Машинное обучение для персонализации и за ее пределами: 6 способов как маркетологи могут извлечь выгоду из машинного обучения

 

Маркетинг с машинным обучением возможен только с использованием данных. Машинное обучение (ML) является формой искусственного интеллекта (AI), которая позволяет компьютерам учиться без явного программирования. По сути, компьютер может «понять это сам», используя данные для постоянной оптимизации. Чем больше данных, тем умнее становится искусственный интеллект.

Наше совместное исследование с Forbes Insights показало, что большинство маркетологов уже вкладывают значительные средства в инициативы в области данных. Машинное обучение помогает командам максимально эффективно использовать данные, углубляясь в поведение покупателей, создавая динамический контент и обеспечивая персонализацию в масштабе.

Вот как маркетинговые решения для машинного обучения могут помочь в проведении маркетинговых кампаний:

 

1. Используемые данные в режиме реального времени

У вас может быть доступ к большему количеству данных, чем вы можете обработать, но сами данные ничего не значат без контекста. Машинное обучение позволяет вам определять, какие типы данных автоматически собирать, а также какие «уроки» должны изучать алгоритмы машинного обучения, обеспечивая тем самым, контекст для различных типов данных.

Сбор данных в режиме реального времени позволяет алгоритмам машинного обучения реализовывать идеи в тот момент, когда происходят определенные взаимодействия. Например, когда речь идет о ретаргетинговых кампаниях, покупатели могут видеть рекламный контент и дизайн, которые могут изменяться в реальном времени в зависимости от их поведения.

 

2. Более глубокое понимание покупателя

Кампания, поддерживаемая машинным обучением, может проанализировать, понравился ли покупателю определенный тип или стиль рекламы, и решить, что показать во время следующего взаимодействия с покупателем. Аналогичным образом, машинное обучение может таргетировать покупателей в зависимости от их местоположения, предоставляя им релевантный контент по всем каналам, связывая их покупки в оффлайне с их поведением в Интернете.

Это позволяет маркетологам создавать более персонализированный опыт для покупателей, основываясь на информации, полученной из их данных.

 

3. Динамический контент

Машинное обучение может помочь точно определить какой тип контента должны создавать маркетологи, чтобы общаться с целевой аудиторией. Определенные решения могут даже использоваться для персонализации и создания контента.

Bookmark.com, платформа для создания сайтов на базе AI, использующая машинное обучение для создания кастомных сайтов. Технология искусственного интеллекта Bookmark, называемая «Помощник по дизайну на базе искусственного интеллекта» — или AiDA, — учитывает уникальные потребности каждого пользователя по нескольким фрагментам клиентской информации, такой как имя, местоположение и тип бизнеса.

«Мы создаем для каждого клиента уникальный веб-сайт, который соответствует его конкретным потребностям бизнеса и отрасли», — говорит генеральный директор Дэвид Космайер.

Используя предоставленную информацию, AiDA сканирует сайты конкурентов вместе с любой информацией о бизнесе или аудитории клиента, найденной в Google, Facebook и других социальных сетях. Затем AiDA определяет, какие компоненты, цвета и макеты будут наиболее оптимальными и актуальными для каждого веб-сайта. Машинное обучение помогает AiDA совершенствоваться с каждым созданным веб-сайтом.

 

4. Улучшенный покупательский опыт

В дополнение к использованию машинного обучения для создания персонализированных и привлекательных веб-сайтов, Bookmark также стремится внедрить AI в свои сервисы по обслуживанию покупателей.

«Мы не думаем, что все должно останавливаться [на продукте], — говорит Космайер, — мы изучили возможность использования AI в наших сервисах по обслуживанию покупателей, чтобы понять потребности пользователей и выявить их потенциальные проблемы, прежде чем они их осознают.»

Идея состоит в том, чтобы использовать машинное обучение для предоставления своим покупателям качественной, персонализированной поддержки, которая прямо говорит об их индивидуальном опыте работы с платформой Bookmark.

Machine learning improves shopper experiences through personalization

Для маркетологов еще один способ улучшить впечатления покупателей — использовать машинное обучение, чтобы лучше понимать человеческий язык посредством обработки естественного языка (NLP) и реагировать соответствующим образом. Примером этого является растущее использование чат-ботов в качестве порталов обслуживания клиентов, где машины отвечают на запросы людей. Чем больше вопросов они получают, тем лучше становятся их ответы и качество сервиса, предоставляемое клиентам.

С такими сервисами, как Apple Siri или Amazon Alexa, маркетологи имеют особенно хорошие возможности для наблюдения за тем, как покупатели взаимодействуют с этими сервисами, и использования собранных данных для развития распознавания речи (чтобы программы быстро распознавали голос покупателя) и анализа настроений.

 

5. Устранение избыточности и оптимизация бюджетов

Машинное обучение может сделать маркетинг более точным и экономически эффективным. Маркетологи могут использовать поведенческие данные в реальном времени для таргетирования правильной аудитории и повысить шансы на превращение посетителей в платящих покупателей.

Машинное обучение также сокращает общие затраты на маркетинг, поскольку программы требуют меньше рабочей силы. Criteo с технологией Dynamic Retargeting является ярким примером. Наши программатик- видео и медийные баннеры адаптированы с использованием машинного обучения и автоматически взаимодействуют с покупателями на протяжении всего их покупательского пути.

Кроме того, машинное обучение позволяет маркетологам общаться с покупателями через автоматические электронные письма и сообщения в социальных сетях, а также использовать машинное обучение, чтобы выяснить, в какие каналы — как оффлайн, так и онлайн — инвестировать ресурсы.

 

Машинное обучение как способ достичь успеха в маркетинге, основанном на данных

Ценность машинного обучения заключается в способности создавать возможности из данных, и это уже меняет способы, с помощью которых маркетологи управляют своими кампаниями. Благодаря машинному обучению, от создания триллионов  динамических вариантов рекламных объявлений до форматирования их под разные платформы за миллисекунды, вы освобождаете креативный персонал от необходимости сосредотачиваться на баннерах и даете им возможность заниматься креативными идеями и стратегиями.

Наше «Руководством по машинному обучению для маркетологов» поможет вам лучше понять, что такое машинное обучение. Оно исследует приложения машинного обучения от медицинской диагностики до инноваций в области «умных» автомобилей и может помочь вам понять, как машинное обучение способствует персонализации маркетинга.