Цифровой маркетинг в эпоху машинного обучения

Или… Что есть Ро мужчины боты когда-либо делали для нас?

Машинное обучение — одна из самых захватывающих новых технологий, появившихся в последние годы. Это ветвь искусственного интеллекта, которая дает компьютерам возможность учиться без явного программирования.

В этой статье будут рассмотрены некоторые способы применения машинного обучения в цифровом маркетинге.

Почему маркетинг должен заботиться о машинном обучении?

За последние пару лет мир цифрового маркетинга претерпел революцию благодаря машинному обучению. Это стало серьезным изменением в том, как мы используем данные для принятия решений, и изменило наш подход к маркетингу.

Машинное обучение можно применять в онлайн-маркетинге для анализа поведения клиентов и прогнозирования будущих моделей без необходимости участия человека (и значительно быстрее, чем человек!). Таким образом, организациям легче разрабатывать стратегии, основанные на изменениях потребностей потребителей и вкусы.

Как форма ИИ, машинное обучение также может помочь компаниям предвидеть, как клиенты могут отреагировать на новые продукты или услуги. Машинное обучение может помочь предсказать демографические и психографические профили клиентов, а также их вероятные покупательские привычки. Затем компания может использовать эту информацию для адаптации своих маркетинговых стратегий к определенным группам клиентов.

На самом деле Google использует машинное обучение почти во всем, что делает. От аналитики до рекламы и распознавания голоса — он использует массу данных, которые получает, для принятия обоснованных решений и анализирует их от нашего имени.

Самое замечательное, что мы также можем использовать те же подходы для использования данных сами. Это открывает новые возможности, которые Google может предложить нам в своих инструментах, а также дает больше возможностей адаптировать наши усилия к любой цели, которую мы выберем.

Применение машинного обучения в маркетинге

Вот краткий обзор некоторых ключевых областей, в которых машинное обучение приносит пользу маркетингу.

Аналитика данных

Машины отлично справляются с работой с данными, которые были бы либо утомительными, либо непонятными для человека. Применяя алгоритмы к большим наборам данных, мы можем выявить всевозможные закономерности, которые в противном случае остались бы незамеченными при ручном просмотре электронных таблиц. Это может включать такие функции, как:

• Корреляции : они могут выявить отношения в данных, которые вы не рассмотрели.
• Тенденции : Помимо простых 2D и 3D графиков, могут быть скрытые тенденции, которые трудно обнаружить.
• Кластеризация : учитывая, что большинство данных слишком сложны, чтобы их можно было визуализировать сразу, почти невозможно увидеть сходство между несколькими разрозненными переменными.
• Выбросы и аномалии : Опять же, это может быть очень сложно установить вручную, когда данные сложные.
• « Большие данные »: хотя некоторый анализ данных можно выполнить в электронной таблице с разумным использованием формул, когда набор данных превышает определенный размер, этот подход перестает быть практичным. Подход машинного обучения позволяет нам справляться с чрезвычайно большими наборами данных.

Автоматизация и персонализация

Обучаясь по ходу дела (или «онлайн» в терминах машинного обучения), алгоритм может автоматически корректировать настройки в зависимости от внешних событий (вспомните о поведении пользователя).

Приложения могут включать:

• Предлагаемый контент на веб-сайте на основе похожих пользователей (например, рекомендации фильмов)
• Динамическое реагирование на то, как долго был активен сеанс просмотра (подумайте: объем внимания посетителя!)
• Динамическая реклама релевантных продуктов в зависимости от погодных условий без необходимости помечать каждый продукт, который вы продаете (подумайте: британское лето и зонтики!)

Такая система поведения и реагирования может постоянно обновляться без вмешательства человека.

Оптимизация и рентабельность инвестиций

Хотите знать, какие из ваших многочисленных маркетинговых расходов приносят наибольшую отдачу? Имея правильные данные, алгоритм может узнать, какие потоки дают наилучший ROI и при каких условиях.

Прелесть этого заключается в модели данных, которые может производить машинное обучение. Используя эту модель, вы можете вводить в нее новые данные в любой конфигурации, которую хотите попробовать, и она сообщит вам о вероятном результате на основе прошлых событий.

Это открывает возможность прогнозировать рентабельность инвестиций для любой комбинации расходов и обстоятельств, которые вы хотите выбрать. В дополнение к этому, чем больше данных хорошего качества вы введете, тем лучше будут прогнозы, поэтому прогнозы со временем должны улучшаться.

Генерация копий

Некоторые из самых больших последних достижений в мире машинного обучения были связаны с обработкой естественного языка (NLP). С выпуском OpenAI GPT-3 теперь вполне возможно включить машинное обучение непосредственно в рабочий процесс копирайтеров, SEO-специалистов и маркетологов — на самом деле, любой, кто работает с текстом, вероятно, может получить некоторую выгоду от взаимодействия с этим типом ИИ. (Сказав это, я обещаю, что человек, пишущий это, — человек, а не машина — честно!)

Чтобы максимально эффективно использовать подобный ИИ, нужно потратить время на то, чтобы понять, как с ним взаимодействовать, и, часто, опытный глаз, чтобы отредактировать его. Очевидно, что понимание предмета, над которым вы работаете, также чрезвычайно полезно, но есть аргумент в пользу того, что общая экономия времени и последующие результаты могут того стоить.

Подходит ли машинное обучение для моего бизнеса?

Это действительно важный вопрос, и каждый маркетинговый бизнес должен будет решить его на каком-то этапе.

Хотя машинное обучение может принести огромное преимущество при правильном применении, это не то, что вы можете просто внедрить в организацию и пожинать плоды. Стоит потратить время на тщательное рассмотрение данных, с которыми вам предстоит работать, и того, что с ними можно сделать.

Получение высококачественных данных в правильном формате чрезвычайно важно. Но обработка и очистка данных требует времени, ресурсов и большого количества ноу-хау.

Таким образом, окончательное решение сводится к:

• Имеем ли мы соответствующие данные?
• Есть ли у нас четкий вариант использования?
• Будет ли это стоить времени и усилий, затраченных на наш бизнес?

Вывод

Мое мнение? ML — это будущее маркетинга

Нельзя отрицать, что машинное обучение открывает перед цифровым маркетингом невероятные возможности. Поскольку такие крупные компании, как Google, Facebook и Amazon, борются за доминирование на арене машинного обучения, оно уже стало неотъемлемой частью того, как мы думаем о стратегии.

Однако малые предприятия все еще находятся на ранних стадиях внедрения. С точки зрения маркетинга и операций это означает, что поле для получения преимущества над конкурентами за счет рационализации и выявления возможностей весьма открыто.

Хотя внедрение решений машинного обучения внутри компании может быть возможным для некоторых компаний, большинство компаний не могут сосредоточиться на этом в достаточной степени, чтобы сделать это стоящим. Именно здесь работа с такой компанией, как Hallam, может помочь интегрировать машинное обучение в текущие рабочие процессы. Наш подход, ориентированный на данные, означает, что вы можете сконцентрироваться на том, что знаете лучше всего — на своих данных, — пока мы занимаемся технологией обработки.