Пока что нет недостатка в решениях на основе машинного обучения, применимых к работе компании, но именно маркетинг готов извлечь наибольшую выгоду от использования ML.
Сегодняшние компании собирают множество данных о поведении клиентов, и всё — от количества лайков на странице бренда в социальных сетях до времени, которое требуется клиенту, чтобы нажать «заказ», — может быть зафиксировано и проанализировано.
В этой статье мы обсудим, как организации могут использовать машинное обучение в цифровом маркетинге, чтобы находить новых клиентов, оптимизировать сегментацию потребителей и повышать персонализацию клиентского опыта.
Поиск новых клиентов
Огромные объёмы данных, которые люди ежедневно генерируют в интернете, — золотая жила для каждого маркетолога. Все виды контента, который люди публикуют, лайкают, репостят, ищут и с которым взаимодействуют, могут помочь маркетологам выявить потребителей, которые с наибольшей вероятностью приобретут определённый тип продукта или услуги в ближайшем будущем.
Тем временем система обработки естественного языка в сочетании с решением для компьютерного зрения может автоматически определять, какие темы интересуют конкретного клиента больше всего.
Фактически именно так работают кампании в приложениях Google. Собственная модель машинного обучения анализирует множество действий, которые пользователь выполняет в интернете, и показывает рекламу бренда пользователям, которые с наибольшей вероятностью совершат покупку. Более того, модель машинного обучения Google также заботится о дизайне и форматах рекламы в приложениях. Компаниям нужно только предоставить соответствующие тексты, видео, изображения и активы HTML5, а ML подберёт наилучшую комбинацию для рекламы. Google делает это, автоматически тестируя различные варианты оформления рекламы в Google Play, Google Search, Discover и YouTube, чтобы выявить, какие конкретные варианты оформления работают лучше всего.
Улучшение сегментации клиентской базы
Сегментация клиентов — одна из старейших и наиболее эффективных практик, позволяющих маркетологам снизить стоимость привлечения клиента (CPA) и увеличить рентабельность инвестиций (ROI). Традиционно маркетологи группируют клиентов в первую очередь по возрасту, местоположению, доходу, образу жизни, интересам и другим интуитивно оправданным характеристикам. Но ML может помочь маркетологам сгруппировать атрибуты клиентов, которые на первый взгляд не имеют смысла.
Это делается с помощью неконтролируемых алгоритмов ML, которые могут находить закономерности в немаркированных данных. Грубо говоря, вы можете предоставить алгоритму неконтролируемого ML огромный набор данных, и он автоматически найдёт сходства между разными клиентами и объединит их в сегменты. Во-первых, такое решение может значительно сократить время, необходимое для сегментации клиентов. Во-вторых, оно позволяет выявить скрытые связи между, казалось бы, несвязанными клиентами и группами клиентов.
Повышение персонализации
Персонализация была горячей темой в контексте маркетинга в течение последнего десятилетия. У маркетологов были разные успехи в применении основанного на правилах подхода к персонализации, однако по мере расширения целевых аудиторий вместе с ассортиментом предлагаемых продуктов персонализация становится всё более сложной для достижения. Самое главное, что потребности и желания клиентов постоянно меняются, что делает ручные подходы к персонализации неэффективными в долгосрочной перспективе.
ML частично устраняет необходимость в ручной настройке стратегий персонализации и позволяет компаниям достичь персонализации в масштабе. С помощью совместной фильтрации и фильтрации на основе контента организации могут сэкономить огромное количество времени на выяснении, какие продукты предложить в следующем информационном бюллетене по электронной почте или после того, как клиент совершил покупку продукта в определённой категории. От создания контента до механизмов рекомендаций ML позволяет маркетологам повысить лояльность к бренду и стимулировать долгосрочное взаимодействие с клиентами.
Прогнозирование оттока и спроса
Используя ML, компании могут прогнозировать спрос и выявлять причины оттока клиентов. Хотя прогнозирование спроса часто связывают с финансовым менеджментом, такая информация, как доказано, полезна для улучшения маркетинговых кампаний. Знание того, какие продукты будут пользоваться повышенным спросом в определённый период, может помочь маркетологам повысить конверсию.
Модели ML также могут выявлять закономерности в поведении клиентов и помогать предприятиям понять причины оттока. Таким образом, маркетологи могут использовать ML, чтобы понять, какие клиенты с наибольшей вероятностью отпишутся от информационного бюллетеня или отменят подписку, и предлагать им специальные предложения и акции.
Более того, для большинства компаний привлечение нового клиента обходится гораздо дороже, чем удержание существующего. ML позволяет прогнозировать пожизненную ценность клиента, что позволяет маркетологам обеспечить, чтобы наиболее ценные клиенты имели наименьшую вероятность оттока в долгосрочной перспективе.
Заключение
Вышеупомянутые примеры применения ML в цифровом маркетинге лишь поверхностно отражают истинный потенциал технологии. Вкратце, ML позволяет маркетологам постоянно анализировать огромный поток данных, постоянно генерируемых их прошлыми, нынешними и будущими потребителями.
На данный момент игнорирование маркетинга на основе ML неизбежно приведёт к конкурентному преимуществу в будущем. Когда клиент осознаёт, что ему нужно купить определённый продукт, маркетологи, использующие ML, могут идентифицировать этого потенциального клиента гораздо быстрее, чем те, кто этого не делает. Затем разные бренды будут конкурировать друг с другом на основе времени и дизайна своей рекламы, что также быстро становится одной из областей компетенции ML. Таким образом, по мере развития технологии маркетинговое конкурентное преимущество становится всё более зависимым от умения компании использовать ML.
Реалистично, что такая глубокая интеграция ML в маркетинговые операции наступит через несколько лет, поскольку технологии всё ещё есть куда совершенствоваться, а регулирование — догонять. Однако те, кто уже изучает стратегии, основанные на ML, будут иметь явное преимущество, когда эта технология станет повсеместной в маркетинге.