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.
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.
Продвижение медцентров и клиник: три кейса о SEO, TikTok и Instagram*
Как получить измеримые результаты в фарммаркетинге.
Показываем на примерах →
Спецпроект
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.
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.
Мнение редакции может не совпадать с мнением автора. Ваши статьи присылайте нам на 42@cossa.ru. А наши требования к ним — вот тут.
Источник:
