html текст
All interests
  • All interests
  • Design
  • Food
  • Gadgets
  • Humor
  • News
  • Photo
  • Travel
  • Video
Click to see the next recommended page
Like it
Don't like
Add to Favorites

Быстрее, чем люди: как машинное обучение меняет привычный маркетинг

Быстрее, чем люди: как машинное обучение меняет привычный маркетинг
Маркетологи обращаются к машинному обучению в поисках шаблонов в имеющихся данных. Современные технологии способны в реальном времени обрабатывать огромные массивы детализированных, неструктурированных и разнородных данных, анализировать найденную информацию и выдавать готовые решения.

Полученные таким путем инсайты используются, чтобы более точно прогнозировать результаты акций и предсказывать поведение пользователей.

Бизнес использует технологии машинного обучения самыми разными способами, включая персональных голосовых помощников, рекомендательные системы, распознавание мошеннических действий и обучение самоуправляемых автомобилей.

Если вы ищите способы применения машинного обучения в сфере маркетинга, вот несколько подходов, которые помогут минимизировать догадки и начать действовать прямо сейчас.

1. Уточняем сегментацию – улучшаем персонализацию

Используйте информацию из внешних источников и данные о взаимодействии с пользователем, чтобы найти более детальные срезы аудитории и обеспечить персонализацию на микро-уровнях, там, где это невозможно было с помощью традиционных подходов к сегментации.

Технологии машинного обучения позволяют компаниям не только более оперативно анализировать большие объемы разнообразных, очень детализированных и не всегда структурированных данных, но и обучаются на этих массивах. Такие технологии могут помочь компаниями, например, пересмотреть подходы к веб-аналитике.

Объединение алгоритмов веб-аналитики с другими данными или аналитикой от систем машинного обучения позволяет более глубокого понимать потребителей.

Бренды могут персонализировать, какое письмо, мобильное уведомление или рекламное сообщение получит потребитель, и какие предложения или рекомендации он увидит. Причем все это будет спроектировано так, чтобы наиболее достоверно довести его до покупки.

2. Расширяем поддержку пользователей

Повышайте ценность каждого контакта с клиентом, за счет более своевременных и релевантных коммуникаций с ним. Определяя шаблоны в прошлых взаимодействиях и ответной активности клиента, системы машинного обучения могут повысить вовлеченность клиента, рекомендуя, когда с ним контактировать, по какому каналу, и какой контент будет наиболее релевантен в зависимости от его этапа жизненного цикла.


Например, бренды могут перейти от традиционного переключения телефонного звонка на нужного специалиста, к рекомендациям «на лету», которые выдаются оператору – о чем важно общаться с конкретным клиентом, что и в каком контексте ему уместнее предложить.

Системы машинного обучения также могут анализировать записи звонков контакт-центра компании, чтобы улучшить рабочие процессы в других отделах компании.

3. Повышаем доход с помощью прогнозной аналитики и рекомендаций

Искусственный интеллект может помочь определить шаблоны или изменения пользовательского поведения более быстро, чем команда аналитиков. Это помогает маркетологу реагировать в реальном времени, корректируя предложения.

Поиск паттернов в прошлых взаимодействиях клиента с брендом, и их анализ вкупе с такими факторами, как предпочтения по каналу общения, маркетинговый сегмент и фаза жизненного цикла, может помочь максимизировать доход с одного клиента. С такими данными компания сможет понять даже то, как маленький сегмент, микросегмент или конкретный покупатель отреагирует на предложение.

Как правило, обучающая модель строится с использованием имеющихся ретроспективных данных о том, как клиенты со сходными характеристиками реагировали на предложения.

Например, салоны предлагают клиентам, которые только что сделали маникюр, купон на скидку на педикюр. Онлайн видео-сервис предлагает к просмотру передачи, основанные на предпочтениях пользователя. Аналогично, предсказательные алгоритмы предполагают различные действия в течение взаимодействия пользователя с компанией, например, обращение к оператору или сервисной службе.


