И хотя день создания полноценного искусственного интеллекта и людей-андроидов еще не наступил, но уже практически каждый человек сталкивается с машинным обучением и искусственным интеллектом в обычной жизни. К примеру, когда вы общаетесь с чат-ботом на сайте, используете рекламные предложения, соответствующие вашим увлечениям и т.п. Или, например, Netflix рекомендует шоу и фильмы своим подписчикам на основе прошлой истории и предпочтений. Эта система работает благодаря алгоритму машинного обучения, и в 2017 году она сэкономила Netflix $ 1 млрд.!!!
К тому же ЕЖЕДНЕВНО миллионы людей используют сервисы Google даже не подозревая, что в этот момент решить их задачи помогают не просто компьютеры, а машины, которые учатся!!!
КОРОТКАЯ СПРАВКА: Машинное обучение (МО, Machine Learning, ML) — обширный подраздел искусственного интеллекта, изучающий методы построения алгоритмов, способных обучаться. Другая формулировка «раздел Искусственного Интеллекта (ИИ, Artificial intelligence, AI), исследующий методы, позволяющие компьютерам улучшать свои характеристики на основе полученного опыта».
Машинное обучение необходимо для того, чтобы находить шаблоны (паттерны) в действиях пользователей на сайте. Это помогает им предугадывать дальнейшее поведение других пользователей и оперативно корректировать рекламные предложения.
Алгоритм работы маркетологов выглядит следующим образом: они создают гипотезы, тестируют их, оценивают, анализируют. Это долго, трудозатратно и иногда некорректно, потому что информация изменяется ежесекундно. Поэтому для маркетологов ML — это возможность быстро принимать важные решения на основе больших данных.
Перечислим основные преимущества машинного обучения в маркетинге:
1. Гораздо больший объем данных обрабатывается за меньшее время. Человек физически не способен обработать такой объем данных, который без труда обработает компьютер.
2. Высокая скорость времени реагирования. При использовании машинного обучения и искусственного интеллекта оценка происходит за считанные минуты, а количество сегментов и параметров поведения неограниченны.
3. Маркетинговые процессы автоматизируются и не требуют постоянного вмешательства со стороны человека. Более того, чем дольше машина работает над конкретной задачей, тем успешнее становятся ее решения и тем выше конверсия.
4. Машина учитывает невероятное множество факторов, на основе которых принимает решение. Параметры, на которые она должна опираться, можно постоянно менять в зависимости от задачи.
5. Технологии машинного обучения – это гибкий инструмент, который подойдет для решения проблем конкретного бизнеса, при этом модель создается индивидуально для каждого случая.
6. Использование машинного обучения сокращает расходы на персонал, на привлечение клиентов.
Машинное обучение в маркетинге - ТРИ ГЛАВНЫХ ЗАДАЧИ!
1. Персонализация общения с клиентом. Машинное обучение поможет вам не просто сегментировать и анализировать клиентов, но и выстраивать с ними долгосрочные отношения. Секрет в персонализации всех ваших маркетинговых сообщений для каждого клиента. Результатом персонализации станет повышенная конверсия в работе с реальными и потенциальными клиентами.
2. Прогноз оттока реальных клиентов. Отток клиентов есть в любом бизнесе, как бы вы не растили лояльных покупателей. В данной ситуации машинное обучение поможет кто из существующих клиентов с высокой долей вероятности перестанет покупать ваш продукт. Только представьте, что у вас есть определенный список клиентов, с которыми нужно поработать на предмет продолжения сотрудничества. Конечно, вы придумаете способы оставить клиентов с вашей компаний и повысить доход от маркетинга.
3. Продолжительность жизни клиента (повышаем LTV). В вашей CRM-системе содержится вся информация о взаимодействии клиентов с вашей компанией. Исходя из данных, алгоритмы машинного обучения помогут предсказать значение показателей LTV как у новых клиентов, так и уже существующих. Прогноз данного показателя дает компании возможности для роста.
И НОВИНКА ОТ GOOGLE: машинное обучение в Google Attribution!
Google внедряет машинное обучение НЕ ТОЛЬКО для лучшего понимания ЦЕЛИ ПОИСКА, НО ТАКЖЕ для лучшего понимания ЦЕЛИ ПОКУПКИ. Это позволяет компаниям ориентироваться на пользователей, которые уже выполняют поиск в своей категории продуктов и / или услуг и, следовательно, имеют гораздо больше шансов совершить покупку. Согласно заявлению Google для аудитории на рынке: «Они анализируют триллионы поисковых запросов и активность на миллионах веб-сайтов, чтобы помочь выяснить, когда люди близки к покупке и размещают рекламу, которая будет для них более актуальной и интересной».
Google Attribution помогает ответить на главный вопрос каждого маркетолога: «Работает ли мое продвижение?» Целью этой инновации в области машинного обучения является предоставление рекламодателю четкой и полной картины, которая позволяет ему узнать, работают ли его маркетинговые усилия.
Машинное обучение Google Attribution позволяет определять ценность каждого шага на пути к покупке: от первого взаимодействия пользователей с брендом во время поиска до последнего клика перед совершением покупки. Эта модель анализирует уникальные для аккаунта пути к конверсии, сравнивает поведение пользователей, совершивших и не совершивших действие. Полученные данные помогут составить достоверное представление о бизнесе.
Это ОТЛИЧНАЯ новость для маркетологов, потому что в конечном итоге это означает, что меньше усилий тратится на широкую аудиторию и больше усилий с высокой конверсией, ориентированных на аудиторию с особым намерением покупки.
И наконец, Google Attribution дает рекламодателям возможность оптимизировать свои объявления, потому что этот инструмент интегрирован с такими сервисами как AdWords и DoubleClick Search. Результаты можно сразу же использовать для отчетов, новых ставок и перераспределения бюджета между каналами.
РЕЗЮМЕ:
Машинное обучение и Искусственный Интеллект полезны как для пользователей, так и для рекламодателей. Каждый получает выгоду от более эффективных инструментов поиска и рекламы. Ускорение ритма жизни требует более оперативной реакции и гибкости от бизнеса, а скорость реагирования машины, алгоритм которой можно в любой момент корректировать, очень высока.
В Google AdWords применяются технологии машинного обучения (такие как Google Attribution), что позволяет в режиме реального времени анализировать миллионы различных сигналов и показывать релевантную рекламу заинтересованным пользователям в наиболее подходящее время. То есть вам не нужно тратить время и оптимизировать вручную объявления или ставки: вы можете быстро добиться великолепных результатов благодаря автоматизации.
#сммменеджер #смм #удаленнаяработа #маркетинг #комьюнити #личныйопыт #smm #marketing #реклама #рекламнаякомпания #бизнес #марркетинг #facebookads #рекламанафейсбук #googleads #tiktok #tiktokads #linkedin #ARVR #VR #AR #virtualreality #growthhacking #тикток #website #tilda #mashinlearnin