5 способов как машинное обучение влияет на маркетинг

Революция машинного обучения уже началась, а следующие несколько лет будут происходить еще более интересные вещи, — пишут business2community. И чтобы вы прочувствовали, что будет дальше, вот пять способов влияния машинного обучения на ваш маркетинговый процесс.

№ 1: Можно использовать большие объемы информации

 В нынешней ситуации большая часть маркетологов работает с объемами информации, которые они не способны освоить. Информация, в свою очередь, не имеет практического смысла без контекста, а ее ручная обработка занимает много времени.

Такие лидеры рынка, как Google, Facebook и Amazon, производят огромное количество расчетов. Использование машинного обучения помогает им справляться с большими объемами данных и применять весьма важную составляющую – контекст. Это та сила, которая стоит за RankBrain, Google Translate, беспилотных автомобилях и прочих технологиях Google в сфере искусственного интеллекта. Но машинное обучение не ограничено лишь использованием в корпорациях.

Автоматизируя процесс сбора и обработки информации можно не беспокоиться о ее количестве. Нужно лишь знать, какие данные собирать и чему должен «научиться» алгоритм.

№ 2: Здесь и предсказательная аналитика

 Компания Intel относится к лидерам по использованию предсказательной аналитики

Машинное обучение определяет структуру уже обработанных данных и применяет ее в работе над новой информацией. Это позволяет делать прогнозы, например, персонализированные результаты поиска в Google или рекомендации товаров в Amazon.

Машинное обучение открывает возможности предсказательной аналитики и для маркетологов. Потребительские тенденции могут быть определены до момента их фактического наступления. И тогда алгоритм, который вычисляет, какая еда на вынос наиболее популярна при просмотре финала X-Фактора, и автоматически предлагает зрителю целевую рекламу, оказывается вполне жизнеспособным.

№ 3: Понимание клиентов как никогда раньше

 Часть предсказательной аналитики направлена на более продвинутый уровень определения потребительского понимания. Процесс начинается с сегментации потребителей посредством машинного обучения, которое может составлять динамические списки на основе общих действий и предпочтений – остается лишь определить параметры.

Хотите получить список клиентов, которые приобрели товар А, а затем товар Б? Без проблем. Таким же образом, если вам нужен перечень потребителей, которые купили продукт А и не приобрели товар Б, – осталось нажать лишь одну кнопку. На самом деле, машинное обучение может помочь вам найти новые возможности и создать список клиентов, о которых вы и не догадывались.

Скомбинировав потребительское поведение и предсказательную аналитику, машинное обучение сможет помочь обнаружить причины, по которым некоторые клиенты не покупают товар Б. Затем, можно спрогнозировать клиентов-отказников и изменить свое предложение так, чтобы они не смогли пройти мимо. Или создать новые подходы, направленные на устранение причин, которые мешают им совершать вторую покупку.

Далее, вы получите более точный прогноз прибыли от потребителя. Не среднее количество поступлений за период сотрудничества с клиентом, а ряд прогнозов для разных категорий потребителей, на основе их покупательских привычек и взаимодействий с вашим брендом.

№ 4: Упрощение SEO

 Большинство веб-мастеров до сих пор вручную оптимизируют каждую картинку, публикуемую на сайте. Определяют высоту и ширину, уменьшают объем файла с изображением, прописывают альтернативный текст и производят другие однородные операции для каждого изображения.

Может быть лучше потратить это время на создание более качественного контента?

Конечно же. А машинное обучение позаботится о подобных повторяемых задачах по поисковой оптимизации. Почему бы не определить эти настройки один раз и не дать автоматически сделать все остальное?

Речь идет не только о решении обыденных технических задач поисковой оптимизации, которые вы можете делегировать машинному обучению. Автоматические отчеты и проверки позволяют обнаружить технические неисправности и даже спрогнозировать их до того, как они появятся. Уведомления и варианты решения, сформированные на основе истории вашего сайта и других ресурсов, подразумевают более эффективную и удобную техническую поисковую оптимизацию во время роста вашего бизнеса.

№ 5: Персонализированный поиск и универсальный контент

 Персонализированный поиск не новая технология, но машинное обучение переносит его на новый уровень. Представим инструкцию по решению проблемы с последним обновлением мобильной операционной системы iOS. Google и подобным поисковым системам не хватает информации о том, какой формат больше подходит для пользователя.

Некоторым людям лучше просмотреть видео, а другим прочитать пошаговое руководство. Одни находятся в тихом месте, где видео будет удобно смотреть, в то время как другие едут в шумном автобусе без подключенных к устройству наушников.

При помощи машинного обучения будет легче определить эти предпочтения. Google может определить, какой вариант пользователи предпочитают, на основе истории их взаимодействия с учебным контентом. Этот поисковик даже способен отличать привычки, связанные с кулинарными рецептами, инструкциями по работе с цифровыми фотоаппаратами и решением проблем с Windows 10.

Естественно, что для конечного потребителя это удобно, однако создает большую проблему для поставщиков такого контента.

У себя на сайте вы делаете ставку на видео или на текстовый вариант? Может быть вам нужно разместить и то и другое? Проблема в том, что сложно получить информацию о пользователях, которые никогда не видят ваше предложение на первом месте, потому что формат содержимого вашего сайта не подходит под их персональный поисковый опыт. Нелегко получить точный ответ.

Тогда какой подход к формированию контента применить в будущем, где любой поиск будет персонализированным, а пользователи будут переходить с настольного компьютера на мобильные телефоны и умные часы и прочие устройства?

Все более очевидно, что самым жизнеспособным выбором будет форма особого, универсального содержимого – или «контента, как вода», из слов Джоша Кларка в 2011 году.

«Контент, как вода» от Stéphanie, вдохновленной словами Джоша Кларка и Брюса Ли

Как видно, это совсем не новая концепция. На самом деле, люди подобные Джошу Кларку, Синди Крам и Брэду Фросту говорят о ней с рассвета мобильного веба. Единственным долгосрочным решением будут медиа-файлы, содержащие видео, аудио, изображения и текстовые варианты, чтобы поисковики или устройства загружали формат, наиболее подходящий для пользователя.

Прежде всего, это решает проблему персонализированного поиска, так как каждый формат учтен. Но это решение делает использование различных устройств более полным. Пользователи смогут перенести один и тот же контент с их 8K-телевизора на беспроводные наушники, подсоединенные к смартфону. Тот контент, который они изначально нашли при помощи устройства Google Home или умных часов.

Машинное обучение уже сейчас меняет способы проведения маркетинговых кампаний, однако эта технология еще не прошла первый скачок роста. Следующие несколько лет буду происходить очень важные вещи, а маркетологи, которые смогут максимально использовать машинное обучение в своих целях, одержат победу в следующей фазе информационно-маркетинговой гонки.