Машинное обучение, как конкурентное преимущество: завтра будет поздно

Machine Learning – что это?

Машинное обучение – это раздел науки об искусственном интеллекте. В ML используются программирование, математическая статистика, теория вероятности, методы оптимизации и алгоритмы работы с данными. Каждая новая информация сразу попадает в базу данных машины, классифицируется и обрабатывается. На ее основе перестраивается алгоритм – машина самообучается.

Есть два варианта такого обучения.

С начальными данными

Есть готовая база данных с необходимой информацией. Например, покупатели: их возраст, пол, что они чаще всего заказывают. Вы вносите эти данные в компьютер и в дальнейшем машина сама начинает добавлять новую информацию к уже полученной.

На этапе обучения машина будет ошибаться – это естественно. Надо будет отслеживать ошибки и вносить исправления в алгоритм. Этап обучения контролируется и анализируется человеком.

Без начальных данных

Если нет никакой базы данных, значит, машине придется все делать самой. Она получает какие-либо данные и классифицирует их, ориентируясь на некий эталон. То есть анализирует данные самостоятельно, распределяя их на группы по каким-либо отличительным признакам. Следит за таким самостоятельным обучением контролирующий алгоритм. Участие человека тут практически не требуется.

На основе машинного обучения работают сотни компаний по всему миру. Поисковые системы, проверка орфографии, рекомендации по книгам и музыке – это все ML. И с каждым новым запросом, отметкой нравится-не нравится, отправкой писем в спам или в папку Важное машина понимает человека все лучше. И точнее показывает нужные сайты и рекомендации по товарам и услугам.

ML и маркетинг

Машина мгновенно обрабатывает огромные массивы информации. Человеку не под силу сделать это в ручном режиме. Представьте, что вам нужно сделать анализ сайтов-конкурентов – классифицировать их по определенным признакам. Сколько сайтов в день вы сможете обработать? Несколько десятков. Машина проанализирует несколько тысяч и выдаст вам готовый отчет по всем параметрам.

Вот так работает маркетолог без ML

Чем еще поможет ML в маркетинге?

Направлений много, вот самые важные и востребованные:

• Персонализация целевой аудитории.
• Коммуникация с пользователем.
• Прогноз и аналитика.
• LTV – продолжительность жизни клиента.

Разберем их подробней.

Персонализация клиента

Раньше данных о клиентах было очень мало. Возраст, пол, место проживания, периодичность покупок (на основе этого делали приблизительное предположение о его доходах). Сейчас же о клиенте можно узнать практически все: какие книги он любит читать, какие фильмы смотреть, как часто ездит в отпуск, чем увлекается, чем интересуется. От всевидящего ока машин не укроется, на какие сайты он любит заходить, что комментирует, что покупает, что ест и даже сколько спит.

Понятно, что с такой полной информацией гораздо легче понять, что клиент хочет и как удовлетворить его желания.

Это называется персонализацией.

На основе таких данных легко сегментируется аудитория. Молодой маме будет предложена скидка на памперсы, а автолюбителю – новые шины и бесплатная замена масла.

Разработка ценного индивидуального предложения в несколько раз повышает продажи и повышает лояльность у клиентов.

ML помогает увеличить продажи и за счет дополнительных услуг. Так, если женщина сделала в салоне маникюр, то ей предложат сделать педикюр со скидкой. Или если мужчина купил велосипед, то ему дополнительно предложат велоаксессуары.

Коммуникация

Человек просто не в состоянии ответить всем на звонок или письмо мгновенно. А люди не любят ждать. Чем больше времени проходит с момента заказа звонка или отправки заявки, тем выше вероятность, что клиент откажется от покупки.

Общайтесь со своим клиентом. Как – подскажет ML

Рассылающие письма роботы и голосовые боты как раз помогут удержать и заинтересовать клиента. Чаще всего участия человека даже не потребуется, потому что ML может многое. Например, перезвонить клиенту и уточнить у него время подачи такси. Если время изменилось, робот перезапишет его и машина будет подана вовремя.

Кроме того, робот проанализирует прошлые действия пользователей и составит рекомендации, когда лучше всего связаться с клиентом, по какому каналу (через звонок, почту, соцсеть), что именно ему предложить и т.п.

Прогноз и аналитика

ML поможет спрогнозировать отток покупателей и привлечение новых лидов. И не только выдаст список потенциальных клиентов, но и предложит маркетинговые ходы, чтобы уменьшить их отток. Сделает полный анализ текущей ситуации и выдаст рекомендации, как исправить или улучшить ее.

Конечно, человек тоже может это сделать, но сколько времени ему на это понадобится? А машине всего несколько минут. Если данных очень много, то несколько часов. Маркетологу пришлось бы работать пару недель и не факт, что анализ был бы беспристрастным – человеческий фактор никто не отменял.

LTV – жизненный цикл клиента

Машина собирает все данные с веб-аналитики, вашей CRM и делает прогноз по продолжительности жизненного цикла клиента. LTV рассчитывается не только для новых пользователей, но и уже существующих.

Вы знаете данные, видите прогноз и отчет и уже понимаете, что надо сделать, чтобы увеличить LTV и в каком направлении дальше развивать свой бизнес.

ML подскажет, как удержать клиентов

Автоматизация маркетинга с помощью Machine Learning этим не ограничивается. Машине можно поручить практически любую работу. Вам останется только отслеживать изменения и принимать решения.

ML увеличивает скорость реакции. В наши дни это критично важно. Не успеете вы – успеют ваши конкуренты. Чтобы всегда быть на шаг впереди, нужен ML. Можно внедрить машинное обучение самостоятельно – для этого потребуются деньги (много денег), специалисты, (как минимум программист и аналитик) и время. К примеру, Facebook создавал свой инструмент для распознавания лиц (Tag Suggestion) два года. У вас есть столько времени?

Мы разработали платформу, которая работает с технологией ML. Digital Contact автоматизирует ваш маркетинг. С помощью нашей платформы вы снизите затраты на персонал и поймете, как можно увеличить конверсию без дополнительных финансовых вложений, только на основе имеющихся данных.

Сейчас в выигрыше те, кто по полной программе использует современные технологии. Мы желаем вам выигрывать.