Що таке машинне навчання і чому воно зараз в тренді | Бізнес Майстерня

Що таке машинне навчання і чому воно зараз в тренді

Що таке машинне навчання і чому воно зараз в тренді

інтелект

Машинне навчання здатне витіснити людину з багатьох технологічних процесів. То ж час готуватись до автоматизації маркетингу.

Коли ви чуєте термін «штучний інтелект» або «машинне навчання», що ви уявляєте? Складну новітню технологію, яка вимагає колосального досвіду в роботі і не менш колосальних зусиль? Ви не праві.

Колись давно так і було: новітні технології на основі машинного навчання були недоступні для більшості і коштували неймовірних грошей. Але те, що недоступне вчора, стає доступним сьогодні - подивіться на Google Maps, GPS-систему або безпілотні дрони.

Те ж можна сказати і про маркетинг: машинне навчання зробило платформи автоматизації практично ідеальним інструментом для спілкування з клієнтами, прогнозування, збору і аналізу даних. Сервіси, які працюють на основі машинного навчання, здатні вчитися і діяти без інструкцій. В результаті компанія посилює свій маркетинг.

Те, що раніше було фантастикою, тепер - реальність. Персоналізація, яка ще двадцять років тому була дуже дорогою і складною справою, втілюється на наших очах: ​​автоматизуються завдання, персоналізується контент, передбачаються бажання клієнтів.

Можна сказати, що у вашому розпорядженні додаткова команда маркетологів, яка миттєво оцінює, аналізує, оптимізує і підлаштовується під кожного клієнта, щоб ви могли запропонувати свої продукти краще і швидше за конкурентів.

Мета машинного навчання - навчити комп'ютер використовувати нові дані для вирішення завдань самостійно, а не за заздалегідь написаним алгоритмом. Машинне навчання в маркетингу підвищує продуктивність і рентабельність підприємств.

Основні завдання, які вирішує машинне навчання

На найближчий час основні напрямки автоматизації маркетингу наступні:

  • Автоматизована візуалізація даних. Вона стає багатшою і зручнішою для користувача.
  • Аналіз контенту. Який контент в тренді - що читає клієнт, якому стилю і жанру віддає перевагу, чим цікавиться, на що підписаний? Подобається йому відео або він любить лонгріди, слухає подкасти або більше часу приділяє кейсам? Таке знання безцінне, а вже миттєва обробка в режимі реального часу принесе відчутний профіт.
  • Планування наступних кроків на основі попередніх: інкрементальні методи. Це призведе до постійних автоматичним змін в маркетингу в реальному часі.

Маркетологам наполегливо рекомендуємо вивчати результати машинного навчання, якщо вони хочуть вивести компанію на новий рівень.

Чому варто автоматизувати маркетинг

Систематизація, аналіз і обробка

Які важливі речі роблять маркетологи? Вони створюють гіпотези, тестують їх, оцінюють, аналізують і ... починають все спочатку. До того ж існує людський фактор, що проявляється в помилках. Довго, працезатратно і часто некоректно, тому що інформація змінюється щомиті.

мем

Маркетологу доводиться виконувати величезну роботу за один раз: наприклад, потрібно протестувати десятки варіантів розсилок для різної аудиторії або кнопки CTA для 55 лендінгів, запущених на минулому тижні. Щоб оцінити, наскільки добре і якісно фахівець виконав свою роботу, потрібен великий обсяг трафіку, звіти з аналітики, діаграми, розрахунки, формули та інше.

Немає жодної людини, здатної обробити всю отриману інформацію в режимі реального часу.

А ось машинне навчання робить це легко. Для машини не становить труднощів обробити сотні запитів, систематизувати їх і вибрати рішення, що найбільше підходить до конкретного завдання.

Оптимізація частоти і часу відправки

Ви можете припустити, кому, коли і як часто потрібно відправляти листи, щоб вони точно були прочитані? Адже можна набриднути клієнтові і отримати «мінус одного покупця», а можна потрапити зі своєю пропозицією саме в той час, коли клієнт відкриє пошту і йому буде потрібен ваш товар або послуга, і додати собі покупців.

Зробити це вручну неможливо. А ось машинному навчанню це під силу. Алгоритм обробляє і систематизує будь-яку отриману інформацію і проведе серію експериментів, щоб з'ясувати правильний час для відправки електронних листів.

