4 практических совета по применению машинного обучения в маркетинге

С развитием машинного обучения (Machine Learning, ML) маркетинг вышел на новый уровень. Маркетологи применяют ML для нахождения различных корреляций в данных о клиентах, составления портрета покупателя, прогнозирования дальнейших действий и т.д.

Важно! Для применения ML не нужно быть супер-программистом и писать сложные алгоритмы. Типичные маркетинговые задачи решаются при помощи готовых программ с достаточно простым интерфейсом. Освоить такое ПО может практически каждый.

Если вы до сих пор ломаете голову, как интегрировать машинное обучение в свой маркетинг, эта статья для вас. 4 простых совета помогут вам уже завтра приступить к действиям.

  1. Сегментация клиентов для создания персонализированных предложений

Ещё вчера возможности бизнеса были ограничены скупыми данными лишь о поле, возрасте и покупках клиента. Сегодня вы можете узнать о клиенте практически всё, вплоть до того, какие трусы он носит (шутка, конечно).

Машинное обучение позволяет собирать и анализировать данные одновременно из нескольких источников: поведение на сайте, отзывы и обсуждения в соцсетях, покупки и т.д.

Благодаря этим знаниям, вы можете распределить клиентов по группам/сегментам (например, любители пива, молодые мамочки) и разработать для каждой группы индивидуальное предложение (“купи бутылку пива и получи вторую в подарок”, “только сегодня большая упаковка памперсов по цене маленькой”). Рассказывать об акционных предложениях можно в смс или e-mail рассылке.

  1. Повышение качества обслуживания за счет прямых коммуникаций

Анализируя данные о действиях клиентов в прошлом, ML-программы формируют рекомендации: когда нужно связаться с тем или иным покупателем, какой канал для этого лучше использовать, что именно предложить/спросить.

Источниками таких данных могут быть записи разговоров колл-центра, веб-аналитика и т.д.

  1. Оперативное реагирование на потребности и запросы аудитории

Технологии машинного обучения позволяют собирать данные о клиентах в режиме реального времени: какую покупку только что совершил человек, как отреагировал на рассылку, какой отзыв оставил о компании и т.д.

Актуальные данные помогают руководителям принимать эффективные решения, а маркетологам — максимально оперативно реагировать на потребности и запросы аудитории.

Например:

  • Узнав, какую передачу только что смотрел человек, ТВ-канал предлагает посмотреть похожую (по теме/жанру) передачу.
  • Узнав, что клиент только что сделал маникюр, салон красоты предлагает ему скидку на педикюр.
  1. Прогноз рентабельности клиентов

Анализируя данные о поведении клиентов, ML-программы прогнозируют лояльность, “срок жизни» того или иного клиента. Таким образом, вы узнаете в каких покупателей стоит вкладывать больше времени, сил и средств.

Кроме того, такие программы позволяют моделировать сценарии “что если” (как будет вести себя определенный сегмент аудитории, если мы сделаем ему определенное предложение?) и выводить формулы успеха.

Подытожим

Для многих отечественных предпринимателей машинное обучение  — нечто футурустическое и далекое от существующих бизнес-реалий. На самом деле, это работающий и рентабльный инструмент, который может не только улучшить ваш бизнес, но добавить комфорта вашим клиентам.

 

Автор публикации

не в сети 4 месяца

Мария

Комментарии: 0Публикации: 6Регистрация: 01-03-2017

Вам также может понравиться

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован.

закрыть

Поделиться

Отправить на почту
закрыть

Вход

закрыть

Регистрация

+ =
Авторизация
*
*

Login form protected by Login LockDown.


Регистрация
*
*
*
*
Генерация пароля