Лучшие статьи и кейсы стартапов
Включить уведомления
Дадим сигнал, когда появится
что-то суперстоящее.
Спасибо, не надо
Главное Свежее   Проекты
Рекомендуем
Продвинуть свой проект
44 0 В избр. Сохранено
Авторизуйтесь
Вход с паролем

Машинное обучение - акселератор для маркетинга

Алгоритмы Машинного Обучения - актуальная тема для бизнеса, но как его применить в маркетинге?

b_5b2298d159633.jpg

Автоматические инструменты бизнес аналитики ассоциируются с очень большими IT компаниями, с колоссальными возможностями в разработке, такими как Google, Facebook или Microsoft. Но на самом деле машинное обучение уже помогает почти каждой компании из списка Fortune 500 работать гораздо продуктивнее и зарабатывать больше денег.

Машинное обучение уже прочно вошло в нашу жизнь, и помогает нам сделать её лучше, чего мы привыкли не замечать. Так например, компания Яндекс использует машинное обучение почти во всех своих сервисах: для ранжирования результатов поиска, в Почте — для фильтрации спама, в Картах и Навигаторе — для расчёта времени в пути, в Директе — для подбора релевантных рекламных объявлений. А компания Amazon, помимо прочего, начала передавать алгоритмам такие задачи как прогнозирование спроса, заказ товаров и обсуждение цен.

Но как можно использовать новые технологий в маркетинге?

Во всей этой путанице, далёким от программирования людям сложно понять значение машинного обучения для маркетинга и то, как это может глобально повлиять на работу с клиентами. Как и при решении прочих задач, основным преимуществом Алгоритма Машинного Обучения (АМО) для маркетинга является то, что он помогает обрабатывать огромные объемы данных, позволяя лучше узнать своих клиентов и действовать оперативно, чтобы делать персонализированные и привлекательные предложения. На протяжении многих лет прогнозы компаний строились на основании тенденций и типичных моделей. Принятие АМО в маркетинговых целях предлагает ЛПР, нечто более конкретное: аналитику основанную на больших данных, которая ничего не упускает из вида. Именно поэтому сегодня всё больше компаний адаптируют АМО в свои маркетинговые стратегии.

Но как именно АМО может использоваться для усиления взаимосвязи с потребителем? Давайте рассмотрим некоторые возможности.

Ярким примером применения АМО можно считать его возможности в оценке ценности и преданности покупателя. И здесь настаёт пора рассказать о нашем продукте - Индексе Следующей Покупки, предназначенном для анализа и сегментации данных клиентской базы. Наш АМО анализирует историю покупок и делает прогноз - будут ли клиенты покупать у вас дальше или собираются уйти, насколько они ценны для компании и какой потенциал они могут иметь в будущем (CLV), а также динамику этих показателей. При этом в отличии от всех прочих решений, он не требует длительной и дорогостоящей интеграции и позволяет получать результаты уже через несколько минут. Благодаря алгоритму машинного обучения от ChurnOff маркетологи могут автоматизировать анализ данных и получать куда более подробную сегментацию. Это означает, что теперь ваши “мозговеды” могут проводить время, оценивая результаты и вырабатывая стратегии, а не корпеть над компиляцией и обработкой данных. Последствия этого сложно переоценить.

Ранее из-за отсутствия достоверных данных, маркетинговые кампании использовали метод проб и ошибок, разбрасывая огромное количество семян в надежде, что некоторые из них взойдут.

А теперь представьте, что маркетинговые усилия направлены точно на потребности каждого конкретного клиента, с учётом его отношения и её динамики к вам. Раньше вы делали рассылки руководствуясь общим подходом, а теперь можно знать настроение каждого клиента и группировать их по нужным параметрам, что создаёт у клиентов ощущение личного общения и позволяет предсказать их реакцию на то, или иное сообщение. Помимо этого, работа аналитиков по сегментации перестаёт быть унылой рутиной, а клиенты чувствуют преимущество глубокого понимания и персонализированного общения.

Также с нашей помощью можно сразу видеть эффективность маркетинга. Потратили вы, например, 10 000 000 на рекламу или акцию, но CLV покупателей, за этот период, возрос только на 9 990 000, значит такая реклама оказалась неэффективна, при том что количество покупок может заметно вырасти и без полного анализа вывод будет напрашиваться противоположный.

Наш алгоритм делает объёмную работу по созданию оценки клиентов, которые, в свою очередь, могут стать атрибутами профиля для платформ лояльности и помочь в выработке стратегии привлечения новых клиентов.

Но должны заметить, что сегодня компании находятся на разных стадиях готовности внедрения алгоритмов машинного обучения. Здесь важно подготовить системную базу, которая позволит максимально повысить эффективность маркетинговых мероприятий после внедрения даже таких лёгких решений, как Индекс Следующей Покупки. Начните с оценки вашей текущей технологической инфраструктуры, чтобы узнать, как она может их интегрировать. Убедитесь, что ваши сотрудники и процессы подобающе настроены и готовы. После чего обращайтесь к нам : )

0
В избр. Сохранено
Авторизуйтесь
Вход с паролем
Подбираем рекоммендации...
Комментарии
Первые Новые Популярные
Комментариев еще не оставлено
Выбрать файл
Блог проекта
Расскажите историю о создании или развитии проекта, поиске команды, проблемах и решениях
Написать
Личный блог
Продвигайте свои услуги или личный бренд через интересные кейсы и статьи
Написать