Наприклад, ви вважаєте, що потрібно відправити три листи підписнику після заповнення ним форми на сайті. Машина відправить і проаналізує, чи були листи відкриті, прочитані, в який час. Наступна розсилка буде відправлена ​​в уже скоригований і рекомендований алгоритмом час. Знову збір даних, нове коригування, новий час відправки.

Машина розрахує, коли і як часто потрібно відправляти листи для досягнення максимального результату. При цьому, будь-які зміни автоматично враховуються в режимі реального часу.

Прогнози та аналітика

Важливе завдання маркетингу. Завдяки прогностичній аналітиці ви зможете «побачити» майбутнє.

  • Ви дізнаєтеся, де перестрахуватись, а де варто бути більш наполегливим і активним.
  • Ви зможете прорахувати відсоток відтоку покупців у найближчому майбутньому і змоделювати нову бізнес стратегію, яка допоможе цього уникнути. Навіть більше: ви зможете точно дізнатися, який саме клієнт збирається вас покинути, і вжити заходів для того, щоб він залишився: зв'язатися з ним телефоном або електронною поштою, запропонувати йому бонуси або подарунок.
  • Ви зможете прорахувати, хто з ваших потенційних покупців готовий до покупки, і зв'язатися з ним негайно.
  • Ви спрогнозуєте свій прибуток і побачите тенденції зростання компанії. І якщо щось піде не так, ви відразу це відстежите, оперативно відреагуєте і зможете усунути можливі негативні наслідки.
  • Ви розподілите свій маркетинговий бюджет не тільки на основі архівних даних по різних каналах, але і з урахуванням прогнозування. Ви будете чітко бачити, в який напрямок варто вкласти більше грошей, щоб отримати максимальний прибуток.

Інтелектуальна сегментація

Сегментувати цільову аудиторію вручну - то ще задоволення. Ми описували це тут і тут. Це підтвердить будь-який маркетолог. Демографічних даних давно вже недостатньо. Потрібно враховувати подорож клієнта, його хобі і бажання, страхи і мрії, фінансові можливості і безліч інших чинників.

Чим ретельніше опрацьована сегментація, тим більше продажів.

Алгоритми машинного навчання визначають подібну поведінку користувачів, розпізнають шаблони, які присутні в різних групах клієнтів, і об'єднують їх в кластери. Ви просто описуєте свою послугу, а машина підбирає релевантні сегменти.

сегмент

Так, кожному конкретному користувачу буде показаний свій блок рекомендованих товарів, контент, який йому з більшою ймовірністю сподобається, і пропозиції від компанії, які будуть цікаві особисто йому.

Хороший приклад інтелектуальної сегментації - алгоритм Facebook. Він безперервно аналізує вашу поведінку, моніторить, що ви читаєте, що коментуєте, на якому пості ви затрималися, а яки перегорнули, не читаючи. Він враховує все: симпатії, антипатії, лайки, репости, коментарі, час, проведений за читанням і переглядом. Алгоритм самонавчається, і чим більше ви проводите часу в соцмережі, тим краще видача.

Те ж саме і з листами в Gmail. Алгоритм розпізнавання спаму відстежує, які листи ви порахували спамом, і з кожним разом все точніше і точніше визначає, що показати, а що відразу кинути в папку зі сміттям.

Підсумок

Машинне навчання в десятки, а то і сотні разів полегшує роботу маркетолога. Машина приймає на себе практично всю рутинну роботу і видає тільки систематизовані дані у вигляді звітів. Крім того, машина прогнозує, тобто на основі наявних даних може змоделювати майбутні ситуації. А ви, спираючись на ці дані, вже будете коригувати стратегію розвитку бізнесу і залучати нових клієнтів.

Але це не означає, що маркетологу не залишається роботи. Зовсім навпаки. У фахівця звільняється достатньо часу для того, щоб генерувати гіпотези і ідеї, продумувати кампанії, випробовувати різні методи маркетингу або впроваджувати в роботу новітні технології навчання.

Жодна машина не замінить інтелект людини. Але ось працювати разом з технологією машинного навчання - значить безупинно підвищувати ефективність. Машинне навчання - цікава перспектива для ринку маркетингу, і, скажімо більше, неминуча.

Фото: flickr.com
Обробка: Vinci
назад
далі