Быстрее, чем люди: как машинное обучение меняет привычный маркетинг

Полученные таким путем инсайты используются, чтобы более точно прогнозировать результаты акций и предсказывать поведение пользователей.

Бизнес использует технологии машинного обучения самыми разными способами, включая персональных голосовых помощников, рекомендательные системы, распознавание мошеннических действий и обучение самоуправляемых автомобилей.

Если вы ищите способы применения машинного обучения в сфере маркетинга, вот несколько подходов, которые помогут минимизировать догадки и начать действовать прямо сейчас.

1. Уточняем сегментацию – улучшаем персонализацию

Используйте информацию из внешних источников и данные о взаимодействии с пользователем, чтобы найти более детальные срезы аудитории и обеспечить персонализацию на микро-уровнях, там, где это невозможно было с помощью традиционных подходов к сегментации.

Технологии машинного обучения позволяют компаниям не только более оперативно анализировать большие объемы разнообразных, очень детализированных и не всегда структурированных данных, но и обучаются на этих массивах. Такие технологии могут помочь компаниями, например, пересмотреть подходы к веб-аналитике.

Объединение алгоритмов веб-аналитики с другими данными или аналитикой от систем машинного обучения позволяет более глубокого понимать потребителей.

Бренды могут персонализировать, какое письмо, мобильное уведомление или рекламное сообщение получит потребитель, и какие предложения или рекомендации он увидит. Причем все это будет спроектировано так, чтобы наиболее достоверно довести его до покупки.

2. Расширяем поддержку пользователей

Повышайте ценность каждого контакта с клиентом, за счет более своевременных и релевантных коммуникаций с ним. Определяя шаблоны в прошлых взаимодействиях и ответной активности клиента, системы машинного обучения могут повысить вовлеченность клиента, рекомендуя, когда с ним контактировать, по какому каналу, и какой контент будет наиболее релевантен в зависимости от его этапа жизненного цикла.

Например, бренды могут перейти от традиционного переключения телефонного звонка на нужного специалиста, к рекомендациям «на лету», которые выдаются оператору – о чем важно общаться с конкретным клиентом, что и в каком контексте ему уместнее предложить.

Системы машинного обучения также могут анализировать записи звонков контакт-центра компании, чтобы улучшить рабочие процессы в других отделах компании.

3. Повышаем доход с помощью прогнозной аналитики и рекомендаций

Искусственный интеллект может помочь определить шаблоны или изменения пользовательского поведения более быстро, чем команда аналитиков. Это помогает маркетологу реагировать в реальном времени, корректируя предложения.

Поиск паттернов в прошлых взаимодействиях клиента с брендом, и их анализ вкупе с такими факторами, как предпочтения по каналу общения, маркетинговый сегмент и фаза жизненного цикла, может помочь максимизировать доход с одного клиента. С такими данными компания сможет понять даже то, как маленький сегмент, микросегмент или конкретный покупатель отреагирует на предложение.

Как правило, обучающая модель строится с использованием имеющихся ретроспективных данных о том, как клиенты со сходными характеристиками реагировали на предложения.

Например, салоны предлагают клиентам, которые только что сделали маникюр, купон на скидку на педикюр. Онлайн видео-сервис предлагает к просмотру передачи, основанные на предпочтениях пользователя. Аналогично, предсказательные алгоритмы предполагают различные действия в течение взаимодействия пользователя с компанией, например, обращение к оператору или сервисной службе.

Читайте также: Кофейная гуща, гадальные карты и другие технологии прогнозирования в ритейле 

4. Прогнозируем доходность потребителей

Машинное обучение помогает искать шаблоны в поведении покупателей, которые помогут предсказать их жизненный цикл еще в самом начале их знакомства с вашим магазином или брендом. Зная с большой вероятностью, вернется ли клиент, как долго он будет оставаться лояльным, или планирует уйти, можно более эффективно распределять усилия, управлять кампаниями, предпринимать подходящие действия чтобы вернуть клиента или удержать его.

Системы машинного обучения умеют анализировать и оптимизировать усилия, с учетом всех имеющихся ограничений. Это сокращает неэффективные действия и помогает найти альтернативные возможности для улучшения работы с каждым покупателем. Организации могут учитывать различные факторы и условия, использовать инструменты для проработки сценариев «что-если» и тестирования гипотез, а также применять формулы оптимизации, чтобы сбалансировать цели и ограничения.

Будущее уже здесь

Многие представляют себе машинное обучение как далекое будущее. Но приведенные сценарии показывают, что использование современных технологий меняет взаимодействие потребителя и продавца, делая его выгодным обеим сторонам. Маркетинг, использующий технологии машинного обучения, поможет бизнесу расти и развиваться. Новые данные позволяют бизнесу разумно и оперативно обновлять существующие процессы, не будучи ограниченным скоростью, с которой это делает человек.

Автор: Wilson Raj
Источник: CMSWire 

Читайте также: Полезная книга: обучающиеся алгоритмы как предвестники искусственного интеллекта