2882 подписчика

Применение нейронных сетей для оптимизации построения целевой аудитории

7 июля 20237 июл 2023

6 мин

Оглавление

Преимущества применения нейронных сетей
Кейсы применения

Большинство маркетологов осознают важность нацеливания на соответствующую аудиторию и учета их основных характеристик при продвижении своих товаров. Однако зачастую они фокусируются только на явных признаках, таких как пол и возраст, и не обращают должного внимания на более сложные факторы, которые могут повлиять на выбор потребителя в пользу конкретного товара или бренда. Подобный подход может привести к упущению значимой информации о значительной части потенциальных клиентов, что в конечном итоге отразится на потере потенциальной выручки, которую можно было бы получить от рекламы, нацеленной на эту забытую группу.

В соответствии с данными Google, маркетологи, полностью опирающиеся на демографическую информацию для привлечения клиентов, упускают более 70% мобильных покупателей. Применение глубокого обучения может решить эту проблему, поскольку оно позволяет сочетать демографические данные с информацией о поведении клиентов. Таким образом, автоматически создаются практически бесконечное количество аудиторных кластеров на основе первоначальных данных о бренде, и затем возможна оптимальная настройка рекламы для этих групп без дополнительных усилий со стороны маркетолога.

Глубокое обучение представляет собой разновидность машинного обучения, использующую большие искусственные нейронные сети для выполнения различных задач, таких как компьютерное зрение и распознавание речи. В нашей компании мы применяем глубокое обучение для автоматического создания пользовательских алгоритмов, которые могут самооптимизироваться в соответствии с выбранными ключевыми показателями эффективности, определенными маркетологом.

Возможно, многие рекламодатели уже знакомы с инструментами поиска похожих аудиторий, предлагаемыми Facebook и другими онлайн-платформами. Несмотря на то, что эти инструменты являются мощным инструментарием для маркетинга, они ограничены использованием только на соответствующей платформе, например, только на Facebook. В отличие от них, пользовательская нейронная сеть не связана с такими ограничениями.

Как же бренды могут использовать нейронные сети для создания более ценных аудиторий и улучшения эффективности своей рекламы? Один из наилучших способов заключается в использовании нейронной сети для анализа имеющейся у компании информации о клиентах. Это позволяет более подробно изучить поведение текущих лояльных клиентов и сравнить его с поведением случайных посетителей или клиентов, лояльных конкурентам. Затем, анализируя эту информацию, можно выбрать целевые аудитории, имеющие схожие характеристики с этими клиентами, с уверенностью, что такие аудитории имеют высокую вероятность конверсии и становления лояльными клиентами бренда.

Нейронные сети идеально подходят для построения аудиторий, так как они способны обрабатывать неограниченные объемы данных о поведении и находить уникальные паттерны, выделяющие один аудиторный кластер от другого, даже при большом количестве людей, соответствующих этим паттернам. Таким образом, можно выходить за пределы упрощенного моделирования схожих аудиторий, которое ограничивается определением характеристик и поведения крупных групп аудитории, и вместо этого охватывать гораздо более широкий спектр потенциальных клиентов. Важно отметить, что нейронные сети позволяют точно измерять и стимулировать прирост, гарантируя, что рекламные затраты не будут направлены на существующих клиентов или тех, кто имеет низкую вероятность конверсии.

Глубокое обучение также может использоваться для сегментации аудиторий на основе их вероятности конверсии. Это позволяет рекламным покупателям или алгоритмам оптимизировать бюджет и ресурсы,распределяя их в соответствии с вероятностью конверсии каждого аудиторного кластера. Нейронные сети могут динамически оценивать каждый кластер и использовать эту информацию для формирования аудиторий и корректировки стратегий закупки медиа в режиме реального времени. Например, бренды могут решить показывать промо-акции людям с низкой вероятностью конверсии, тогда как больше ресурсов и бюджета можно направить на рекламу для потенциальных клиентов с высокой ценностью. Все эти меры позволяют оптимизировать рекламные кампании в режиме реального времени, учитывая индивидуальное поведение, что повышает релевантность для клиента и вероятность успеха.

Первое, что компания, желающая внедрить глубокое обучение, должна сделать - это полноценно понять и иметь доступ к своим данным на дискретном уровне. Чтобы создать функциональную и точную нейронную сеть, маркетологам необходимо иметь максимально возможное количество исходных данных. Эти данные будут использоваться для обучения алгоритма и прогнозирования его действий. Даже если компания не готова внедрять глубокое обучение сразу, наличие исторических данных ускорит процесс обучения и позволит сети продемонстрировать свою ценность в кратчайшие сроки.

Таким образом, организации могут решить использовать нейронные сети для оптимизации построения целевой аудитории и повышения эффективности рекламных кампаний. Глубокое обучение позволяет анализировать данные о поведении клиентов, создавать более точные аудиторные кластеры и эффективно распределять ресурсы и бюджет на основе вероятности конверсии. Это помогает повысить релевантность рекламы, минимизировать рекламные затраты на текущих клиентов и максимизировать успех при привлечении новых клиентов.

Преимущества применения нейронных сетей

Точное определение аудитории. Нейронные сети анализируют гораздо больший объем данных, чем традиционные методы. Это позволяет определить наиболее подходящую аудиторию для продвижения товара или услуги.
Эффективность рекламы. С помощью нейросетей можно значительно повысить конверсию рекламной кампании, оптимизируя ее под конкретного потребителя.
Экономия времени и ресурсов. Автоматическая обработка и анализ данных позволяет быстро и точно корректировать маркетинговые стратегии без дополнительных человеческих ресурсов.

Кейсы применения

Рекламные кампании. Одна из крупных компаний применила нейронные сети для анализа поведения пользователей на своем сайте. Результаты показали, что с помощью нейросетей удается повысить конверсию рекламы на 30%.
E-commerce. Онлайн-магазины используют нейросети для определения предпочтений клиентов и предложения им подходящих товаров, что ведет к увеличению продаж.

В свете этих перспектив, академия МАУСИ приглашает вас принять участие в наших интенсивных курсах и получить образование, которое поможет вам оставаться на переднем крае этих технологий. Будьте готовы к будущему маркетинга уже сегодня, обучаясь и развиваясь вместе с нами.

Чтобы зарегистрироваться, просто нажмите на кнопку
"Участвовать https://macim.getcourse.ru/pl/webinar/show?id=2852961"

Переходите на наш сайт macim. ru уже сегодня, чтобы не упустить уникальные предложения, эксклюзивный контент и возможности увеличения заработка.

Присоединяйтесь к нашему вебинару. Будущее уже здесь, и нейросети помогут вам оказаться на шаг впереди, обогнать ваших конкурентов и коллег, увеличить свой заработок и свое благосостояние, и смотреть в будущее более уверенно!