиентов, но и выстраивать с ними долгосрочные отношения. Секрет в персонализации всех ваших маркетинговых сообщений для каждого клиента. Результатом персонализации станет повышенная конверсия в работе с реальными и потенциальными клиентами.

Без грамотно встроенных в ваш маркетинг алгоритмов машинного обучения тяжело анализировать повышенные объемы данных. А ведь источников данных с каждым годом становится все больше. Привет, интернет вещей.

Говоря про сегментацию, хочется отметить следующий момент. Сейчас на 1 место вышел поведенческий фактор. Ни место жительство вашего клиента, ни демография или уровень дохода не играют такой важной роли, как поведение и реакция на ваш бренд и продукт. Именно машинное обучение может оценить поведение различных групп клиентов при взаимодействии с вашей компанией и вывести общие закономерности.

2. Прогноз оттока реальных клиентов 

Отток клиентов есть в любом бизнесе, как бы вы не растили лояльных покупателей. В данной ситуации машинное обучение поможет кто из существующих клиентов с высокой долей вероятности перестанет покупать ваш продукт. В этом также поможет когортный анализ.

Представьте, что у вас есть определенный список клиентов, с которыми нужно поработать на предмет продолжения сотрудничества. Конечно, вы придумаете способы оставить клиентов с вашей компаний и повысить доход от маркетинга.

3. Продолжительность жизни клиента (повышаем LTV)

Надеюсь, что у вас уже есть CRM-система. Именно в ней содержится вся информация о взаимодействии клиентов с вашей компанией. Исходя из данных, алгоритмы машинного обучения помогут предсказать значение показателей LTV как у новых клиентов, так и уже существующих. Прогноз данного показателя дает компании возможности для роста.

 

Внедрение машинного обучения в маркетинг

Внедрять машинное обучение непросто. В компании должен быть толковый программист (желательно, не один) и, в идеале, аналитик. Как вы помните, машинное обучение — это синергия программного кода, статистики и оптимизации. Самое сложное в процессе внедрения не переложить формулы и алгоритмы на инстурменты маркетинга, а грамотно определить цели.

О целеполагании в машинном обучении мы поговорим в следующих статьях. если у вас появились вопросы или дополнения, то смело пишите их в комментариях.

The following two tabs change content below.
Директор агентства "Salecontent". Занимаюсь стратегией и развитием агентства. Связаться со мной: kir@salecontent.ru