Читайте также: Кофейная гуща, гадальные карты и другие технологии прогнозирования в ритейле 


4. Прогнозируем доходность потребителей

Машинное обучение помогает искать шаблоны в поведении покупателей, которые помогут предсказать их жизненный цикл еще в самом начале их знакомства с вашим магазином или брендом. Зная с большой вероятностью, вернется ли клиент, как долго он будет оставаться лояльным, или планирует уйти, можно более эффективно распределять усилия, управлять кампаниями, предпринимать подходящие действия чтобы вернуть клиента или удержать его.


Системы машинного обучения умеют анализировать и оптимизировать усилия, с учетом всех имеющихся ограничений. Это сокращает неэффективные действия и помогает найти альтернативные возможности для улучшения работы с каждым покупателем. Организации могут учитывать различные факторы и условия, использовать инструменты для проработки сценариев «что-если» и тестирования гипотез, а также применять формулы оптимизации, чтобы сбалансировать цели и ограничения.

Будущее уже здесь

Многие представляют себе машинное обучение как далекое будущее. Но приведенные сценарии показывают, что использование современных технологий меняет взаимодействие потребителя и продавца, делая его выгодным обеим сторонам. Маркетинг, использующий технологии машинного обучения, поможет бизнесу расти и развиваться. Новые данные позволяют бизнесу разумно и оперативно обновлять существующие процессы, не будучи ограниченным скоростью, с которой это делает человек.

Автор: Wilson Raj
Источник: CMSWire 


Читайте также: Полезная книга: обучающиеся алгоритмы как предвестники искусственного интеллекта


Читать дальше
Twitter
Одноклассники
Мой Мир

материал с new-retail.ru

4

      Add

      You can create thematic collections and keep, for instance, all recipes in one place so you will never lose them.

      No images found
      Previous Next 0 / 0
      500
      • Advertisement
      • Animals
      • Architecture
      • Art
      • Auto
      • Aviation
      • Books
      • Cartoons
      • Celebrities
      • Children
      • Culture
      • Design
      • Economics
      • Education
      • Entertainment
      • Fashion
      • Fitness
      • Food
      • Gadgets
      • Games
      • Health
      • History
      • Hobby
      • Humor
      • Interior
      • Moto
      • Movies
      • Music
      • Nature
      • News
      • Photo
      • Pictures
      • Politics
      • Psychology
      • Science
      • Society
      • Sport
      • Technology
      • Travel
      • Video
      • Weapons
      • Web
      • Work
        Submit
        Valid formats are JPG, PNG, GIF.
        Not more than 5 Мb, please.
        30
        surfingbird.ru/site/
        RSS format guidelines
        500
        • Advertisement
        • Animals
        • Architecture
        • Art
        • Auto
        • Aviation
        • Books
        • Cartoons
        • Celebrities
        • Children
        • Culture
        • Design
        • Economics
        • Education
        • Entertainment
        • Fashion
        • Fitness
        • Food
        • Gadgets
        • Games
        • Health
        • History
        • Hobby
        • Humor
        • Interior
        • Moto
        • Movies
        • Music
        • Nature
        • News
        • Photo
        • Pictures
        • Politics
        • Psychology
        • Science
        • Society
        • Sport
        • Technology
        • Travel
        • Video
        • Weapons
        • Web
        • Work

          Submit

          Thank you! Wait for moderation.

          Тебе это не нравится?

          You can block the domain, tag, user or channel, and we'll stop recommend it to you. You can always unblock them in your settings.

          • new-retail
          • бизнес
          • маркетинг
          • домен new-retail.ru

          Get a link

          Спасибо, твоя жалоба принята.

          Log on to Surfingbird

          Recover
          Sign up

          or

          Welcome to Surfingbird.com!

          You'll find thousands of interesting pages, photos, and videos inside.
          Join!

          • Personal
            recommendations

          • Stash
            interesting and useful stuff

          • Anywhere,
            anytime

          Do we already know you? Login or restore the password.

          Close

          Add to collection

             

            Facebook

            Ваш профиль на рассмотрении, обновите страницу через несколько секунд

            Facebook

            К сожалению, вы не попадаете под условия акции