5 причин, почему машинное обучение – это будущее маркетинга
Исследования складывающихся трендов в IT–индустрии, в контенте веб–сайтов и в развитии онлайн инструментов, которые применяются для повышения продуктивности бизнеса, показывают, что среди множества корпораций одной из наиболее эффективных и результативных с точки зрения достижения целей рекламных кампаний является Facebook, — пишет Entrepreneur. Основа успеха рекламной деятельности Facebook – это глубокое изучение и интеграция поведения участников социальных сетей с их онлайн активностью с последующей разработкой конкретной, специфичной и таргетированной рекламы.
Машинное обучение может быть определено как применение искусственного интеллекта (ИИ) в бизнес–системах. Технологии ИИ позволяют бизнес–системам расширять и углублять опыт и автоматически обучаться без какого-либо явного их программирования. Машинное обучение (МО) концентрируется на разработке программ для обеспечения доступа к данным, их анализа и последующего использования для обучения.
Технология машинного обучения не является продуктом будущего как Siri и Amazon Echo или чем-то, что могут позволить себе такие крупные корпорации как Google, Facebook и Microsoft, в распоряжении которых имеются огромные бюджеты для проведения научных и исследовательских работ. Практически каждая компания из списка Fortune 500 уже использует технологию машинного обучения для повышения эффективности своей работы.
Ниже приведены пять причин, почему бизнесу следует инициировать использование технологии машинного обучения в маркетинге.
1. Машинное обучение и режим реального времени
На протяжении многих лет маркетологи широко и без особых оснований использовали фразу «реальное время», но в действительности, эта фраза обрела смысл только с появлением технологии машинного обучения. Ни одна из ранее существующих маркетинговых систем не имела такой уровень восприимчивости целевой аудитории, которую может обеспечить машинное обучение. Мгновенная машинная обработка больших данных о поведенческих особенностях потребителя позволяет изменять контент рекламы в считанные секунды, и превосходным примером в этом отношении является процесс ре–таргетинга рекламы, который использует Facebook.
Rafa Jimenez, главный исполнительный директор компании Adinton, отмечает, что машинное обучение и другие инновационные технологии открывают новые возможности для маркетинга, позволяя генерировать более глубокий, действенный и мощный инсайт на основе анализа и обработки больших данных в режиме реального времени и 24 часа в сутки
2. Машинное обучение и эффективность бизнес–маркетинга
Эффективный бизнес-маркетинг достигает свою аудиторию и создает возможность формирования точек контакта и разговора с потребителем. Но превалирующая в настоящее время проблема бизнеса состоит в том, что маркетинговые усилия зачастую не имеют последствий и являются бесполезными. Для совершенствования маркетинговой стратегии и повышения эффективности маркетинговых кампаний бизнес как в онлайне, так и оффлайне использует метод проб и ошибок.
Технологии машинного обучения обладают потенциалом существенного повышения эффективности и прецизионности маркетинговых усилий, обеспечивая просмотр размещаемой бизнесом рекламы товаров и услуг теми из потребителей, кто ищет данный конкретный продукт, или поведенческие паттерны членов социальных сетей предполагают наличие их интереса к таковым товарам и услугам. Используя данные о поведенческих характеристиках потребителя, маркетологи смогут определить целевую аудиторию и значительно повысить вероятность конверсии потенциальных покупателей в постоянных клиентов.
3. Машинное обучение и маркетинговые прогнозы
В течение многих лет профессионалы в области маркетинга так или иначе занимались планированием и прогнозами спроса, используя для этих целей анализ складывающихся трендов и последовательных покупательских паттернов. Применение технологии машинного обучения в маркетинге предлагает нечто более конкретное – возможность приобретения товара или услуги, которые хотели бы иметь потребители до осознания самими потребителями своего желания осуществить покупку. Результат применения МО в маркетинге – это такое же предположение, но не интуитивное, а основанное на данных информированного предположения для заинтересованных покупателей.
Kevin Carroll, знаменитый программист, считает, что машинное обучение является драйвером разработки алгоритмов для прогноза спроса, определения рэнкинга поиска продукта, разработки рекомендаций по товарам и сделкам, для мерчандайзинга, обнаружения фрода, для переводов и много другого.
4. Машинное обучение поможет в структурировании маркетингового контента
Копирайтеры используют инсайт бизнеса или клиентов для подготовки рекламы и рассылки материалов маркетинговых кампаний представителям целевой аудитории по электронной почте. Основой для разработки контента рекламы являются преимущественно обоснованные предположения копирайтеров и имеющиеся в их распоряжении шаблоны.
Технология машинного обучения позволяет в полной мере применять сентимент–анализ таким образом, что маркетологи знают не только точный рекламный контент, но и реакцию аудитории на данный контент. Результативность сентимент–анализа в наиболее яркой форме проявляется в Twitter, где маркетологи могут осуществлять мониторинг социального чаттера для выявления реакции конкретной целевой аудитории. Копирайтеры и бренд–менеджеры с учетом выявленных трендов в ответах и комментариях аудитории могут быстро перенастроить ранее размещенную рекламу.
5. Машинное обучение снижает расходы
С окончательным переходом бизнеса в онлайн машинное обучение может найти применение в решении одной из самых больших проблем в маркетинге – снижение расходов.
Технология МО, требующая значительно меньшего числа сотрудников, обеспечивает сокращение маркетинговых трудовых затрат. Кроме того, поскольку процесс обновления рекламных предложений для доминирующего числа клиентов осуществляется через автоматическую рассылку электронных сообщений, через плановое размещение постов в социальных медиа, а также через размещение рекламы и прочего контента в онлайне, постольку расходы бизнеса на коммуникацию существенно снижаются.
Машинное обучение также может быть использовано для производства и дистрибуции материалов в оффлайн, что позволяет маркетологам выявлять точное количество материалов и использовать наиболее эффективные каналы дистрибуции, сокращая расходы, связанные с перепроизводством рекламной продукции.